Unterstützung der neuen Generation der KI-Wahrnehmungsära: Biaobei Technology entwickelt innovative 3D-Punktwolken-Segmentierungstechnologie

Annotation von 3D-Punktwolken bezieht sich auf die Annotation von Punktdaten, die von dreidimensionalen Objekten gesammelt wurden, um das Training und die Anwendung von Computer-Vision-Algorithmen zu erleichtern. Im Vergleich zu 2D-Bildern können 3D-Punktwolken umfangreiche Informationen zu geometrischen Formen und Maßstäben liefern und werden nicht so leicht durch Änderungen der Lichtintensität und Verdeckung durch andere Objekte beeinflusst, sodass wir den dreidimensionalen Raum besser wahrnehmen und verstehen können.

Im Bereich des autonomen Fahrens kann die 3D-Punktwolken-Annotationstechnologie beispielsweise eine genauere und zuverlässigere Fahrzeugwahrnehmung und Unterstützung bei der Vermeidung von Hindernissen bieten und so dazu beitragen, dass Fahrzeuge im Hinblick auf medizinische Bildanalyse, medizinische Bildanalyse und präzise Segmentierung und Kennzeichnung sicherer und intelligenter fahren Die Verwendung von 3D-Punktwolkendaten in Bildern kann Ärzten helfen, genauere Krankheitsdiagnosen zu stellen und Behandlungspläne zu formulieren. Im Bereich der Robotik kann die 3D-Punktwolkenmarkierung Robotern dabei helfen, eine präzise Positionierung, Navigation und Vermeidung von Hindernissen zu erreichen, um die Intelligenz des Roboters zu verbessern

Mit der Unterstützung des Internets der Dinge, digitaler Zwillinge, künstlicher Intelligenz und anderer Technologien ist die 3D-Punktwolke zu einer wichtigen technischen Grundlage für die Entwicklung der „intelligenten Welt“ geworden, und auch die Nachfrage nach 3D-Punktwolkenannotationen wächst

Was ist Punktwolkensegmentierung?

Die sogenannte Punktwolke bezeichnet eine Menge von Punkten. Als fortschrittliche dreidimensionale Datendarstellungsmethode kann die 3D-Punktwolke Objekte oder Szenen im Raum in einen Datensatz umwandeln, der aus einer großen Anzahl diskreter Punkte besteht. Jeder Punkt enthält räumliche Koordinateninformationen und andere mögliche Attribute

Im Gegensatz zu 2D-Bilddatenstrukturen mit regelmäßigem Pixellayout sind 3D-Punktwolkendaten ungeordnet und unregelmäßig, was es schwierig macht, auf die zugrunde liegenden Informationen zu schließen. Dies erfordert eine wichtige Technologie in der 3D-Punktwolkenverarbeitung – ein 3D-Punktwolken-Segmentierungstool, um jedes Objekt in der Punktwolkenszene zu segmentieren, um genaue Objektinformationen, Umgebungsbedingungen und andere Daten zu erhalten.

Einfach ausgedrückt bezieht sich die 3D-Punktwolkensegmentierung auf die Klassifizierung und Beschriftung von Objekten in Punktwolkendaten und letztendlich auf die Identifizierung und Positionierung von Objekten in der Umgebung, was der Schlüssel zum Szenenverständnis ist. Aufgrund der Spärlichkeit, Unregelmäßigkeit und des großen Rechenaufwands von 3D-Punktwolkendaten bringt dies jedoch auch große Herausforderungen für die Segmentierung und Beschriftung mit sich.

Biaobei Technology 3D-Punktwolkensegmentierung

Baibei Technology hat eine Reihe führender Lösungen für die Annotation und Modellierung von Punktwolken entwickelt, die auf jahrelanger Ansammlung von Technologien der künstlichen Intelligenz und Geschäftserfahrung basieren. Diese Lösung verwendet groß angelegte Modelle für die automatisierte Annotation, die effizient, genau und automatisiert ist. Gleichzeitig sind auch verschiedene Szenenanmerkungstools integriert, mit denen Punktwolkendaten in hochgradig wiederhergestellte 3D-Modelle umgewandelt werden können, was eine starke technische Unterstützung für die Entwicklung verschiedener Bereiche bietet

Als Reaktion auf das Problem der Punktwolkensegmentierung und -beschriftung setzt Biaobei Technology auf hochpräzise visuelle Modelle, um umfassende und intelligente 3D-Punktwolkensegmentierungswerkzeuge bereitzustellen, einschließlich Rechtecken, Kreisen, Polygonen, Klicks, Pinseln usw. zur vollständigen Analyse und Zeigen Sie 3D-Punktwolkendaten an, färben und segmentieren Sie verschiedene zu kommentierende Objekte und weisen Sie semantische Beschriftungen wie Fahrzeuge, Fußgänger, Bäume usw. zu, um reale dreidimensionale Szenen besser zu erklären.

