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时间：2023-01-06 14:39:14
作者：景联文科技
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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）。
3D点云标注主要应用于自动驾驶、智能座舱、智能泊车等场景。与2D图像数据相比，3D点云数据中包含目标的距离、角度、反射强度、速度等信息，不依赖于外界光照条件或目标本身的辐射特性，可以更好的感知汽车周边道路环境，为感知系统提供决策依据。
1、折线
通过应用折线标注，机器可以识别和检测低强度的地面实况点，如路缘石、道路人行道和车道标记。
2、多边形
使用多边形点云注记可改进识别和确定对象（如道路转弯和标志）的更深深度的过程。
3、语义分割
在语义分割中，多个对象被分类为具有提供深入见解的附加属性，例如为汽车查找较小的车道。
4、3D立体框
3D立体框可精确检测物体并跟踪单个点，例如确切的大小、速度、偏航和俯仰，包括可驾驶车道上的行人和自行车等物体的尺寸。
3D 点云数据是最复杂的机器学习数据类型之一，用于为自动驾驶汽车生成最有用的训练数据集。激光雷达是一种遥感技术，利用脉冲激光形式的光与机载系统记录的其他数据相结合，生成有关地球形状、表面特征和可见的各种物体的精确三维 （3D） 信息。
一堆激光雷达数据放入深度学习算法中，帮助自动驾驶汽车精确检测和测量物体的距离。在制作激光雷达数据集时，闪避可能会向汽车提供不准确的信息，从而导致错误的解释，从而增加碰撞的机会。3D 点云标注是最有用且最具挑战性的图像标注技术，用于生成数据，帮助深度学习算法更好地了解周围环境。激光雷达数据只有在使用3D点云数据进行注释时才能对自动驾驶汽车有用。
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