在自动驾驶场景中，激光雷达生成的点云数据可用于测量物体的形状和轮廓，并估算出周围物体的位置和速度，但由于激光雷达生成的点云数据缺少RGB数据中存在的纹理和颜色信息，无法精确地识别出路上的汽车、行人、障碍物、信号灯等。而2D视觉图像含有丰富的语义信息，能和3D点云数据进行融合，从而使自动驾驶系统可以精确地了解周围环境，并做出准确决策。

随着自动驾驶的不断发展，自动驾驶相关车企对高质量的3D点云数据的需求越来越大。

 景联文科技是长三角地区规模最大的AI基础数据服务商之一，为企业提供专业3D点云数据标注方案，帮助企业快速搭建自动驾驶相关算法模型匹配的数据方案。针对定制化程度高、标注情况多而复杂的点云标注项目，景联文数据标注平台有成熟的标注、审核、质检机制，支持2D/3D融合标注。

2D3D融合标注案例

需求

标注点云图片共计3w帧，合计18w个点云框，需要对图中的点云框、图像框trackingID 按标注规则进行标注。

标注类型

 3D点云标注规则

目标本身须全部被3D框包围，不漏点且不包含噪点。

若目标物体边界清晰，则3D框边界距离目标主体真实边界最多不能大于10cm。

行人若带有背包、雨伞等物件，行人的3D框需包含这些小物件。

行人距离过近时，行人框可能有一定程度的重叠，可正常标注。

要注意三视图是否贴合；注意正前方方向是否正确。

点云框要按照车辆行驶方向标注。

2D图像标注规则

2D 图像需要标注障碍物类型、遮挡、截断、运动方向、障碍物的 ID 属性等属性。

 项目难点

1、要求支持3D点云图像标注、2D3D融合标注；3D点云标注难度大，对数据标注平台要求高。

2、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。

解决方案

1、景联文科技提供专业标注平台，支持2D3D融合标注；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；可按甲方要求转换格式，校验数据；在质检环节检查标注规则最后提到的所有格式问题；根据特定项目提供质检工具。

2、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。

培训负责人均有2年以上相关项目经验。培训对象为标注和质检人员。我司优势为直采、不外包。培训大纲主要涉及项目背景及目的、规则、注意事项、难点、平台操作、项目要求。

景联文数据标注平台拥有实时量化的可视化管理系统，包括数据集管理、项目管理、人员管理、供应链管理等内容，拥有全面的质检流程，能够有效提高人机协作效率，扩大产能，及时调整标注方案，做好逾期风险管控，准确把控数据质量问题；对全职采标团队建立完善的人员培训、管理体系，推出整套AI产业人才培养解决方案，分别开通理论课程、实训课程、结业考试等培养项目，通过理论与实践相结合为行业输送高素质数据采集标注员。

景联文科技始终关注智能驾驶、智能家居、公共安全、智慧城市、智慧医疗、智慧金融、智能教育、智能司法等人工智能场景下的各种需求，为AI技术提供底层技术支撑。未来景联文科技会继续专注于高质量、场景化的AI数据服务，打造通用数据集、数据标平台及数据管理工具、定制化数据采集标注的AI数据全生命周期的服务布局。

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