景联文科技：车企如何解决自动驾驶数据标注难题？

“AI数据是人工智能行业的燃料，对自动驾驶领域头部企业来说，为了保持自身的竞争优势并加快自动驾驶应用安全落地进程，需要依靠大量的高质量标注数据做支撑，才能有效解决自动驾驶深度学习理论上遇到的问题。数据作为AI技术的底层基础，高质量的训练数据越来越受到自动驾驶行业的重视。”

不久前，我国牵头制定的首个自动驾驶国际标准正式发布。这一国际标准是我国组织德国等二十多个国家的专家，共同对自动驾驶测试场景标准体系做了严格的系统规划，这个标准主要明确了测试场景的基本术语和要素构成，为后续建立基于测试场景的自动驾驶测试评价奠定了基础。

随着社会各界推动相关法律法规的完善，逐渐体现出了各国对自动驾驶应用落地的重视。

 

数据标注对自动驾驶的重要性

自动驾驶四大核心技术是环境感知、精确定位、路径规划、线控执行。与其他人工智能应用场景相比，自动驾驶的落地场景更为复杂，想要自动驾驶技术中的算法不断进步，处理更多、更复杂的场景，就需要运用到大量真实道路上的数据做支撑。

AI数据是人工智能行业的燃料，对自动驾驶领域头部企业来说，为了保持自身的竞争优势并加快自动驾驶应用安全落地进程，就需要海量高质量的自动驾驶相关数据。

数据只有加上了标签才有意义，对于人工智能深度学习来说，数据标注是一个必要的工作，只有依靠大量的高质量标注数据做支撑，才能有效解决自动驾驶深度学习理论上遇到的问题。数据作为AI技术的底层基础，高质量的训练数据越来越受到自动驾驶行业的重视。

 

在自动驾驶领域中，数据标注处理的场景包括车辆通过路口、左转、右转、换道超车、违规闯红灯车辆、违规横穿马路的行人、路边违章停靠的车辆等。因此，像自动驾驶这种对场景要求多元、对算法精度要求高、对数据数量要求大的业务，更适合与专业的数据标注公司合作。

景联文科技提供自动驾驶数据解决方案

景联文科技自动驾驶数据解决方案覆盖了自动驾驶算法从算法预研期到项目落地全流程的训练数据需求，通过自动驾驶场景需求提供定制化数据采集标注服务。为了更好地解决以往使用的单一工具在执行效率上的欠缺并积极迎合市场需求，景联文科技自研3D标注平台，针对不同厂商和设备提供的2D3D点云融合或3D点云数据均可完成高质量高精度的数据标注，基于自身丰富的自动驾驶标注经验和先进的标注工具，可对车辆、行人、路标等行驶障碍物进行框选标注，包括car、bus、truck、rider、tricycle、bicycle、sign、trafficlight、roadsign、pedestrian等多个类别障碍物。

具体标注方式包括使用连续帧对多个类别障碍物进行联合标注，对不同类别障碍物进行

2D拉框标注并标注对应属性，对激光点云数据进行3D拉框标注（包括长、宽、高，障碍物3D框中心点x、y、z坐标值，航向角等信息标注），将点云框住的3D框对应的2D投影框与图像中障碍物实际位置贴合，能够为环境感知技术提供精准的3D点云标注数据集，并支持全方面的标注、质检、验收和管理。

景联文标注平台支持一站式AI结构化训练数据的生产与管理，帮助自动驾驶企业快速创建、训练和部署AI模型，满足自动驾驶技术在不同开发层次的数据需要，用数据加速自动驾驶行业的发展与创新。

景联文科技为助力自动驾驶智能驾舱和车外环境感知技术的落地发展，建立了一个自动驾驶相关数据库，包含多天气情况，多行驶路况等环境数据，包括语音识别、脸部识别、手势识别、动作识别、目标检测等数据。

 

案例

3d点云标注案例：

需求：标注点云图片共计3w帧，合计18w个点云框

项目难点：要求支持3D点云图像标注、2D3D融合标注；在2D图像模糊的情况下难以判断方向，需要标注员及质检员有较好的方位感；3D点云标注难度大，对数据标注平台要求高。

解决方案：景联文科技提供专业标注平台，支持3D点云图像标注和2D3D融合标注；配备3年以上2D3D点云标注项目管理经验的项目经理和标注团队。安排标注团队对项目背景、目的、规则、注意事项、难点、平台操作、项目要求（准确率、日产量）进行培训和考核，考核淘汰40%，剩余60%人员进入正式任务；景联文数据标注平台具有自动标注功能，可对2D3D图像进行预处理，根据标注结果调整模型进行标注，根据场景灵活配制标注流程，进一步保证了标注精度。

 

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