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      自动驾驶数据标注平台解决方案
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      天翼云自动驾驶数据标注平台以云端强大计算、灵活存储和全栈服务,提供高效、安全的标注解决方案。能满足标注激光雷达、相机、毫米波雷达等传感器数据,及各种场景、天气、障碍物数据的需求。并具备自动标注、交互标注和多人协作功能,助力提高标注质量和效率,加速自动驾驶研发
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      • 业务挑战
      • 解决方案场景
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      业务挑战

      • 标注质量要求严格
        标注质量要求严格
        自动驾驶因有着关乎生命安全的特殊性质,对技术的可靠性和准确性有着比一般场景高的多的算法决策质量要求。高质量的算法不可缺少高质量的数据作为训练集
      • 算法迭代速度快,效率要高
        算法迭代速度快,效率要高
        自动驾驶标注的工作量巨大,仅仅采集到的视频数据,在长时间训练过程中,算法训练需要标注出的对象将数以亿计。随着激光雷达的使用以及L4级自动驾驶数据量的增大,未来的标注量会以指数级继续增长

      解决方案场景

      • 自动驾驶数据采集
      • 场景数据标注
      • 感知数据标注
      • 业务概述
        自动驾驶车辆在设定的行驶计划下,驾驶车辆以收集必要的数据。期间,传感器将记录车辆周围的图像、激光扫描、雷达数据等多种数据进行收集,上传采集平台储存。之后数据需要进行相关的清洗、脱敏、抽取工作,为之后的场景标注提供基础。数据清洗和预处理,包括去除异常数据、处理传感器误差、图像校正等,以提高数据质量和一致性
      服务咨询

      方案优势

      • L2到L4级自动驾驶标注
        L2到L4级自动驾驶标注
        支持丰富的标注场景,如障碍物标注、信号灯标注、车道线标注、道路全语义分割、图像3D标注、2D3D融合框选等。场景库拥有有效图像标注100万+,覆盖22个大类,1300+小类
      • 标注工作科学分发、多重审核
        标注工作科学分发、多重审核
        通过机器决策实现数据流转,基于用户画像筛选适合人员,借助流程管理进行多重审核。近百种自动校验规则配合科学的抽审比例,全程责任人可追溯
      • 全生命周期工具链
        全生命周期工具链
        除基础的题包管理、标注工具、审核工具以外,更提供了丰富的管理工具,包括项目管理工具,可以对项目中的任务和人员进行动态管理;权限管理工具,对整个平台使用者的权限做出管理
      • 与后续测试验证平台成熟对接
        与后续测试验证平台成熟对接
        简化算法训练工作流程,减少因不同平台间数据传输和处理而引起的错误。更具有数据一致性,提高标注数据的准确性和真实性,并使其更好地反映真实世界的驾驶场景

      方案架构

      方案架构
      方案简介
      天翼云自动驾驶数据标注平台是一个综合性的解决方案,包括数据管理、标注工具、审核工具、数据管理工具、统一的组件库和多种SDK等组件。从数据管理角度、标注准确角度、质量管理角度、用户使用角度等多角度实现了全工作流覆盖。提高了自动驾驶数据标注的效率、准确性和一致性,支持自动驾驶系统的开发和训练
      服务咨询
      架构优势
      综合性解决方案
      该方案综合考虑了自动驾驶数据标注的各个环节和组件,提供了一个完整的解决方案。从数据管理到标注工具,再到审核和数据处理,所有这些组件都被整合在一起,形成一个协同工作的整体
      交互友好,易用方便
      标注工具的设计注重用户友好性和交互体验。通过直观的界面和简化的操作,用户可以轻松地访问和管理数据,执行标注任务和审核工作。这有助于降低用户的学习曲线,并提高标注人员的工作效率和准确性
      SDK和组件库的支持
      提供多种SDK和统一的组件库,为开发人员和集成方提供了便利。SDK提供了与平台集成的接口和工具包,使开发人员能够轻松地扩展和定制平台功能。统一的组件库提供了共享的组件和功能模块,促进了平台的一致性和可扩展性

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