标贝科技深耕AI数据服务多年,在无人驾驶、自动驾驶等智能驾驶领域拥有丰富的合作案例。多次采用点云标注以及3D&2D融合等标注方式为智能驾驶领域客户提供环境感知、决策策划、车道线标注、障碍物监测、道路标志牌标注等标注服务。以下为标注科技经手的智能驾驶的标注案例,供大家参考。
合作案例一:无人车高精度地图及行驶路线绘制
项目背景:无人车需要行驶区域的高精度地图绘制,并对区域内的车道线、道路标志牌等进行标注绘制。
标注方式:4D-BEV、3D&2D融合标注
项目标注难点:
1、4D标注位置于2D标注位置难以对齐;
- 标注范围过大,位姿精度不够准确;
- 上万的时序工作量巨大,时序难以对齐;
对应解决方案:
- 选择线段上的真实点位信息,可以将一个线段裁切成两个线段、可以吸附最近的点云、可以共点新建、可以首尾延长绘制,解决4D标注位置于2D标注位置难以对齐的问题;
- 矫正标注范围,增加了不同距离范围下,多个可观测的投影相机确定可参考的位姿范围,解决标注范围过大,位姿精度不够准确的问题;
3、将每帧的时序在3D区及下方序列帧工具栏展示,增加关键帧验收的功能,并且使用红点标记,保证标注效果的同事,精简工作流程提升标注效率。
交付成果:
指定区域地图信息绘制精度达到及行驶路线标注准确率高达99.5%.
合作案例一:道路斜坡信息标注
项目背景:采集道路上的斜坡信息,并对斜坡的坡度、高度、长度进行标注,并手动调节每个3Dbox框的俯仰角极度消耗标注时间。
标注方式:3D点云标注、3D&2D融合标注
项目标注难点:
- 无法测量斜坡路线信息进行实际驾驶距离测算;
- 难以还原斜坡路面真实信息;
对应解决方案:
- 利用地面的平坦性质来识别和提取地面点,再通过矩阵计算将地面找平,计算出真实的路线距离;
- 将地面点从点云中剔除,留下其他非地面点。去除地面信息后可更好理解场景及更快速标注,数据处理后,配合自动贴合算法,找出框内点距3D框间最短的距离向内贴合
交付成果:
指定道路的斜坡信息采集准确率高达100%,斜坡路线信息标注准确率高达99%.5。
以上为标贝科技经手过的标注合作案例,根据不同现实驾驶环境要求,其标注的难度和对应的标注方案也不尽相同,标贝可根据客户智能驾驶的个性化要求提供定制化标注解决方案,解决不同智能驾驶环境下的道路、环境等标注问题。
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