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標貝數據標注在智能駕駛訓練中的落地案例

標貝科技 ? 2024-12-24 15:17 ? 次閱讀

標貝科技深耕AI數據服務多年,在無人駕駛、自動駕駛智能駕駛領域擁有豐富的合作案例。多次采用點云標注以及3D&2D融合等標注方式為智能駕駛領域客戶提供環境感知、決策策劃、車道線標注、障礙物監測、道路標志牌標注等標注服務。以下為標注科技經手的智能駕駛的標注案例,供大家參考。

合作案例一:無人車高精度地圖及行駛路線繪制

項目背景:無人車需要行駛區域的高精度地圖繪制,并對區域內的車道線、道路標志牌等進行標注繪制。

標注方式:4D-BEV、3D&2D融合標注

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項目標注難點:

1、4D標注位置于2D標注位置難以對齊;

  1. 標注范圍過大,位姿精度不夠準確;
  2. 上萬的時序工作量巨大,時序難以對齊;

對應解決方案:

  1. 選擇線段上的真實點位信息,可以將一個線段裁切成兩個線段、可以吸附最近的點云、可以共點新建、可以首尾延長繪制,解決4D標注位置于2D標注位置難以對齊的問題;
  2. 矯正標注范圍,增加了不同距離范圍下,多個可觀測的投影相機確定可參考的位姿范圍,解決標注范圍過大,位姿精度不夠準確的問題;

3、將每幀的時序在3D區及下方序列幀工具欄展示,增加關鍵幀驗收的功能,并且使用紅點標記,保證標注效果的同事,精簡工作流程提升標注效率。

交付成果:

指定區域地圖信息繪制精度達到及行駛路線標注準確率高達99.5%.

合作案例一:道路斜坡信息標注

項目背景:采集道路上的斜坡信息,并對斜坡的坡度、高度、長度進行標注,并手動調節每個3Dbox框的俯仰角極度消耗標注時間。

標注方式:3D點云標注、3D&2D融合標注

項目標注難點:

  1. 無法測量斜坡路線信息進行實際駕駛距離測算;
  2. 難以還原斜坡路面真實信息;

對應解決方案:

  1. 利用地面的平坦性質來識別和提取地面點,再通過矩陣計算將地面找平,計算出真實的路線距離;
  2. 將地面點從點云中剔除,留下其他非地面點。去除地面信息后可更好理解場景及更快速標注,數據處理后,配合自動貼合算法,找出框內點距3D框間最短的距離向內貼合

交付成果:

指定道路的斜坡信息采集準確率高達100%,斜坡路線信息標注準確率高達99%.5。

以上為標貝科技經手過的標注合作案例,根據不同現實駕駛環境要求,其標注的難度和對應的標注方案也不盡相同,標貝可根據客戶智能駕駛的個性化要求提供定制化標注解決方案,解決不同智能駕駛環境下的道路、環境等標注問題。

聲明:本文內容及配圖由入駐作者撰寫或者入駐合作網站授權轉載。文章觀點僅代表作者本人,不代表電子發燒友網立場。文章及其配圖僅供工程師學習之用,如有內容侵權或者其他違規問題,請聯系本站處理。 舉報投訴
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