时间:2023-01-06 11:56:37
作者:景联文科技
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3D点云,则是用点云表示三维世界的一种方法,可以想象成将三维物体进行实体化,用多个数据点来表示一种物体。
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。
3D点云标注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,目前主流的3D点云标注方法有3种。
1、3D点云连续帧标注: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。
2、3D点云语义分割标注:点云语义分割可以将标注对象用立方体框选出来,并将点云染成同一颜色,准确识别出行人、汽车等物体,帮助车辆理解道路环境。语义分割标注价格与工具(图表格)
景联文数据:《32000张人像语义分割数据集》助力自动驾驶技术
3、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。什么是图像标注?(通俗易懂的指南)
3D点云可以将原始几何信息保留在3D空间中,而不会进行任何离散化,这一特性也使其社会化应用逐步加深。
1、自动驾驶汽车:
通过3D点云语义分割技术,能将道路环境点云数据分割并同时进行定位和地图绘制,能够识别出行人、汽车等物体,这对自动驾驶汽车最为有用。
2、铁路场景检测
3D点云术能够准确地识别铁路上的异物,还不易受到天气及环境的影响;在车站站台、隧道口等重要区域进行异物入侵检测能有效地保证高速铁路运行的安全性,且激光雷达不易受到天气及环境的影响,点云技术应用广泛。
3、AR虚拟现实
采用3D点云语义分割技术可以使人们通过AR眼镜去感受虚拟的3D场景。可以有效体现出真实世界的内容,也能够促使虚拟的信息内容显示出来。
4、AI人工智能
人工智能(AI)体系中,算力、算法和数据作为人工智能进化的三大元素,分别承担着人工智能在基础设施能力、工作指导方法和算法(进化)依据作用。算力是技术设施能力、算法是工作方法,而数据则是优化算法的依据,换言之,前两者是设备与能力,而数据则是能让人工智能学习的知识素材
激光雷达生成的3D点云图像经过标注可以用于自动驾驶系统训练,随着性能的提升,自动驾驶技术需要的训练数据量几乎是呈指数级增长,常见的标注方式有3D矩形框标注,3D点云语义分割,点云连续帧标注,2D3D融合标注等,景联文科技自建标注平台可以为点云数据标注提供全面的工具支持。
凭借着在智能驾驶领域积累的大量标注经验,日前,景联文科技更是通过试标以极高的标注效率和准确率,拿下知名大厂关于自动驾驶的3D激光点云标注项目,充分体现了景联文强大的技术支持能力和项目管理能力。