人工智能：智能驾驶训练数据，数据采集与数据标注

智能驾驶行业是AI在汽车领域的重要应用，随着上游主机厂、新造车企业以及行业内多种商业公司的紧密合作，从2D摄像机到3D激光雷达建模，从乘用车到卡车，行业也不断形成多元化场景落地。


我们在做智能驾驶方向的算法模型训练时，针对训练数据有着极高的要求，我在这里简单列下相关需求，供算法工程师参考：

• 高质量标注
  我们需要的数据有多种类型，图像、音视频以及3D点云类标注，一定要保证准确率，常见标注类型包括：图片通用拉框 、 车道线标注 、 驾驶员面部标注 、 3D点云标注 、 2D/3D融合标注 、 全景语义分割 等标注类型。
• 定制化采集
  我们选择的训练数据，必须要覆盖智能驾驶主流应用场景，拥有DMS与ADAS场景搭建采集经验，比如支持驾驶员信息备采 、 路况信息采集 、 车辆采集 、 3D点云数据采集 等采集类型。

同时，我们也要通过多方要求，保障数据安全。上面是我们算法工程师要考虑的，目前比如云测数据等服务都可以满足我们的相关数据采集和标注需求。

下面再展示下更多标注案例：

• 语义分割
  

敬请期待后续相关更多好的内容哟！