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标贝点云标注在智能驾驶训练中的应用实例

标贝点云标注在智能驾驶训练中的应用实例

点云标注是指利用激光雷达或相机等传感器在获现实世界物体或环境形状、位置、反射强度等数据的过程。其在自动驾驶、空间建模等领域使用较为频繁,尤其是在自动驾驶领域,点云标注通常与2D图像标注融合,帮助自动驾驶系统更全面地感知周围环境,为驾驶路线决策

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产品特性:AI数据服务品牌:标贝科技软件名称:AI数据标注平台
版本语言:简体中文版软件类型:汽车行业软件版本号:无版本号
系统硬件要求:无要求版权:无版本配套附件:有
技术支持:有版本类型:增强版、 企业版

标贝点云标注在智能驾驶训练中的应用实例详细介绍

点云标注是指利用激光雷达或相机等传感器在获现实世界物体或环境形状、位置、反射强度等数据的过程。其在自动驾驶、空间建模等领域使用较为频繁,尤其是在自动驾驶领域,点云标注通常与2D图像标注融合,帮助自动驾驶系统更全面地感知周围环境,为驾驶路线决策规划提供丰富的数据支持。

标贝科技深耕AI数据服务多年,在无人驾驶、自动驾驶等智能驾驶领域拥有丰富的合作案例。多次采用点云标注以及3D&2D融合等标注方式为智能驾驶领域客户提供环境感知、决策策划、车道线标注、障碍物监测、道路标志牌标注等标注服务。以下为标注科技经手的智能驾驶的标注案例,供大家参考。

 

合作案例一:无人车高精度地图及行驶路线绘制

项目背景:无人车需要行驶区域的高精度地图绘制,并对区域内的车道线、道路标志牌等进行标注绘制。

标注方式:4D-BEV、3D&2D融合标注

 

项目标注难点:

1、4D标注位置于2D标注位置难以对齐;

2、标注范围过大,位姿精度不够准确;

3、上万的时序工作量巨大,时序难以对齐;

对应解决方案:

1、选择线段上的真实点位信息,可以将一个线段裁切成两个线段、可以吸附最近的点云、可以共点新建、可以首尾延长绘制,解决4D标注位置于2D标注位置难以对齐的问题;

2、矫正标注范围,增加了不同距离范围下,多个可观测的投影相机确定可参考的位姿范围,解决标注范围过大,位姿精度不够准确的问题;

3、将每帧的时序在3D区及下方序列帧工具栏展示,增加关键帧验收的功能,并且使用红点标记,***标注效果的同事,精简工作流程提升标注效率。

 

交付成果:

***区域地图信息绘制精度达到及行驶路线标注准确***达99.5%.

 

合作案例一:道路斜坡信息标注

项目背景:采集道路上的斜坡信息,并对斜坡的坡度、高度、长度进行标注,并手动调节每个3Dbox框的俯仰角极度消耗标注时间

标注方式:3D点云标注、3D&2D融合标注

 

项目标注难点:

1、无法测量斜坡路线信息进行实际驾驶距离测算;

2、难以还原斜坡路面真实信息;

对应解决方案:

1、利用地面的平坦性质来识别和提取地面点,再通过矩阵计算将地面找平,计算出真实的路线距离;

2、将地面点从点云中剔除,留下其他非地面点。去除地面信息后可更好理解场景及更快速标注,数据处理后,配合自动贴合算法,找出框内点距3D框间***的距离向内贴合

交付成果:

***道路的斜坡信息采集准确***达***,斜坡路线信息标注准确***达***.5。

 

以上为标贝科技经手过的标注合作案例,根据不同现实驾驶环境要求,其标注的难度和对应的标注方案也不尽相同,标贝可根据客户智能驾驶的个性化要求提供定制化标注解决方案,解决不同智能驾驶环境下的道路、环境等标注问题。


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