四種常見的3D點雲標註方法

近日，據可靠訊息，我國監管部門將為無人駕駛車輛發放綠牌。中國或有望成為繼德國之後全球第二個為L3級乘用車量產放行的國家，這表明了自動駕駛時代或將到來。

四種常見的3D點雲標註方式

1、3D點雲目標檢測

3D點雲目標檢測是需要有標準的目標點雲或者標準的點雲特徵來描述向量；在實時採集的點雲資料中尋找與目標點雲相似度最高的點雲塊。

3D點雲目標檢測用來獲取物體在三維空間中的位置和類別資訊，主要基於點雲、雙目、單目和多模態資料等方式。其中，點雲資料由於擁有比較豐富的幾何資訊，比其它單模態資料要更加穩定。

3D目標檢測技術主要被應用在自動駕駛、移動機器人當中。

2、3D點雲關鍵點

3D點雲關鍵點可以透過定義檢測標準來獲取具有穩定性，區別性的點集，從技術上來說，3D點雲關鍵點的數量比原始點雲資料量少很多，而關鍵點技術也已成為在3D資訊處理中非常關鍵的技術。

3、3D點雲語義分割

3D點雲語義分割被用於自動駕駛、機器人等許多領域中，目前，已經成為場景理解的關鍵。

在自動駕駛領域中，透過3D點雲語義分割技術將道路環境點雲資料進行分割，能夠很好地識別出道路上行人、汽車等物體，幫助車輛瞭解周圍的道路環境。這項技術可被應用在無人駕駛汽車中，可以大幅度提高了汽車對周圍環境的理解。

3D點雲語義分割還被用在鐵路場景檢測中，準確識別出鐵路上的侵入異物，保證高速鐵路執行的安全性。

在AR中，採用3D點雲語義分割技術可以透過AR眼鏡去感受虛擬的3D場景。

4、2D3D融合標註

2D3D融合標註是指同時對2D和3D感測器中所採集到的影像資料進行標註，並建立起聯絡。2D相機資料和3D鐳射雷達點雲資料相融合，能使標註員利用視覺資訊和深度資訊建立出更加精準的標註，從而幫助自動駕駛模型增強其視覺和雷達感知能力。

資料標註對3D點雲標註的重要性

資料標註是人工智慧演算法得以有效運營的關鍵環節，想要實現人工智慧就要先讓計算機學會理解並具備判斷事物的能力。資料標註就是把需要機器進行識別的資料打上標籤，然後讓計算機不斷地學習這些資料的特徵，最終使得計算機能夠自主識別出這些資料。因此，想要進一步提高3D點雲標註的精確度，就需要大量精準的標註資料做支撐。

景聯文科技為3D點雲標註提供資料支援

景聯文科技作為一家專業的資料採集標註公司，擁有900餘名全職標註師，影像現有資料庫超100T，在行業內擁有豐富的採集資源，分佈於全國多個城市的採集團隊以及上百個專案執行經驗，可提供精準的3D點雲標註資料集。

針對定製化程度高、標註情況多而複雜的專案，景聯文科技有先進的資料標註平臺與成熟的標註、稽核、質檢機制，支援3D點雲標註、3D點雲關鍵點標註、2D/3D融合標註、3D點雲目標檢測等多型別資料標註。平臺還具有自動標註功能，可對影像進行預處理，根據標註結果調整模型進行標註，根據場景靈活配製標註流程，進一步保證了標註精度。平臺經過升級可承載大量資料並同時進行處理且不影響其載入速率。

基於自身豐富的3D標註經驗和先進的資料標註工具，景聯文科技能夠滿足客戶對AI基礎資料多樣化的需求，有力突破資料與應用場景之間的邊界，解決了單一工具在工作執行效率上的欠缺，支援全面質檢、驗收和管理，還開放了甲方驗收通道，標註結果支援多種格式線上匯出，校對資料，基本實現標註精確率達99%，完成高標註、高質量、快速交付。