目标检测数据标注案例-高清地图中障碍物（汽车）标注

计算机视觉在无人机中领域中有何作用?

无人机能够在空中识别、分类和追踪目标。无人机的摄像头和感应器可以捕获数据并进行分析，以提取重要信息。

AI可以自动提取视觉数据信息，准确识别、说明和追踪图像和视频中的目标。例如高空检测工作，计算机视觉(CV)要做的是反复检查一组样本数据，识别数据模式，然后使用这些信息追踪异常情况。

得益于计算机视觉技术，无人机能得到更快发展，因为它能够以极低的成本，高速和准确地检测大片区域。

这个目标检测过程包含两部分：

• 高性能机载图像处理
• 无人机神经网络。它可以模拟人脑，进行一系列算法处理

应用场景

• 车辆识别与追踪
  基于深度学习原理，配备了智能监测摄像头的无人机可以有效识别和分析道路上的人和车辆。又因为运行速度快和覆盖面广，无人机可以对这些人和车辆进行持续追踪。
• 地面监测
  无人机配备了高速摄像机和雷达，可以有效拍摄并绘制3D地图，还可以通过与相关设备的有效匹配，在空中完成其他工作。
• 智慧农林与植被保护.
  无论是提高农药喷洒效率，农作物病虫害、杂草的防治，还是追踪植物授粉过程，识别植物生长方面，我们都需要大量的数据。通过无人机信息采集服务，我们可以培育出更加优质的农产品。

图像标注服务如何助力AI无人机？

航空卫星和无人机图像包含大量未经处理的信息。如果可以正确标注这些高分辨率的图像和视频，我们就能够从中提取有用的信息并训练AI & ML算法模型。

无人机行业的数据标注类型

• 视频中的目标跟踪:用2D矩形框标出2D图像中的目标
• 目标检测:用矩形框出目标。经过人工智能训练的无人机可以实时探测三维矩形框中的目标，适用于高准确度和高精确度的目标检测
• 其他数据标注类型:语义分割，实例分割，图像分类，关键点 项目描述：

高清地图障碍物（汽车）检测标注项目

• 工程量：一张图内标注几百个障碍物（汽车）
• 输出格式：txt格式（包含一个类别，x、y坐标以及边框的长度和宽度
• 标注方式：2D框标注
• 要求：2像素内误差
  

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