激光雷达的3D点云数据的应用与挑战_AI人工智能数据标注_图像标注_数据采集

激光雷达的3D点云数据的应用与挑战

3D点云数据是用于生产自动驾驶汽车最有用的训练数据集和最复杂的机器学习数据类型之一。LiDAR数据带有3D点云注释，可让自动驾驶汽车更精确地检测物体。

LiDAR和3D点云注释

LIDAR是一种遥感技术，它使用脉冲激光形式的光与机载系统记录的其他数据相结合，以生成有关地球形状，表面特征和各种形式的精确的三维（3D）信息在那里可见的对象。

大量的LIDAR数据被放入深度学习算法中，可帮助自动驾驶汽车精确地检测和测量物体的距离。制作LIDAR数据集中的闪避会给汽车提供不正确的信息，从而导致错误的解释，从而增加碰撞的机会。

3D点云注释是用于生成数据的最有用也是最具挑战性的图像标注技术，可帮助深度学习算法更好地了解周围环境。仅当使用3D点云数据注释时，LIDAR数据才对自动驾驶汽车有用。

点云就像一组空间上的品脱，而3D点云则是在三个维度上等效于真实场景的数据点的集合。数据由其自己的位置和颜色定义的3D点云，然后可以将这些点渲染为像素，以创建对象的高精度3D模型。

点云可以轻松地描述从几毫米到大到建筑物，树木甚至整个城市的物体。

为了收集地理位置云数据，使用了LiDAR感应扫描仪，该扫描仪可以收集物体的精确映射。LiDAR可以每秒发射高达一百万个脉冲的光脉冲，该脉冲从一个表面反弹并返回到传感器，该传感器计算出光线返回所花费的时间以及来自哪个方向。

整个过程最终会创建一个扫描环境的点云图，以存储每个细节直至最后一毫米，同时捕获所有不同的轮廓和形状。但是，LiDAR几乎没有缺点，并且无法使用它来收集此类数据。

就像任何其他先进技术一样，LiDAR几乎没有局限性，不仅会给注释者造成问题，还会给使用LiDAR进入其他各个领域的AI研究人员和机器学习工程师带来麻烦。

激光雷达的局限性：

尽管LiDAR有其局限性，但它仍然是为自动驾驶汽车提供更多有用信息的最佳传感技术之一。当LiDAR数据标记有3D云注释时，它将变得更加有用。

3D点数据的应用主要应用于自动驾驶汽车，但现在其他与计算机视觉相关的AI模型（如无人机和机器人）也使用LiDAR以获得更好的视觉感知。在讨论3D点云数据面临的挑战之前，可思数据带你了解其应用程序。

3D点云数据对于需要了解其环境并实时同时进行定位和地图绘制以保持朝正确方向行驶，避免障碍物的自动驾驶汽车最为有用。

需要基于LiDAR的准确数据的应用程序还需要3D点云，以使此类数据更加精确。LiDAR主要以高度详细地收集物体的测量值而闻名。

如果您的AI模型将在现实世界中使用，在这种情况下，收集此类数据的准确性实际上与生死状况相关联，那么您需要依靠LiDAR捕获微小的细节。

通过LiDAR生成的数据不仅有用，而且在正常视觉下很难理解。因此，它用3D点云注释标记，以使对象可被深度学习算法检测到。但是处理3D点云数据也并不容易，因为您需要了解的挑战很少。

LiDAR生成的数据的文件大小是如此之大，以至于您需要高配置的设备来存储，管理和利用此类数据。虽然，有许多公开可用的3d点云数据集，但是下载可能会使您的计算机挂起。

如您所知，我们必须处理3D而不是2D，因此您需要一个更全面且可用的更复杂的用户界面。实现这一任务具有挑战性，对于处理此类数据的注释者而言尤其如此。

点声数据是通过各种传感器（如LiDAR或其他基于激光的非常广泛的技术）收集的。尽管在将来，由于制造和生产此类传感器的更多创新和优化，成本可能会下降。

虽然，对于研究人员而言，有更多负担得起的选项可供选择，但是扩展的传感器可以提供低成本设备无法提供的细节。但是，如果您想用更好的数据质量来训练您的深度学习模型，则需要使用优质的传感器和训练数据。

这里质量更好的数据意味着您需要训练机器学习或深度学习模型的计算机视觉训练数据。在这里，可思数据与一群专用且技术精湛的标注团队一起完成相同的工作，以对包括LiDAR在内的所有类型的数据进行标注。

对于3D点云注释，我们在图像标注服务方面的丰富经验和专业知识将为获取自动驾驶汽车，机器人和无人机的高质量培训数据提供优势。它提供人力驱动的AI辅助数据标记服务，以生成世界一流的训练数据集。

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