Derzeit verwendet die 3D-Punktwolkenplattform von Biaobei Technology eine Vielzahl von Sensorfusionsmethoden, die mehrere Datentypen wie Lidar, Kameras, Millimeterwellenradar und Kamerapositionskarten unterstützen und diese Daten mithilfe von Algorithmen ausrichten und fusionieren können, um Folgendes zu erreichen: Bietet a genauere und einheitlichere Ansicht.

01 Kontinuierliche Rahmenspurzeichnung

Im herkömmlichen Bild-für-Bild-Anmerkungsmodus kopieren Annotatoren Objekte normalerweise manuell, was viel Zeit in Anspruch nimmt. Um dieses Problem zu lösen, hat Biaobei Technology eine algorithmusgestützte Methode eingeführt. Es verwendet ein vorverarbeitetes Modell, um Features zu extrahieren und Objekte zu identifizieren, die mit Anmerkungen versehen werden müssen. Anschließend führt es einen Zielzuordnungsabgleich für dieselben Objekte durch und verwendet Algorithmen wie Modellverfolgung, um dieselbe TrackID in Tausenden von Datenrahmen zu markieren. Auf diese Weise kann dasselbe Objekt verfolgt und markiert werden, wodurch die Konsistenz der Datenanmerkung erhalten bleibt und gleichzeitig dem Annotator erheblich Zeit gespart wird, das Objekt durch Kopieren und Ergänzen anzupassen

Der Inhalt, der neu geschrieben werden muss, ist: 02 Frame-Anmerkung

In tatsächlichen Projekten handelt es sich bei Punktwolkendaten normalerweise um unstrukturierte Daten, oder es gibt Probleme wie Datenkürzungen und Änderungen der Okklusionswinkel, die in verschiedenen Frames erfasst wurden, was zu subjektiven Abweichungen von Annotatoren führt, die sich auf die Genauigkeit und Effizienz der Annotation auswirken. Die 3D-Punktwolkenplattform von Biaobei Technology unterstützt die Überlagerung und Fusionsannotation aufeinanderfolgender Frames. Beschriften Sie dasselbe Objekt in verschiedenen Frames mit einer einheitlichen ID, um ein umfassendes Punktwolkenmodell der Szene zu erstellen und umfassendere semantische Informationen wie Objekttyp, Bewegungsbahn, Geschwindigkeit usw. bereitzustellen, um die anschließende Verarbeitung und Analyse zu erleichtern.

03 Intelligente Werkzeuge

Darüber hinaus verwendet Biaobei Technology fortschrittliche Algorithmen, um eine Vielzahl intelligenter Hilfswerkzeuge bereitzustellen, was die Effizienz der 3D-Punktwolkensegmentierung erheblich verbessert. Beispielsweise muss der Annotator lediglich ein einzelnes Ergebnis oder einen Bereich auswählen, und die Plattform kann die Objekte innerhalb des Bereichs schnell identifizieren, automatisch Segmentierung und Annotation durchführen und die Endergebnisse an den Annotator zurückgeben. Der Annotator muss lediglich einfache Änderungen oder Anpassungen auf der Grundlage der vorab kommentierten Ergebnisse vornehmen, um die Annotationsarbeit abzuschließen

Um die Effizienz und Genauigkeit der Punktwolkensegmentierung zu verbessern, nutzt Biaobei Technology auch die leistungsstarken Modellfunktionen der künstlichen Intelligenz, um einen Algorithmus für maschinelles Sehen in die Plattform zu integrieren. Durch Anpassen der Parameter des Modells können Objekte wie Fahrspurlinien und Bordsteine ​​mit hoher Qualität identifiziert werden, wodurch manuelle Doppelarbeit erheblich reduziert und die Anmerkungseffizienz verbessert wird

Derzeit unterstützt die 3D-Punktwolkenplattform von Biaobei Technology die Punktwolken-Panoramasegmentierung und die Punktwolkeninstanzsegmentierung. Durch die genaue Segmentierung und Verarbeitung von Punktwolkendaten können genauere und verfeinerte Objektmodelle und Szeneninformationen erhalten werden, die hochwertige Trainingsdaten für Algorithmen für maschinelles Lernen und künstliche Intelligenz liefern. Diese Plattform eignet sich für Roboternavigation, autonomes Fahren, 3D-Rekonstruktion, virtuelle Realität und andere Bereiche

Mit der kontinuierlichen Weiterentwicklung der Technologie und der kontinuierlichen Erweiterung der Anwendungsszenarien bietet die 3D-Punktwolken-Segmentierungs- und Annotationstechnologie genauere und effizientere 3D-Datenverarbeitungs- und Analysemethoden für verschiedene Bereiche, was von großem Wert ist. Biaobei Technology wird seine starken Datendienstleistungsfähigkeiten nutzen, um aussagekräftigere und wertvollere Datenprodukte zu erstellen und so die Entwicklung von künstlicher Intelligenz und maschinellem Lernen stark zu unterstützen

Das obige ist der detaillierte Inhalt vonUnterstützung der neuen Generation der KI-Wahrnehmungsära: Biaobei Technology entwickelt innovative 3D-Punktwolken-Segmentierungstechnologie. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!