鸟瞰图（BEV）通过将来自各种车辆传感器的数据整合到一个统一的模型中，提供全景、天眼视角。这种高级视图减少了数据融合中的错误积累，这是自动驾驶的一个关键方面。在 BEV 内对齐坐标系可创建 4D 空间，整合时间维度以增强对象轨迹跟踪。然而，由于其复杂性，注释 4D BEV 数据面临着挑战。 4D-BEV 注释技术是 亿蝌语料首创的创新解决方案。这种突破性的方法将时间轴引入人工智能数据注释中，促进更强大的人工智能系统。注释者利用 BEV 来标记车辆和行人等静态对象，记录它们的属性以及进入和退出时间。这种详细的人工智能数据服务显着增强了自动驾驶汽车的安全和决策算法。 亿蝌语料的 4D 注释工具在 3D 空间中运行，并增加了时间维度。它无缝集成来自激光雷达、雷达、摄像机和俯视图的数据，同时确保精确对准和融合。值得注意的是，该工具的预识别标注技术极大地提高了标注的效率和准确性。 亿蝌语料注释工具的主要功能 一个突出的功能是它能够无缝处理大量点云数据收集和注释。利用基于 WebGL 的框架 Potree，可以在 Web 平台上实现大量点云数据的交互式可视化。为了避免偏差，该工具引用人工智能数据集合中的映射参数。此外，可定制的颜色设置有利于点云目标的准确识别，而预加载功能则进一步提高了标注效率。案例研究说明实用程序 4D 车道标记注释：此过程涉及使用全局姿态信息注释激光雷达点云数据注释服务，特别关注车道标记，包括实线、虚线、双线和引导线。 4D 分割注释：重建连续帧以注释语义分割，对植被、可行驶区域和未知障碍物等区域进行分类。 亿蝌语料与全球自动驾驶实体（包括原始设备制造商、初创公司、科技巨头和一级制造商）的广泛合作凸显了其在该领域的专业知识。他们致力于持续技术开发，旨在完善人工智能基础设施，简化人工智能应用程序的部署。展望未来，亿蝌语料将继续致力于推进技术研究，进一步完善AI基础设施，支持用户更便捷地部署AI应用。
