国内的自动驾驶行业正处于快速发展阶段。伴随随着芯片算力的提升、算法的优化以及数据采集标注传感设备的日益成熟，自动驾驶技术正逐步从实验室转向商业化应用。自动驾驶训练模型的成熟和稳定离不开感知技术的成熟和稳定，训练自动驾驶感知模型需要使用大量准确真实的数据。据英特尔计算，L3+级自动驾驶每辆汽车每天产生的数据高达4000GB，作为自动驾驶技术应用落地的必要条件，数据采集、数据标注服务已成为支撑自动驾驶热潮必不可少的一环。本文将以数据标注的视角，通过标贝科技自研AI数据标注平台，展示AI数据标注平台可实现哪些自动驾驶常见的几种标注场景。
一.2D图像类场景标注展示
1、障碍物类标注
图像障碍物标注通常是通过在图像上绘制边界框、多边形或像素级别的标记来完成的。旨在识别和标注图像中的障碍物。包括但不限于以下类型（行人、车辆、交通标志和信号、道路和车道线、建筑和结构、自然障碍物、路面条件、其他障碍物）
2、红绿灯标注
图像红绿灯标注是指在图像中识别和标注红绿灯的位置和状态，可以用于训练红绿灯检测和识别算法，以使自动驾驶车辆能够准确地检测和理解交通信号，从而做出安全的驾驶决策。此外，这些数据还可以用于交通流量监控、交通违章检测等交通管理和安全应用中。
3、人脸标注
人脸标注指对抓取图像中的人脸的关键位置，如脸廓、眉毛、眼睛、嘴唇等进行标注。关键点标注通常在自动驾驶中用于车载系统监控、统计乘客人员数据、司乘身份验证等。
4、车道线标注
车道线标注主要用于道路地标线的标注，其数据可用于训练和评估车道线检测、车道线跟踪、车道保持等算法，以帮助自动驾驶系统准确识别和跟踪车道线，实现车辆在道路上的稳定行驶和导航。帮助自动驾驶遵守车道规则行驶。
5、图像分割：图像分割可对图片中复杂不规则类目进行标注，这些分类可能是"行人，车辆，建筑物，天空，植被等等，此外，除了区域划分，语音分割还需标注不同对象的对应属性，帮助车辆识别道路上的可行驶区域。
二、3D场景标注展示
1、障碍物识别：
点云障碍物识别是指利用激光雷达或深度摄像头等传感器获取的对目标进行外轮廓的3D拉框点云数据，通过算法识别和分析其中的障碍物，用于自动驾驶、机器人导航、三维环境建模等领域。点云不受外界环境、光照等因素干扰，它能够帮助系统实时感知环境并做出相应的决策，从而实现安全、高效的自主行驶或导航。
2、道路边界检测
点云道路边界检测是指从点云数据中识别和提取道路边界线的过程。这在自动驾驶、交通规划、道路维护等领域中具有重要意义。点云道路边界检测的准确性和鲁棒性对于自动驾驶等领域的安全性和性能至关重要，因此需要结合多种技术和方法来实现可靠的检测结果。
3、物体识别及抓取
点云物体识别及抓取是指利用点云数据识别环境中的物体，并进行抓取操作的过程。这在机器人操作、自动化仓储、工业生产等领域具有重要应用。点云物体识别及抓取涉及到多个领域的知识和技术，包括点云处理、机器学习、运动控制、路径规划等。综合利用这些技术和方法，可以实现高效、准确的物体识别及抓取操作。
4、运动物体连续帧标注
点云运动物体连续帧标注的作用是提供对动态环境中运动物体行为的详细理解，从而支持各种应用，包括智能交通、自动驾驶、机器人技术、虚拟现实等领域的发展和应用。
5、点云物体分割
点云物体分割是指在点云数据中将不同的物体或区域进行划分和标记，以便进一步分析、理解或处理。这在计算机视觉、机器学习和三维感知领域中是一个重要的任务，特别是在自动驾驶、机器人导航、虚拟现实等应用中。
6、融合：使用激光雷达传感器与摄像机捕捉车辆周围物体3D点云数据和2D视觉数据，将位置数据和视觉数据进行融合标注，使自动驾驶汽车系统能够更准确的了解周围环境。
7、语义分割：与图像分割相似，点云分割也需对不同区域标注对象属性，用分割工具将点云进行上色分割，将道路目标物体(多类型指定对象：包括但不限于车辆、建筑、树木、行人等等)精准标注出来。
三、4D类数据标注
4D点云标注是在三维空间中标注点云数据的同时考虑时间维度，通常用于动态场景下的目标跟踪和行为分析。在自动驾驶、机器人导航、视频监控等领域，对动态场景中的障碍物、行人、车辆等进行标注时，考虑时间维度可以提供更加准确和完整的信息。
四、高效易用的标贝数据标注平台
高质量数据离不开高效AI数据标注平台。标贝AI数据标注平台就是集以上优点于一身的数据智能服务平台。作为标贝科技科技旗下自研的AI数据标注平台，标贝数据标注平台在自动驾驶领域建立了深厚的技术壁垒，在业内维持了较高的技术领先性。
除涵盖2D、3D、4D自动驾驶全场景的标注工具外，标贝数据标注平台也包含项目、供应链、数据安全等管理类目。通过整合数据集管理、团队人员管理、工作流管理、数据统计分析等工作环节，打破数据孤岛模式，实现对数据全生命周期的统一管理，有效节约管理成本并显著提升业务执行效率。