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3d标注自动驾驶

文章阐述了关于3d标注自动驾驶，以及用于自动驾驶的3d视觉技术的信息，欢迎批评指正。

简述信息一览：

总的来说，2D和3D视觉感知算法在自动驾驶中各显神通，它们的融合与优化，为车辆提供了更全面的环境理解能力，为未来的智能出行打下了坚实的基础。

自动驾驶常见的数据标注类型可分为2D与3D两类。常见的2D数据标注类型包括2D框、多边形、关键点、多段线、语义分割等。例如：2D语义分割常见的3D点云数据标注类型包括点云检测、点云连续帧、23D融合、点云语义分割等。

（图片来源网络，侵删）

景联文科技是AI基础行业的头部数据供应商，自建数据标注平台与成熟的标注、审核、质检机制，支持自动驾驶3D点云标注、2D/3D融合标注、3D点云目标检测、3D点云连续帧标注等多类型数据标注。

区域标注：区域标注比标框标注更加精细，它不仅要标注出目标的位置，还要标注出目标的轮廓和内部结构。这种标注方法常用于语义分割和目标检测等任务中。描点标注：描点标注主要用于关键点和特征点的标注，例如在人脸识别中，需要对人脸的关键点进行标注，如眼睛、鼻子、嘴巴等部位的位置和大小。

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点云标注在自动驾驶中，点云标注通过激光雷达收集障碍物信息，对密集点云进行分类和属性标注，为三维环境感知提供了关键数据。 3D立方体标注相较于点云，3D立方体标注聚焦于二维图像，通过边缘框定和灭点测量，实现了立体空间中物体尺寸和位置的标注。

数据标注的种类包括图像标注、语音标注、文本标注和3D点云标注等。景联文科技作为AI基础数据行业的供应商，可协助人工智能企业解决整个人工智能链条中数据标注环节的相对应问题。

计算机视觉类：这类数据标注主要包括拉框标注、语义分割、3D点云标注、关键点标注和线标注。

1、分类标注是图片数据标注的一种类型，它涉及从预设的标签中为图片选择合适的标签。例如，一张图片可以被标记为多个分类/标签，如成人、女性、黄种人、是否戴眼镜等。这种标注方法适用于脸龄识别、情绪识别、性别识别等多种应用场景。

2、在智能安防场景下，数据标注通过对人体姿态标注、3D骨骼数据标注、语音标注、图像标注等，帮助系统在多元化场景下的行为识别检测、行人多重识别、音频行为检测中，能很好的为纯人为安防弥补缺陷，使安防由被动防御转为主动预警。

3、出行领域最典型的应用场景是汽车自动驾驶。在汽车自动驾驶领域，数据标注处理的标注场景通常包括换道超车、通过路口、无红绿灯控制的无保护左转、右转，以及一些复杂的长尾场景诸如闯红灯车辆、横穿马路的行人、路边违章停靠的车辆等等。

4、拉框标注：拉框标注是在图像或***的数据中，用2D、3D、多边形框等标注出图像中的指定目标对象。例如，在自动驾驶领域的数据标注中，拉框标注可以用来确定车流图片中车和行人的位置。这种标注方式的应用场景包括人脸识别、自动驾驶、零售行业、医疗行业等。

5、包括3D点云目标检测标注、3D点云语义分割标注、2D3D融合标注、点云连续帧标注等。

自动挡3d指的是正常行驶挡位，是常用挡位，自动挡汽车多为五个挡位：P、R、N、D、L，P为泊车挡，R为倒车挡，N为空挡，D为前进挡，L为低速挡。有些自动汽车中有S挡，这个挡位是运动模式，运动模式下，变速箱可以自由换挡，动力更足，适用于爬坡和快速超车时。

自动挡3d档位是指正常行驶档位，是最常用的档位。自动档车多为五档：P、R、N、D、L。P为泊车档，R为倒车档，N为空档，D为前进挡，L为低速挡。一些自动汽车可能有S档，这是一种运动模式。在运动模式下，变速箱可以自由换档，更有动力，适合爬坡和快速超车。

自动挡3d档位指的是正常行驶档位，是最常用档位。自动档汽车多为五个档位：P、R、N、D、L。P为泊车档，R为倒车档，N为空档，D为前进挡，L为低速挡。可能有些自动汽车中有S档，这个档位是运动模式。运动模式下，变速箱可以自由换档，动力更足，适用于爬坡和快速超车时。

关于3d标注自动驾驶，以及用于自动驾驶的3d视觉技术的相关信息分享结束，感谢你的耐心阅读，希望对你有所帮助。