4D-BEV標注是指在3D空間中以時間作為第四個維度進行標注的過程。BEV（Bird's Eye View）即鳥瞰視角，實現(xiàn)方法是將原本攝像頭2D的視角通過算法校正和改變，形成基于上帝視角的俯視圖。這種技術通過精準地跟蹤和記錄動態(tài)對象（如車輛、行人）的運動軌跡、姿勢變化以及速度等信息，全面理解和分析動態(tài)對象在連續(xù)的時間序列中的變化。

4D-BEV感知算法的輸入為具有時序的視頻數(shù)據(jù)，輸出為時序信息，例如跟蹤、預測、速度、加速度等，其訓練數(shù)據(jù)不僅依賴于3D位姿標注數(shù)據(jù)，還需要包含時序信息。因此，4D標注不僅需要標注3D空間中的靜態(tài)目標，還需要標注具有時序信息的動態(tài)目標，它是一項為輸出3D空間中具有時序信息的任務提供真值的技術。

4D標注在駕駛中的應用

4D標注在自動駕駛中發(fā)揮著至關重要的作用。它不僅提供了動態(tài)物體的精確信息，還支持感知任務的訓練和評測，構建仿真場景庫，實現(xiàn)數(shù)據(jù)閉環(huán)，并支持自動駕駛系統(tǒng)的測試和優(yōu)化。具體如下：

一、提供動態(tài)物體的精確信息

記錄運動軌跡：4D標注能夠準確記錄物體在時間軸上的運動和變化，捕捉物體在不同時間點的狀態(tài)，從而生成完整的運動軌跡。

捕捉形態(tài)變化：除了物體的位置信息外，4D標注還能捕捉物體的形態(tài)變化，如大小、形狀等隨時間的變化情況。

二、支持感知任務的訓練和評測

真值數(shù)據(jù)生成：4D標注為自動駕駛的感知任務（如分割、freespace、庫位檢測和3D跟蹤等）提供訓練和評測的真值數(shù)據(jù)。這些數(shù)據(jù)是算法模型訓練和優(yōu)化的基礎。

提升感知性能：通過4D標注生成的真值數(shù)據(jù)，可以訓練出更準確的感知模型，從而提高自動駕駛系統(tǒng)對周圍環(huán)境的感知能力。

三、構建仿真場景庫

靜態(tài)和動態(tài)目標重建：4D標注過程中，可以對場景中的靜態(tài)和動態(tài)目標進行重建，以構建仿真場景庫。

合成新場景：根據(jù)某些規(guī)則，可以將新的車輛加入已有的背景環(huán)境中，生成新的真值數(shù)據(jù)，并進行仿真測試。這種方式可以模擬各種復雜的交通場景，為自動駕駛系統(tǒng)的測試和優(yōu)化提供有力支持。

四、實現(xiàn)數(shù)據(jù)閉環(huán)

關鍵模塊：4D標注是自動駕駛數(shù)據(jù)閉環(huán)中的關鍵模塊之一。它連接了終端和云端，實現(xiàn)了數(shù)據(jù)的采集、處理、標注和反饋。

優(yōu)化算法模型：通過4D標注生成的真值數(shù)據(jù)，可以對自動駕駛系統(tǒng)的算法模型進行持續(xù)優(yōu)化和改進，提高系統(tǒng)的整體性能。

五、支持自動駕駛測試

單環(huán)節(jié)測試：4D標注可以為自動駕駛系統(tǒng)中的感知、定位、決策規(guī)劃和控制等算法模塊提供真值數(shù)據(jù)，從而支持對這些模塊進行單獨的測試。

端到端測試：由于4D標注提供了完整的場景信息，因此也可以支持自動駕駛系統(tǒng)的端到端測試，即模擬從感知到控制的全過程測試。

4D-BEV（四維鳥瞰視圖）在自動駕駛中的使用具有以下優(yōu)勢?：

?全局感知能力?：4D-BEV視角能夠提供360度的全方位視野，并且可以表示場景中物體的高度和立體空間信息。這種視角使得車輛能夠在復雜環(huán)境中精確感知場景，解決了傳統(tǒng)視角在感知上的局限性?。

?傳感器數(shù)據(jù)融合?：在4D-BEV空間中，不同傳感器（如攝像頭、激光雷達、毫米波雷達）的數(shù)據(jù)可以在同一坐標系下進行對齊和融合，減少了信息丟失，提高了感知的準確性和可靠性。

?前融合的優(yōu)勢?：4D-BEV支持前融合技術，即直接在BEV空間中進行多傳感器數(shù)據(jù)的融合，而不是在各自傳感器中分別處理后再進行融合。這種方法減少了信息丟失，提高了目標識別的準確率，并且簡化了多攝像頭之間的目標確認過程。

?高精度和高感知距離?：4D-BEV標注技術提供了高精度的目標檢測和占用檢測，能夠實現(xiàn)500米（前后）、200米（左右）的綜合真值感知，這對于自動駕駛車輛在復雜城市環(huán)境中的安全行駛至關重要。

4D標注未來面臨挑戰(zhàn)

當下4D BEV 感知的挑戰(zhàn)主要有兩個：

1.數(shù)據(jù)獲取與標注成本高：獲取高質量的4D BEV真值數(shù)據(jù)并進行標注是一項昂貴和耗時的任務。為了解決這個問題，標貝科技推出了基于大模型自動化能力的4D-BEV標注工具，支持處理上億像素點云數(shù)量，提高標注效率和準確度。

2.算法復雜度大：4D BEV感知需要處理的數(shù)據(jù)維度更高，算法復雜度更大，對計算資源的要求也更高。這要求標注工具具備強大的計算能力和優(yōu)化算法，以應對復雜的數(shù)據(jù)處理需求。

3.實時性要求高：自動駕駛系統(tǒng)需要實時感知周圍環(huán)境，這對4D BEV感知的算法提出了很高的實時性要求。因此，標注工具需要支持快速的數(shù)據(jù)處理和標注，以滿足自動駕駛系統(tǒng)的實時性需求。

為了解決這些行業(yè)痛點，標貝科技4D標注工具針對3D空間+時序維度進行標注，采用了多種傳感器融合的方式，可以支持激光雷達、攝像頭、毫米波雷達、機位圖等多種數(shù)據(jù)類型，并通過算法將這些數(shù)據(jù)進行對齊和融合，以提供更準確、更統(tǒng)一的視圖。同時借助自動化技術和云端大數(shù)據(jù)來提升標注的效率和準確度。

基于自身豐富的3D點云項目標注經(jīng)驗和先進的數(shù)據(jù)標注工具，標貝科技可以根據(jù)客戶需求提供相應的數(shù)據(jù)標注服務，有力突破數(shù)據(jù)與應用場景之間的邊界，支持全面質檢、驗收和管理，開放甲方驗收通道，標注結果支持多種格式在線導出，校對數(shù)據(jù)，基本實現(xiàn)標注精確率達99%，完成高標注、高質量、快速交付。

審核編輯 黃宇