一文詳解自動駕駛BEV感知，景聯文科技提供資料標註支援

在自動駕駛汽車行駛過程中，決策規劃作為關鍵部分之一，需要依靠多個感知、預測任務模組以提供精準的汽車周圍環境資訊，其中感知任務不僅需要檢測場景中的汽車、行人等動態物體，還需要識別道路佈局、車道線等靜態元素，為決策提供資訊依據，規劃出汽車行駛道路並且避免出現碰撞情況。

BEV感知系統將多個攝像頭或雷達得到的視覺資訊轉換至鳥瞰視角，然後進行相關感知任務，這樣既能為自動駕駛感知提供更大的視野，也能同時完成多項感知任務。

什麼是BEV？

自動駕駛中的感知識別任務的目的是對物理世界的三維幾何重建。隨著自動駕駛汽車（SDV）裝備感測器型別的多樣性和數量不斷增多，人們需要用統一的視角來展現出不同視角。而鳥瞰檢視（BEV）可以有效展示出這一點。

BEV本身並不是新熱點，最常見的BEV感知是3D檢測，根據輸入資料模態的不同，可以劃分為基於影像、基於LiDAR和基於多模態三種方式。另一種常見感知是BEV分割，可分為地圖分割和車道線分割兩種方式。

BEV感知演算法能夠很好的融合多感測器的特徵，在一定程度上提高自動駕駛技術感知和預測的準確率。

資料標註對BEV感知演算法的重要性

自動駕駛技術的發展需要大量的結構化標註資料對模型進行不斷地訓練與調優。想要自動駕駛汽車感知系統質量不斷提升，這就需要大量高質量的真實自動駕駛感知系統相關的資料做支撐。

資料只有加上了標籤才有意義，對於人工智慧深度學習來說，資料標註是一個必要的工作，只有依靠大量的高質量標註資料做支撐，才能有效解決自動駕駛深度學習理論上遇到的問題。資料作為AI技術的底層基礎，高質量的訓練資料越來越受到業界的重視。

景聯文科技為自動駕駛環境感知提供資料支援

景聯文科技作為一家專業的AI資料服務商，一直致力於為人工智慧技術落地提供高質量的場景化AI資料。目前，在自動駕駛領域的環境感知領域的核心演算法訓練方面，景聯文科技自動駕駛資料解決方案均可以提供完善的資料服務能力，透過現有資料庫，定製化資料採集標註及專業的資料標註平臺，對影像、點雲等資料進行結構化處理，一站式解決自動駕駛從研發初期到落地的訓練資料需求，可為相關需求企業提供海量、高質量且多元化的場景化訓練資料，減少資料採集週期、有效提升資料標註效率，最高資料標註準確率可達99.99%。在確保AI訓練資料精度的同時，為自動駕駛公司節省研發時間和成本，使自動駕駛技術釋放出更多的潛能。

3D點雲標註案例：

需求：標註點雲圖片共計2w+幀，合計10w+個點雲框

景聯文標註平臺預標註能力與自動質檢功能有效提高標註效率與質量，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。在規定時間內順利完成專案。

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