首秀!标贝科技3D点云建筑制图能力 让三维建模更快更简单
例如,对一栋综合大楼进行点云立面图绘制中,不需要在外业现场布设控制点或标靶,标贝科技3D点云标注平台可以基于视图进行自动拼接。即以某一个测站点云为基准,将相邻测站点云分别进行平移、旋转、升降,将两个测站点云里的同名空间特征进行匹配,两个测站点云只需近似吻合匹配,就可以将两个点云进行处理合并,减少...
...杨必胜团队发布超大规模城市场景点云语义实例数据集WHU-Urban3D
杨必胜教授课题组通过多年实景三维中国和新型基础测绘工程项目的积累,构建了空间范围覆盖近70平方公里,涵盖机载平台点云、车载平台点云及全景影像等多源数据的WHU-Urban3D点云数据集。该数据集在以下方面形成了突破:丰富的逐点语义实例标注,提供了超过6亿点的语义实例标注,地物类别超过30余种,为各类点云深度学习模...
常见的几种数据标注类型
l事件标注:标注视频中发生的特定事件及其时间戳。l轨迹跟踪:记录物体在连续帧中的运动轨迹。3D点云标注:l3D点云目标检测:3D点云目标检测用来获取物体在三维空间中的位置和类别信息,主要基于点云、双目、单目和多模态数据等方式。l3D点云关键点:3D点云关键点可以通过定义检测标准来获取具有稳定性,区别性的点集。
标贝科技3D点云标注2.0 AI加持高效提升数据生产效率
通过智能标注工具的应用,标注员只需要简单的点选单个结果或者框选一个范围,平台即可快速对范围内的物体进行识别,自动分割标注物体,并将最终结果返回给标注员。标注员基于预标注结果进行简单的修改或调整即可完成标注。总的来说,标贝3D点云平台智能标注工具可以有效简化标注员的操作成本:选择智能工具,圈选范围,检查...
景联文科技:四种常见的3D点云标注方法
四种常见的3D点云标注方式1、3D点云目标检测3D点云目标检测是需要有标准的目标点云或者标准的点云特征来描述向量;在实时采集的点云数据中寻找与目标点云相似度最高的点云块。3D点云目标检测用来获取物体在三维空间中的位置和类别信息,主要基于点云、双目、单目和多模态数据等方式。其中,点云数据由于拥有比较丰...
3D点云数据的标注方法和应用场景
3D点云语义分割是指给点云中的每个点赋予特定的语义标签,也可以说是对每个物体进行分割,赋予每个物体特定的含义(www.e993.com)2024年10月17日。3D点云图像标注3D点云图像标注数据是无人驾驶技术的基础训练数据,3D点云图像标注是在激光雷达采集的3D图像中,通过3D框将目标物体标注出来,目标物体包括车辆、行人、广告标志和树木等。
自动驾驶:Lidar 3D传感器点云数据和2D图像数据的融合标注
从3D相机坐标系转换为2D相机框一旦数据进入相机参考框架,就需要将其从3D相机参考框架投影到2D相机传感器平面。这是通过与相机固有矩阵相乘来实现的。结果:准确的标注激光雷达点云数据和相机数据的融合使注释者可以利用视觉信息和深度信息来创建更准确的标注...
自动驾驶环境感知的“见闻色”——3D点云标注
在云测数据标注平台中,可通过“2D3D融合功能”进行对应的融合标注,将点云中的标注物体通过融合参数映射到2D图中。如下所示:云测数据在智能驾驶数据标注领域长期保持着领先优势,致力于在数据质量的导向下实现更优的品控和更快的数据交付。在标注工具方面,云测数据全面支持3D点云标注、3D矩形框选、语义分割、目标...
一文读懂基于 LiDAR 点云的 3D 物体检测算法
Point-RCNN首先在这个方向了进行了探索,可以称得上3D物体检测领域的又一个里程碑式的工作。从名字上就能看出,这个方法将点云处理和2D物体检测领域的开山之作FasterRCNN结合了起来。首先,PointNet++被用来提取点特征。点特征被用来进行前景分割,以区分物体上的点和背景点。同时,每个前景点也会输出一个...
BEV、单目和激光雷达 3D 感知算法开箱即用,无缝衔接 Apollo!
在模型精度优化方面,除了模型层面的一些优化策略,Paddle3D在数据层面也提供了基于真值库的在线优化策略。在做自动驾驶感知任务时,采集和标注点云数据所耗费的人力成本偏高,我们希望可以充分利用已有的数据来拓展训练数据的多样性。基于真值库的在线优化策略是先根据已有的训练数据离线地生成真值库,训练的过程中在线地从真...