详解3D点云在自动驾驶中的应用场景

什么是3D点云？

3D点云是将标注对象进行可视化以进行更加详细的检测和分类，从而获取维度精准的分割。在获取物体表面每个采样点的空间坐标后，得到的是一个点的集合，即为“点云”。包括三维坐标（XYZ）、激光反射强度（Intensity）和颜色信息（RGB）。三维数据本身就有一定的复杂性，因此需要对数据先进行预处理。

3D点云的优点：

点云表示保留了三维空间中原始的几何信息，不进行离散化。

3D点云的缺点：

数据集规模小、高维性、三维点云具有非建构化特性。

3D点云的应用场景

3D点云是一种常见的空间几何结构表达方式，在计算机视觉、机器人技术等都有着广泛的应用。近年来，3D传感器的不断出现和发展，获取点云数据变得越来越便利，目前，学术界和工业界对自动驾驶和智能机器人的浓厚兴趣，也凸显出了点云处理及三维场景的重要性。

在自动驾驶领域中，3D点云标注也发挥着重要作用。为保证自动驾驶车辆的正常行驶。自动驾驶首先应具备一套完整的感知系统，来代替驾驶员的大脑，随着自动驾驶中人为干预程度越来越小，感知系统获取自身及周围环境的信息的准确性、高效性和全面性要求变得越来越高，这也是自动驾驶的重要环节.

为了让自动驾驶车辆能够“看得见”，车内应具备激光雷达、摄像头、雷达设备、超声波系统和相关人工智能技术。目前自动驾驶车辆主要是依靠激光雷达来对车外环境做出感应，使自动驾驶车辆能在道路上安全行驶。

激光雷达生成的3D点云图像经过标注可以用于自动驾驶系统训练，随着性能的不断提升，自动驾驶技术需要的训练数据量也随之不断增长。3D点云标注数据是自动驾驶技术的基础训练数据，3D点云语义分割是指给点云中的每个点赋予相应的语义标签，对每个物体进行分割，给予每个物体特定的标签，使我们对四周的物体有了更加细致的了解。在自动驾驶领域中，通过3D点云语义分割将道路环境的点云数据进行分割，可以识别出自动驾驶车辆行车中的行人、道路、汽车等物体，使自动驾驶汽车可以在道路上安全行驶。

3D点云的前景

计算机视觉的最终体现是三维视觉，而三维视觉的表达方式则是点云，点云处理在整个三维视觉领域占有非常重要的地位，几乎涉及到所有相关领域，因此，3D点云的前景十分广阔。

数据标注的重要性

AI行业中一直流传着这样一句话：“有多少智能，就有多少人工。”这句话很大程度上道出了人工智能的本质。想要实现人工智能检测的精准识别，就需要大量的优质训练数据，随着人工智能技术的不断成熟，对场景化数据的精准度要求将越来越高，数据采集标注服务商的技术能力将变得越来越重要。

景联文科技为3D点云标注提供数据支持

3D点云中常见的标注方式有3D点云语义分割，点云连续帧标注，2D3D融合标注等，景联文科技自建最专业的标注平台，可以为点云数据标注提供全面的工具支持。此外，针对数据定制标注服务，平台还支持计算机视觉（拉框标注、语义分割、关键点标注、线标注、目标跟踪、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、文本信息抽取、NLU语句泛化）多类型数据标注。

景联文科技自成立以来，始终致力于为全球AI企业提供专业、定制化的数据综合服务解决方案。凭借多年的技术基础，为客户提供优质的数据。