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时间：2022-11-30 13:45:20
作者：景联文科技
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以3d点云数据为基础的感知算法是部分自动驾驶企业的核心技术路径，并诞生了规模庞大的3d点云数据标注需求。那么，3d点云标注是什么呢？3d点云标注有哪些方法呢？下面我们就来介绍。
点云可以理解为坐标系下的点的集合，是目标表面结构三维数字化表达，点云由一个个散乱的三维点组成，不仅能提供精准的三维位置信息，也能提供强度、颜色等多种信息。
点云数据一般由激光雷达等3d扫描设备获取空间若干点的信息，包括XYZ位置信息、RGB颜色信息和强度信息等，是一种多维度的复杂数据集合。
相比于2d图像来说，3d点云数据具有很大优势，它可以提供丰富的几何、形状和尺度信息；并且不易受光照强度变化和其它物体遮挡等影响。因此，3d点云标注能够很好地了解机器的周围环境。
3d点云标注就是指利用激光雷达采集的数据进行框选标注，供计算机视觉与无人驾驶等人工智能模型训练使用。
2、3d点云语义分割
3d点云语义分割被用在自动驾驶、机器人等许多领域中，目前，已经成为了场景理解的关键。
2、3d点云图像标注
3d点云图像标注数据是无人驾驶技术的基础训练数据。3d点云图像标注是在激光雷达采集的3d图像中，通过3d框将目标物体标注出来。目标物体包括车辆、行人、广告标志和树木等。
3、3d点云连续帧
3d点云连续帧标注是自动驾驶场景中应用较为广泛的一种数据处理类型，对三维空间感知能力以及多帧协同处理能力要求较高。
3d点云标注可助力自动驾驶模式的训练，基于自身丰富的自动驾驶标注经验和先进的标注工具，可对3d障碍物进行框选，对雷达图进行语义分割，帮助车辆更好的感知路面，可应用于自动驾驶场景的训练落地。
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