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助力新一代AI感知时代:标贝科技革新3D点云分割技术

WBOY

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发布时间:2023-11-09 20:49:06

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来源于搜狐

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3d点云标注是指对三维物体采集得到的点数据进行标注,以便于计算机视觉算法的训练和应用。相比于2d图像来说,3d点云可以提供丰富的几何形状和尺度信息,并且不易受光照强度变化和其它物体遮挡等影响,让我们可以更好地感知和理解三维空间。

举例来说,在自动驾驶领域,借助3D点云标注技术可以提供更准确、更可靠的车辆感知和避障支持,帮助车辆实现更安全、更智能的驾驶;在医疗影像分析方面,对医学影像中的3D点云数据进行精确的分割和标注,有助于医生进行更准确的疾病诊断和治疗方案制定;而在机器人领域,3D点云标注则可协助机器人实现精准的定位、导航和避障,提高机器人的智能化程度

在物联网、数字孪生、人工智能等技术的支持下,3D点云已经成为“智能化世界”发展的重要技术基础,对于3D点云标注的需求也越来越大

什么是点云分割?

所谓点云,指的是一组点的集合。作为一种高级的三维数据表示方法,3D点云可以将空间中的对象或场景转化为由大量离散点组成的数据集,每个点都包含着空间坐标信息以及其它可能的属性

与具有规则像素布局的2D图像数据结构不同,3D 点云数据是无序且不规则的,因此很难推断出底层信息。这就需要3D点云处理中的重要技术——3D点云分割工具来将点云场景中的每个物体进行分割,以获取准确的物体信息、环境状况等数据。

简单来说,3D点云分割是指对点云数据中的物体进行分类、标注,最终实现对环境中物体的识别和定位,是场景理解的关键。然而,由于3D点云数据具有稀疏性、不规则性、计算量大等特点,给分割标注也带来较大的挑战。

标贝科技3D点云分割

标贝科技凭借多年的人工智能技术积累和业务经验,在点云标注和建模方面开发出一套领先的解决方案。该方案利用大型模型进行自动化标注,具有高效、精确和自动化等特点。同时,还集成了多种场景化标注工具,可以将点云数据转化为高度还原的3D模型,为各个领域的发展提供强有力的技术支持

针对点云分割标注的难题,标贝科技依托于高精准度的视觉模型,提供全面、智能化的3D点云分割工具,包括矩形、圆形、多边形、点选、画笔等,充分解析并展示3D点云数据,对不同的待标注对象进行上色分割,赋予语义标签,例如车辆、行人、树木等,更好地对现实中三维场景进行解释。

目前,标贝科技3D点云平台采用多种传感器融合的方式,可以支持激光雷达、摄像头、毫米波雷达、机位图等多种数据类型,并通过算法将这些数据进行对齐和融合,以提供更准确、更统一的视图。

01 连续帧track绘制

在传统逐帧标注模式下,标注员通常采用手动复制对象的方式,这需要花费大量的时间。为了解决这个问题,标贝科技引入了算法辅助方法。它使用预处理模型提取特征,并识别需要标注的物体。然后,它将相同的物体进行目标关联匹配,并通过模型追踪等算法,在上千帧的数据中标记出相同的trackID。这样一来,就可以追踪标记同一物体,保持数据标注的一致性,同时极大地节省了标注员通过复制补充来调整对象的时间

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助力新一代AI感知时代:标贝科技革新3D点云分割技术

需要进行改写的内容是:02 融帧标注

在实际项目中,点云数据通常是非结构化的数据,或者出现不同帧采集的数据截断、遮挡角度变化等问题,导致标注员主观偏差影响标注精度和效率。标贝科技3D点云平台支持对连续帧的叠加融合标注。对不同帧的同一物体标注统一ID,构建出场景的整体点云模型,提供更丰富的语义信息,例如物体的类型、运动轨迹、速度等,便于后续的处理和分析。

助力新一代AI感知时代:标贝科技革新3D点云分割技术

03 智能工具

此外,标贝科技利用先进的算法,提供多种智能辅助工具,显著提高了3D点云分割的效率。例如,标注员只需简单地选取单个结果或框选一个范围,平台即可迅速识别范围内的物体,自动进行分割标注,并将最终结果返回给标注员。标注员只需基于预先标注的结果进行简单的修改或调整,即可完成标注工作

助力新一代AI感知时代:标贝科技革新3D点云分割技术

为了提高点云分割的效率和准确性,标贝科技还利用人工智能的强大模型能力,在平台内置了机器视觉算法。通过对模型进行参数调整,能够高质量地识别车道线、路沿等物体,从而大大减少人工重复劳动,提高标注效率

目前,标贝科技的3D点云平台支持点云全景分割和点云实例分割。通过对点云数据进行精确的分割和处理,可以获得更准确、更精细的物体模型和场景信息,为机器学习和人工智能算法提供高质量的训练数据。该平台适用于机器人导航、自动驾驶、三维重建、虚拟现实等领域

随着技术的不断进步和应用场景的不断拓展,3D点云分割标注技术为各个领域提供了更准确、更高效的3D数据处理和分析方法,具备了巨大的价值。标贝科技将以强大的数据服务能力为支撑,创造更多有意义、有价值的数据产品,为人工智能和机器学习的发展提供有力支持

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