华为云计算 云知识 3D点云标注服务-用户案例

3D点云标注服务-用户案例

某头部车企无人驾驶类标注
一、需求: 1)图像单物体标注 2D 框(15 类) 2)图像和点云单物体标注 3D 框融合标注(6 类) 3)点云单物体标注 3D 框(5 类) 4)图像实例分割(21 类) 5)点云语义分割(6 类) 6)物体跟踪(图像 9 类、点云 8 类) 二、难点:优质的点云训练数据需要成熟、完善的工具支持,而产品开发难度大,成本高;在训练数据需求突增的情况下很难迅速建立和管理一个专业的点云团队。 三、重点问题解决方案: 1)项目前期至少设置一层100%质检,100%抽检,正确率97%;项目中期,再逐步降低抽检比例,其他不变。使用奖惩手段调动标注员积极性。 2)使用脚本质检,能找到一些人工不容易发现的错误,从而提高效率和正确率。 3)联合标注时,同一障碍物有多个3D框和多个2D框,现在是否有手段保证这几个框之间的一致性,比如类别一致(3D类别相同,3D和2D之间满足映射表),3D dimension一致,tracking_id一致等: a. 将2D框、类别等设置为3D框的二级任务,每组框的结构如下:3D框(一级任务);2D框(二级任务);类别(二级任务);3D dimension;tracking_id b. 同一障碍物的多个3D框分开标注:标好该障碍物的一组框之后,对该组框的标注结果进行复制,形成一组新的框,则能保证同一障碍物的多个3D框及二级任务的一致性
某自动驾驶方案公司2D/3D融合标注
一、案例概述:作为专注于提供自动驾驶解决方案的公司,需要大量的数据集,包括语义分割、目标检测、车道线、障碍物检测、停车位标注等项目。项目种类多,管理难度大,质检困难。 二、需求: 1)目标检测(21类) 2)障碍物检测(15类) 3)物体跟踪(点云7类,图像9类) 4)2D/3D融合标注 三、难点/易错点:项目种类多,标注难度高,管理难度大,对于客户来说自建标注团队成本高,质检困难。 四、重点问题解决方案: 1)星尘平台支持点云连续帧标注,2D图像映射和语义分割;支持数据采集,同步上传以及数据清洗、格式转换。支持API,支持自动化;支持500人以上同时在线标注;准确率可达99.5%以上,可为客户节约50%以上成本;产能高,能在1-2月内完成。 2)当调整3D框时,对于有遮挡的情况:3D点云真实框和3D点云调整框之间的偏移值一般是固定的,且每帧之间点云框有一定的运动轨迹,所以当被遮挡时,可以通过如下方法进行调整: a. 对比同帧的其他3D点云调整框,检查该物体的偏移值是否合理 b. 对比前后帧同一个物体的3D点云调整框的位置,检查该物体在前后帧的偏移值是否一致 c. 对比前后帧同一个物体的3D点云调整框的位置,通过该物体的运动轨迹推测位置是否合理 3)当调整3D框时,如何保证调整3D框与真实3D框dimension变化不大,但投影到图像的8点框与图像贴合? 为了防止框太多影响标注员标注,将会把真实框和调整框分开标注。步骤如下: a. 第一步:标好3D点云真实框(2D图像自动映射8点投影框),填上对应的属性 b. 第二步:通过3D框复制功能,将3D点云真实框复制一套3D点云调整框(保持tracking_id一致),再整框平移调整角度贴合8点投影框。对于实在无法通过平移贴合的,在合理的尺寸范围之内可以对点云框进行微调
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