近年来，人工智能迅速发展，智能驾驶作为战略性新兴产业的重要组成部分也越来越受到大家关注，智能驾驶技术是指依靠机器进行驾驶，以及在特殊情况下完全取代人进行驾驶的技术，主要包括网络导航、自主驾驶和人工干预三个环节。目前，自动驾驶主流算法模型主要以有监督的深度学习方式为主，这需要大量的结构化标注数据对模型进行训练。
数据是人工智能的血液，而数据只有加上了标注才会显得有意义，因此人工智能的大力发展，也推动了数据采集标注公司的不断成长。
智能驾驶领域常见的数据标注类型
智能驾驶领域常见的数据标注类型主要包括车辆和行人标框标注、3D立方体标注、3D雷达点云标注、指示牌和信号灯标注、多段线标注、语义分割、视频跟踪标注等。
1.车辆和行人标框标注
车辆和行人标框标注被广泛应用于对车辆与行人的基础识别当中，简单来说，就是对图片中的车辆和行人进行标注，并通过框的属性来开展测试模型。
2.3D立方体标注
3D立方体标注是将2D图片中的车辆进行进一步的3D标注，主要用于判断行车过程中来往车辆的体积大小。
3.3D雷达点云标注
3D雷达点云标注是将视频场景通过3D图像来标注出物体所在的位置及其大小，3D雷达点云标注主要被应用在自动驾驶虚拟现实的搭建中。
4.指示牌、信号灯标注
指示牌、信号灯标注是一种对道路悬挂的指示牌和信号灯进行的综合标注，标注包括区域标注、语义标注，使自动驾驶能够根据交通规则进行安全行驶。
5.车道线标注
车道线标注是一种对道路地面标线进行的包括分类标注、区域标注和语义标注的一种综合性标注，在智能驾驶场景中被要运用于标注车道线，使智能驾驶车辆可以按照车道线的规则进行行驶。
6.语义分割
语义分割是一种较为广泛的一种标注，就是对图片中的不同区域进行分割标注，可以很好的帮助智能驾驶车辆识别道路上的可行驶区域。
7.视频跟踪标注
视频跟踪标注是指跟踪标注视频中行驶的车辆，按照图片帧抓取进行标框标注，标注后的照片按照顺序重新组合排列成视频数据，用来训练自动驾驶模型。
智能驾驶技术发展与落地的意义
随着科技的发展，消费层次的不断提升，人们对汽车的需求变得越来越多元化。为了满足用户对车载体验的新需求，智能驾驶技术也伴随其不断发展而逐渐完善起来。智能驾驶汽车经过大量的研究和发展，可以有效地弥补人类驾驶员在行车过程中可能会存在的缺陷，依靠人工智能，能够降低由于驾驶员的人为因素引发的交通事故，能更好地保障驾驶员在行车过程中的安全，同时提高行车效率。还可以把驾驶员从紧张的行车环境中解放出来，使驾驶员有更好的行车体验，这对促进国家科技、经济、社会、生活、安全及综合国力都有着重大的意义。
景联文科技研发智能驾驶一站式数据解决方案
采集标注了《235,598张DMS驾驶员行为训练集》、《260494张车牌图像数据集》、《10000张马路语义分割》、《600小时河北监控录像数据集》等可以应用于智能驾驶领域不同技术算法方向的数据集，可直接被用于算法研究。
此外，一站式数据解决方案还包括定制化数据采集和定制化数据标注方案，自建先进的数据标注平台，支持计算机视觉（3D点云标注、线标注、拉框标注、关键点标注、语义分割、2D/3D融合标注、图片分类等）、语音工程（语音切割、ASR语音转写、语音情绪判定、声纹识别标注等）、自然语言处理（OCR转写、NLU语句泛化、文本信息抽取）等多类型数据标注。
针对智能驾驶场景下的车辆行人拉框标注、车道线标注、3D雷达点云标注等项目，通过实现标审分离，完善风险机制，开放甲方验收通道并按照甲方要求转换格式，校对数据，基本实现标注精确率达99%，完成高标注、高质量、快速交付。
不限于智能驾驶数据解决方案，景联文在人工智能落地的众多领域都研发了数据解决方案，有深刻的算法理解能力和数据库设计能力，对项目进行提前部署，及时处理突发的紧急情况，制定完善的数据安全保障体系，公司员工签订保密协议，降低数据泄露风险。
标签：驾驶,景联文,智能,详解,点云,标注,数据,3D 来源： https://blog.csdn.net/weixin_55551028/article/details/121530697
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