自动驾驶场景常见的数据标注类型有哪些？

Question

如题所述

Answer 1

自动驾驶常见的数据标注类型可分为2D与3D两类。

常见的2D数据标注类型包括2D框、多边形、关键点、多段线、语义分割等。

例如：

2D语义分割

常见的3D点云数据标注类型包括点云检测、点云连续帧、23D融合、点云语义分割等。

例如：

3D点云语义分割

Answer 2

包括3D点云目标检测标注、3D点云语义分割标注、2D3D融合标注、点云连续帧标注等。

Answer 3

自动驾驶场景常见的数据标注类型有很多，以下是一些常见的标注类型：
- 跟踪标注视频中行驶的车辆，是将视觉数据按照图片帧抓取进行标框标注，标注后的图片帧按照顺序重新组合成视频数据训练自动驾驶。
- 行进方向标注：一种对标注物前进方向的预判性标注，需进行标框标注及方向预判标注，应用于训练自动驾驶判断行人或车辆前进方向，规避行人及车辆。
- 障碍物标注：将图像中的障碍物进行分类和定位，以便训练自动驾驶系统识别和规避障碍物。
- 道路标志标注：将道路上的交通标志进行分类和定位，以便训练自动驾驶系统识别和遵守交通规则。
- 车道线标注：将道路上的车道线进行分类和定位，以便训练自动驾驶系统识别车道线并控制汽车行驶方向。
景联文科技作为长三角地区规模最大的AI基础数据服务商之一，通过自动驾驶定制化数据标注平台等服务，对视频、图像、文本、点云等数据进行结构化处理，一站式解决自动驾驶道路训练数据需求，在为智能驾驶相关企业和高校科研机构提供大规模标注数据的能力的同时，可大幅度提升数据标注效率，降低AI模型训练成本，极大地加速智能驾驶相关应用的落地迭代周期，节省大量研发时间和成本。
自动驾驶数据对标注数据的精度要求普遍较高，为保证数据精确度，景联文科技对全职采标团队建立完善的人员培训、管理体系，推出整套AI产业人才培养解决方案，分别开通理论课程、实训课程、结业考试等培养项目，通过理论与实践相结合为行业输送高素质数据标注员。全职标注团队中90%以上标注员支能够胜任3D点云等高难度门槛标注项目，满足人工智能多样性、丰富性的数据标注需求。
针对无人驾驶，支持3D点云目标检测、3D点云关键点标注、3D点云语义分割、2D3D融合标注、车辆和行人标注、语义分割、车道线标注、3D立方体标注、车辆多边形标注、指示牌和信号灯标注、线段标注、视频跟踪标注等。
为了更好地解决以往使用的单一工具在执行效率上的欠缺并积极迎合市场需求，景联文科技自研数据标注平台，针对不同厂商和设备提供的图像、语音、视频或3D点云数据均可完成高质量高精度的数据标注，基于自身丰富的自动驾驶标注经验和先进的标注工具，可对车辆、行人、路标等行驶障碍物进行框选标注，为环境感知技术提供精准的标注数据集，并支持全方面的标注、质检、验收和管理。开放甲方验收通道，能够达到最高99%的准确率，高效率高质量快速交付。
景联文科技｜数据采集｜数据标注
助力人工智能技术，赋能传统产业智能化转型升级