流行的自動駕駛標注（流行的自動駕駛標注有哪些）
今天給各位分享流行的自動駕駛標注的知識，其中也會對流行的自動駕駛標注有哪些進行解釋，如果能碰巧解決你現在面臨的問題，別忘了關注本站，現在開始吧！
本文目錄一覽：
- 1、自動駕駛領域應用到那些數據標注工具？
- 2、自動駕駛領域，標注數據質量很重要嗎？
- 3、自動駕駛領域，是如何做視頻數據標注
- 4、無人車數據標注怎么做
- 5、車輛數據標注工具有哪些？
- 6、無人駕駛3d標注怎么做
自動駕駛領域應用到那些數據標注工具？
自動駕駛領域主要應用的數據標注類型有：
2D框、3D立方體、多段線、多邊形、語義分割、視頻標注等等。
自動駕駛領域，標注數據質量很重要嗎？
很重要。
在汽車自動駕駛的過程中，汽車本身需要具備感知、策劃、決策、控制等多項“技能”，這些技能可以統稱為“人工智能”。
然而，所謂的智能只是一個結果，想要讓汽車本身的算法做到處理更多、更復雜的場景，背后就需要有海量的真實道路數據做支撐。
而這就需要依靠數據標注。
數據標注存在的意義是讓機器理解并認識世界。在汽車自動駕駛領域，數據標注處理的標注場景通常包括換道超車、通過路口、無紅綠燈控制的無保護左轉、右轉，以及一些復雜的長尾場景諸如闖紅燈車輛、橫穿馬路的行人、路邊違章?？康能囕v等等。
作為自動駕駛技術的基礎，標注數據質量的高低直接影響最終模型效果的好壞。海量且高質量、精細化的數據可以在很大程度上提升汽車自動駕駛的安全性與實用性，助推自動駕駛落地化進程。
自動駕駛領域，是如何做視頻數據標注
1、視頻就是圖片的序列
比如說25幀的視頻，其對應的就是每秒25張圖片，所以當一個視頻輸入給一個神經網絡時，其本質就是一個 圖片序列 。同理，對于圖片標注工具也一樣，視頻會被分成一系列圖片進行標準。
2、通過 拉框標注 進行 車輛檢測
拉框標注的過程本質，就是通過人工對圖片中的目標（以下用自動駕駛感知任務中的車輛來舉例）進行檢測（即是否有這種目標？）和定位（即它在圖片的什么位置？）來教會神經網絡進行車輛檢測和定位。
以下通過車輛拉框的例子來進行進一步的說明。
如下面圖所示，兩張圖片里，各有一個矩形框將整個車的輪廓都框入。通過框在圖片的位置，即四個角點的坐標，就可以知道 框內目標相對于圖片的位置和大小 。而這些標注得到的車輛框的坐標，也正是訓練車輛檢測神經網絡的訓練集中的真值。這些真值會用來和車輛檢測神經網絡輸出的預測結果（即當把同一圖片輸入給目標神經網絡所產生的四個角點的坐標）做比較，得到差異值（即損失函數值）再去迭代神經網絡的參數（即反向傳播）。
當然，實際自動駕駛系統所使用感知技術的標注過程中需要的注意事項和需要的標注的信息，會比上述過程復雜、豐富得多。用下圖例子示意，其 需要把畫面中的所有車輛都框出，還需要補全遮擋部分以及不可見部分 。但是， 大體過程和原理是類似的 。
3、自動駕駛怎么使用檢測結果
自動駕駛需要的輸入以及組成部分非常繁多和復雜。所以本文還是針對原始問題以車輛檢測說明車輛檢測結果是怎么被使用的。
如上所說，一個訓練好的車輛檢測神經網絡對相機輸入的視頻流（圖片流）進行處理，實時檢測圖片里面的車輛（即利用訓練好的神經網絡進行推理得過程），得到車輛在圖片里面的位置和相對于圖片的大小。由于車輛上安裝的相機參數信息（如分辨率等）是系統已知信息。同時，這些相機也經過了標定過程，所以系統得到了相機安裝完后的外參。簡而言之，這個過程就是通過標定獲得了一個基準參考，從而可以推斷圖片中占用特定大小像素的目標的實際尺寸是多少，以及相對于自身車輛的距離是多少。這些信息會被輸入到自動駕駛系統里的后續模塊，比如決策是否需要進行諸如減速、轉向的操作。
