自动驾驶数据标注介绍,自动驾驶数据标注流程

时间:2022-11-25 11:35:17

作者:景联文科技

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自动驾驶汽车公司希望能够收集到大量的数据,这样可以给自动驾驶提供更多有用的参考。这个数据集主要有两个部分:1、通过车辆检测、车道变换、道路交通标志识别、行人和自行车检测等多种手段收集数据;2、通过视觉识别方式进行数据标注。 


自动驾驶数据标注


自动驾驶数据标注的挑战:


自动驾驶数据标注中最大的挑战是如何对场景进行标注,找到所有场景的关键特征点,同时将所有特征点标注出来。 为了更好地实现这个目标,可以利用一些技术在不同场景下进行数据收集及标注。 例如:利用深度学习算法训练一个深度神经网络模型(比如卷积神经网络);然后利用它对数据集做一个视觉分类;同时再加入一个深度卷积网络进行图像识别(比如:自动驾驶图像分类)等。 在这个过程中,可以使用各种深度学习算法去训练模型,这样才能实现更好地识别效果。


自动驾驶数据标注流程:


对于数据集的标注流程,首先是从原始数据中提取关键特征点,然后对这些特征点进行标注,最后生成一个包含了图像、视频内容的标注文本框。 这里面的工作流程如下:一、获取原始图片、视频,二、预处理文件(原始图和矢量图)三、预处理及后处理文本框。


从采集到的数据中将数据集进行整理和分类。 接下来就是数据的标注过程,采用一种方法,让每一个场景都被标注出来。 数据收集完成后,会对这些场景进行测试:通过识别出每个场景中所包含的关键特征点,并把它标注出来;同时还要把每一个场景中的重要部分(视频)都标注下来,这样才能确保对这个场景进行自动驾驶测试。


自动驾驶数据标注


数据行业现状及发展趋势:


数据标注行业是一个典型的劳动密集型产业,从事该行业的人员往往没有专业技术背景,而且他们一般都是靠人力完成数据标注的工作。 数据标注行业的从业人员主要分为三类:一类是有技术背景,在从事数据标注等技术工作时积累了大量人工经验的工程师;第二类是在某一个领域已经成为专家,对数据集或算法有一定理解,但不擅长自动化设备和自动测试工作。第三种则是有技术背景,对数据集或算法有一定理解的人。 

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