高灵敏的感知系统是自动驾驶的核心。我们独立研发的点云标注平台支持3D-2D同步标注，為(wèi)自动驾驶模型训练提供更优质准确的数据。
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3D-2D标注平台
2D标注
2D标注包括包围盒、多(duō)边形、语义分(fēn)割、目标追踪四个部分(fēn)。
包围盒
多(duō)边形
语义分(fēn)割
目标追踪
3D标注
3D标注对于提高目标追踪和方向识别的准确性至关重要，并且，目标检测算法能(néng)够在3D空间预测周围交通工具的位置和距离。
场景
框架
案例
之前
之后
语义分(fēn)割
之前
之后
車(chē)道線(xiàn)标注
之前
之后
多(duō)边形标注
之前
之后
包围盒
点云标注平台

3D点云标注平台由SurfingTech开发并拥有(yǒu)。它有(yǒu)两个版本:离散图像标注和视频序列标注。

离散图像是指没有(yǒu)时间顺序连接的单帧点云数据。每个帧图像需要分(fēn)别标注如下所示。通常情况下，单帧图像中的点个数不够，因此需要将二维图像的颜色投影到三维点云数据中相应的点上。同时，标注者需要参考2D图像来完成标注。

对于基于场景的视频序列标注，我们首先利用(yòng)帧间的连续性对3D场景进行重构，然后在3D场景中进行标注。将标注投影到二维图像的每一帧和点云数据上，形成标注结果。

视频序列标注平台(VAP)
离散图像标注平台(DAP)
解决方案
校准
- 计算转换参数,以便在一个传感器可(kě)以转换成另一个传感器的坐(zuò)标系统，计算对应点的3D点云数据和2D图像数据，更有(yǒu)利于提高场景理(lǐ)解的准确性。
离散图像标注平台(DAP)
离散图像标注平台(DAP)
分(fēn)割
在距离数据中检测校准板的位置區(qū)域。
精密对准
引入更多(duō)的信息来优化全球注册的结果。
方案选择
变换后参数的最终值采用(yòng)非最大抑制方法计算
全球注册
以更快的速度计算一组可(kě)能(néng)的转换参数参数。
車(chē)辆改装
我们為(wèi)林肯MKZ混合动力和吉利博瑞GE車(chē)型提供線(xiàn)控改造解决方案。它可(kě)以提供垂直控制(油门、刹車(chē))和横向控制(转向系统)功能(néng)，以及对齿轮和转向信号的控制。同时可(kě)以提供必要的車(chē)身状态信息反馈，如車(chē)速、轮速、方向盘角度、油门开度、GPS、四门双盖开关状态等。改装周期為(wèi)一天，而该公司的線(xiàn)控改装是一种非破坏性改装，不会改变原車(chē)辆的执行机构。
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