AI數(shù)據(jù)服務(wù)作為人工智能和機器學(xué)習(xí)的基礎(chǔ)，在自動駕駛領(lǐng)域中有著重要地位。與其他人工智能應(yīng)用場景相比，自動駕駛的落地場景相對復(fù)雜，想要讓汽車本身的算法做到處理更多、更復(fù)雜的場景，就需要運用大量場景化高質(zhì)量AI數(shù)據(jù)做支撐。AI數(shù)據(jù)服務(wù)應(yīng)用在自動駕駛領(lǐng)域的技術(shù)主要是數(shù)據(jù)采集和數(shù)據(jù)標注兩種。
數(shù)據(jù)采集在自動駕駛領(lǐng)域的應(yīng)用
應(yīng)用在自動駕駛領(lǐng)域的數(shù)據(jù)采集是指通過各種傳感器和設(shè)備，對自動駕駛車輛的行駛過程進行數(shù)據(jù)記錄和采集的過程。這些數(shù)據(jù)可以包括車輛位置、速度、加速度、方向盤轉(zhuǎn)角、剎車和加速踏板輸入、傳感器讀數(shù)（如攝像頭、雷達、激光雷達等）、車輛狀態(tài)信息等。
自動駕駛數(shù)據(jù)采集的目的是為了對車輛的行駛過程進行分析和評估，以提高自動駕駛系統(tǒng)的性能和安全性。通過采集大量的實際行駛數(shù)據(jù)，可以對各種駕駛場景和情況進行模擬和測試，以驗證自動駕駛系統(tǒng)的可靠性和適應(yīng)性。
數(shù)據(jù)采集是自動駕駛技術(shù)發(fā)展中非常重要的一環(huán)，通過采集和分析大量的實際行駛數(shù)據(jù)，可以不斷改進和優(yōu)化自動駕駛系統(tǒng)，提高其性能和安全性。
數(shù)據(jù)標注在自動駕駛領(lǐng)域的應(yīng)用
應(yīng)用于自動駕駛領(lǐng)域的數(shù)據(jù)標注主要包括4D-bev、3D點云標注、2D3D融合標注、2D圖片標注四種主要的標注方式，他們對別對應(yīng)自動駕駛環(huán)境中不同的駕駛環(huán)境數(shù)據(jù)標注分析，對圖像、視頻、激光雷達等多種數(shù)據(jù)源進行詳細且精確的標識，以便訓(xùn)練自動駕駛系統(tǒng)。
1、4D-bev標注
4D-BEV標注是指在3D空間中以時間作為第四個維度進行標注的過程。通過精準地跟蹤和記錄動態(tài)對象的運動軌跡、姿勢變化以及速度等信息，全面理解和分析動態(tài)對象在連續(xù)的時間序列中的變化，提升自動駕駛系統(tǒng)的感知、決策和控制能力。
當下 4D BEV 感知的挑戰(zhàn)主要有兩個：其一是如何快速低成本的構(gòu)建大量高質(zhì)量的4D-BEV真值數(shù)據(jù)，用于感知的訓(xùn)練和評價；其二是如何有效利用云端來做大規(guī)模的BEV算法的訓(xùn)練、加速、部署、評價等。為了解決這些行業(yè)痛點，標貝科技在大模型能力支持下給出了4D-BEV標注方案。
標貝科技4D標注工具針對3D空間+時序維度進行標注，采用了多種傳感器融合的方式，可以支持激光雷達、攝像頭、毫米波雷達、機位圖等多種數(shù)據(jù)類型，并通過算法將這些數(shù)據(jù)進行對齊和融合，以提供更準確、更統(tǒng)一的視圖。同時借助自動化技術(shù)和云端大數(shù)據(jù)來提升標注的效率和準確度。
2、3D點云標注
3D點云標注是目前市面上做的比較多的一種標注類型，它能讓人工智能自動駕駛領(lǐng)域中，準確的環(huán)境感知和精確的定位，是自動駕駛汽車在復(fù)雜動態(tài)環(huán)境中能夠進行可靠導(dǎo)航，信息決策以及安全駕駛的關(guān)鍵，所以3D點云標注對于自動駕駛智能化和穩(wěn)定性的提升有著舉足輕重的作用。
3D點云標注主要是通過對三維場景掃描及采集2D圖片，生產(chǎn)的一種具有維度的點云數(shù)據(jù)集，包含了三維場景的基本特征，標注員需要通過2D圖片的組合，判斷標注物在點云集上的位置，進而通過工具進行標注，加上屬性判斷，生產(chǎn)出計算機可以識別讀取的三維信息，讓人工智能通過大量學(xué)習(xí)，掌握對于運動軌跡、運動場景等情況的預(yù)判斷等等相關(guān)能力，從而能更好的提升智能化，嚴格意義上講，3D點云的標注可以是說是幫助自動駕駛系統(tǒng)進行正確感知的重要傳感器
3、2D、3D融合標注
2D、3D融合標注是指同時對2D和3D傳感器中所采集到的圖像數(shù)據(jù)進行標注，并建立起聯(lián)系。在自動駕駛領(lǐng)域，自動駕駛汽車需要使用傳感器來識別車輛周圍的物理環(huán)境，用來捕獲2D視覺數(shù)據(jù)，同時在車輛頂部安裝雷達，用以捕捉精確目標定位的3D位置數(shù)據(jù)。
激光雷達生成的點云數(shù)據(jù)可用于測量物體的形狀和輪廓，估算周圍物體的位置和速度，但點云數(shù)據(jù)缺少了RGB圖像數(shù)據(jù)中對物體紋理和顏色等信息的提取，無法精確地將對象分類為汽車、行人、障礙物、信號燈等。
所以標貝科技將包括豐富的語義信息的2D視覺圖像和可以提供精確的目標定位的3D點云數(shù)據(jù)進行融合，使標注員能利用視覺信息和深度信息創(chuàng)建出更加精準的標注，讓自動駕駛系統(tǒng)能夠精確地了解周圍環(huán)境，準確做出判斷，讓自動駕駛功能得以廣泛應(yīng)用。
4、2D圖像標注
2d無人駕駛語義分割的結(jié)果是將圖像變成帶有一定語義信息的色塊。語義分割技術(shù)可以識別出每個色塊的語義關(guān)別，并給每個像素都標注上其對應(yīng)的標簽，從而實現(xiàn)從底層到高層的語義推理過程，最終得到一張具有各個像素語義標注信息的分割圖。
這些經(jīng)過標注后的語義分割圖像，可以用于自動駕駛核心算法訓(xùn)練。自動駕駛汽車在行駛的過程中，車載攝像頭，或者激光雷達探查到圖像后輸入到神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中，后臺經(jīng)過訓(xùn)練的算法模型就可以自動將圖像分割歸類，以實現(xiàn)避讓行人與車輛等障礙。
標貝科技針對自動駕駛的不同落地需求，提供定制化采集標注、數(shù)據(jù)標注平臺等服務(wù)，對視頻、圖像、文本、點云等數(shù)據(jù)進行結(jié)構(gòu)化處理，一站式解決自動駕駛從研發(fā)初期到落地的訓(xùn)練數(shù)據(jù)需求，在為智能駕駛相關(guān)企業(yè)和高?？蒲袡C構(gòu)提供大規(guī)模感知數(shù)據(jù)的能力的同時，可大幅度提升數(shù)據(jù)標注效率，降低AI模型訓(xùn)練成本，極大地加速智能駕駛相關(guān)應(yīng)用的落地迭代周期，節(jié)省研發(fā)時間標貝科技和成本。