數(shù)據(jù)標(biāo)注就是生產(chǎn)“數(shù)據(jù)”的工作,它存在的意義便是讓機(jī)器理解、認(rèn)識(shí)世界。以AI數(shù)據(jù)標(biāo)注頭部企業(yè)云測(cè)數(shù)據(jù)的智能駕駛數(shù)據(jù)服務(wù)解決方案為例,來(lái)了解在實(shí)現(xiàn)智能駕駛的這一過(guò)程中,需要哪些方面的AI數(shù)據(jù)。

通過(guò)剖析云測(cè)數(shù)據(jù)智能駕駛AI數(shù)據(jù)服務(wù)方案,我們可以簡(jiǎn)單的將標(biāo)注場(chǎng)景分為車(chē)內(nèi)和車(chē)外。

在車(chē)內(nèi)場(chǎng)景中,疲勞監(jiān)測(cè)、動(dòng)作識(shí)別、場(chǎng)景光線等一切會(huì)在車(chē)內(nèi)發(fā)生的場(chǎng)景,以及在車(chē)外環(huán)境中更復(fù)雜的障礙物、道路、天氣、地點(diǎn)、車(chē)道線、路標(biāo),以及一些長(zhǎng)尾場(chǎng)景諸如闖紅燈車(chē)輛、橫穿馬路的行人、路邊違章?？康能?chē)輛等所有可能會(huì)涉及的場(chǎng)景,都需要對(duì)應(yīng)的如連續(xù)幀標(biāo)注、2D圖像框選、圖像分割等不同的標(biāo)注方式。

上述這些只是智能駕駛中涉及到攝像頭的數(shù)據(jù),多為圖片類(lèi)數(shù)據(jù)的標(biāo)注。由于對(duì)安全的嚴(yán)苛要求,當(dāng)前的智能駕駛所需數(shù)據(jù)需求,正向著多模態(tài)的方向發(fā)展。所謂多模態(tài),即是對(duì)多維時(shí)間、空間、環(huán)境數(shù)據(jù)的感知與融合。

在汽車(chē)的感知部分不僅只有攝像頭,還有激光雷達(dá)、毫米波雷達(dá)、超聲波雷達(dá)等多種方式共同組成,而這些感知方式都需要對(duì)應(yīng)的數(shù)據(jù)標(biāo)注。

以激光雷達(dá)為例,高性能激光雷達(dá)可以實(shí)現(xiàn)200米范圍內(nèi),精度高達(dá)厘米級(jí)的3D場(chǎng)景掃描重現(xiàn)。它生成的3D點(diǎn)云數(shù)據(jù)通過(guò)標(biāo)注后,可以助力自動(dòng)駕駛模型的訓(xùn)練。云測(cè)數(shù)據(jù)基于行業(yè)先進(jìn)的標(biāo)注工具和豐富的標(biāo)注經(jīng)驗(yàn),對(duì)機(jī)動(dòng)車(chē)、障礙物等目標(biāo)物進(jìn)行3D框選、對(duì)雷達(dá)圖進(jìn)行語(yǔ)義分割,同時(shí)還可以對(duì)2D 3D多傳感器融合的數(shù)據(jù)進(jìn)行同時(shí)標(biāo)注,實(shí)現(xiàn)視覺(jué)和雷達(dá)的數(shù)據(jù)感知,幫助汽車(chē)更好的感知道路場(chǎng)景,為智能駕駛技術(shù)的發(fā)展保駕護(hù)航。

據(jù)了解,云測(cè)數(shù)據(jù)一直秉持著獨(dú)立第三方的行業(yè)定位,通過(guò)自建數(shù)據(jù)場(chǎng)景實(shí)驗(yàn)室和數(shù)據(jù)標(biāo)注基地,結(jié)合自研的數(shù)據(jù)標(biāo)注系統(tǒng)、數(shù)據(jù)采集系統(tǒng)和完善的數(shù)據(jù)生產(chǎn)流程,為智能駕駛領(lǐng)域的企業(yè)提供高質(zhì)量的數(shù)據(jù)采集、數(shù)據(jù)標(biāo)注服務(wù),在保證數(shù)據(jù)的效率、精準(zhǔn)度和隱私安全的前提下,來(lái)幫助智能駕駛企業(yè)快速構(gòu)建核心數(shù)據(jù)壁壘,加速產(chǎn)業(yè)化落地的進(jìn)程。

在政策強(qiáng)力驅(qū)動(dòng)、汽車(chē)消費(fèi)回暖、自動(dòng)駕駛技術(shù)加速滲透下智能駕駛已然迎來(lái)了產(chǎn)業(yè)發(fā)展的黃金時(shí)代,而高質(zhì)量的數(shù)據(jù)標(biāo)注則是智能駕駛奔向未來(lái)的重要助力。

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