4、繼續了解目標檢測
目標檢測是自動駕駛的關鍵基礎技術，也是整個深度學習應用的熱點之一（如果不是最熱的話?）。關于這一話題有許許多多的參考信息，而且都不難獲得。
在這里，我附上一篇知乎的總結文章和一張很有意思的總結圖作為拋磚引玉。
詳見：
無人車數據標注怎么做
自動駕駛領域常用的數據標注類型：
1、2D框標
注出騎行的人，步行的人，汽車。
2、3D立方體
標注出圖中的汽車。
3、多段線
標注出車道線。
4、多邊形
用多邊形標注出圖中的車輛。
5、語義分割
對圖片中的不同區域進行分割標注。
6、視頻標注
跟蹤標注視頻中行駛的車輛。
AI優評：
無人駕駛對數據標注的廣大需求只是人工智能時代下的一個縮影。不只是無人駕駛，像智慧城市、智能家居、智慧金融等領域，對于數據標注的需求仍舊處于一個需求量大并且專業度高的水平。在龐大的需求面前，數據標注行業已經開始進入急速擴張的時代，然而在這樣的背景之下，建立行業準入標準，統一完善行業人才培訓體系成為了共同的呼聲。
AI優評作為數據標注人才培養中心，致力于構建更加專業和科學的人才評價標準，建立統一的人才評價體系，并為數據標注人才推薦提供就業機會，推動行業的發展，為人工智能實現更大范圍的應用保駕護航。
車輛數據標注工具有哪些？
自動駕駛領域常用的數據標注工具類型有:2D框、3D立方體、多段線、多邊形、語音分割、視頻標注等等。
語義分割（曼孚科技數據標注平臺）
無人駕駛3d標注怎么做
用環境感知，雷達等來進行3d標注。
自動駕駛是一個龐大而復雜的系統，集合了很多人工智能的核心技術，其中很重要的一部分是環境感知。車輛行駛在道路上周圍環境包括路面，靜態物體和動態物體，對于動態物體，不僅要檢測還要追蹤它的移動軌跡，根據追蹤結果預測下一時刻的位置，環境感知能夠幫助車輛觀察周圍情況，就像人類的眼睛一樣，眼睛先要看到，大腦才能根據具體情況作出決策。
環境感知首先需要傳感器來獲取道路環境信息，主要有三類傳感器：視覺傳感器也就是攝像頭，毫米波雷達傳感器，和激光雷達傳感器。
目前智能駕駛車輛使用的視覺傳感器包括智能前視攝像頭（單目/雙目）、廣角攝像頭、夜視紅外攝像頭，用來捕捉2D視覺數據，可以實現探測障礙物，檢測車道線，道路信息讀取，地圖構建和輔助定位等功能，但二維數據不能識別車輛周圍檢測對象的距離，因此要用到毫米波雷達傳感器，和激光雷達傳感器，其中激光雷達傳感器以其分辨率高，抗干擾能力強的優勢被廣泛應用于自動駕駛技術。
激光雷達通過向四周發射激光束，并通過反射回來的信號繪制出周圍環境的3D模型，每秒能生成高達200萬個點的點云，可以測量周圍圍物體的形狀和輪廓，采集3D位置數據。
但激光雷達沒有道路信息讀取功能，無法識別交通信號燈和交通標志等信息，因此自動駕駛車輛會使用多種類型傳感器，將二維視覺數據和三維位置數據相結合，來識別周圍的物理環境，并且在車輛上安裝的各類型傳感器可能不止一個。
激光雷達生成的3D點云圖像經過標注可以用于自動駕駛系統訓練，隨著性能的提升，自動駕駛技術需要的訓練數據量幾乎是呈指數級增長，常見的標注方式有3D矩形框標注，3D點云語義分割，點云連續幀標注，2D3D融合標注等，景聯文科技自建標注平臺可以為點云數據標注提供全面的工具支持。
憑借在智能駕駛領域積累的大量標注經驗，景聯文科技以高準確率的試標，與某著名科技廠商達成關于自動駕駛3D激光點云標注項目的合作。
關于流行的自動駕駛標注和流行的自動駕駛標注有哪些的介紹到此就結束了，不知道你從中找到你需要的信息了嗎 ？如果你還想了解更多這方面的信息，記得收藏關注本站。
