【摘 要】
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随着人工智能技术的发展,自动驾驶将成为未来出行的基本方式。在自动驾驶技术开发过程中,需要大量点云标注数据。目前点云标注数据的获得主要依靠委托外包公司标注,不仅面临数据泄漏的风险,还存在标注策略与公司实际算法模型不匹配情况,标注效率和准确率也得不到保证。针对这些问题,本课题设计并实现面向自动驾驶的数据标注工具,在满足算法模型需求的同时,有效提升标注效率。论文的主要工作如下:（1）在选取点云集合过程中
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随着人工智能技术的发展,自动驾驶将成为未来出行的基本方式。在自动驾驶技术开发过程中,需要大量点云标注数据。目前点云标注数据的获得主要依靠委托外包公司标注,不仅面临数据泄漏的风险,还存在标注策略与公司实际算法模型不匹配情况,标注效率和准确率也得不到保证。针对这些问题,本课题设计并实现面向自动驾驶的数据标注工具,在满足算法模型需求的同时,有效提升标注效率。论文的主要工作如下:（1）在选取点云集合过程中,由于点云分布密集,手动选取操作可能会将杂质点云误选,造成准确率下降。针对该问题,在选取点云集合过程使用DBSCAN聚类算法,自动去除杂质点云,提升选取准确率。（2）针对实际业务中用到不同算法模型,同时需要标注好的点云数据和图像数据问题,提出在标注点云过程中使用映射算法。利用点云和图像之间的映射关系,在标注点云的时候利用映射算法计算标注目标在图像上的位置,实现图像自动映射标注。（3）设计并实现数据标注工具,并实现半自动化标注功能。采用基于多目标假设的跟踪算法对连续两帧数据进行关联,利用卡尔曼滤波算法对目标的运动状态进行估计和优化,达到预测目标运动轨迹的目的。最后再对目标进行标注,绘制3D Bounding Box。从实际运行效果来看,本课题设计的数据标注工具实现了手动标注点云数据、映射标注图像文件和半自动标注等主要功能,达到了预期效果。
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