3D-Punktwolken-Annotationsdienste für autonomes Fahren, Robotik und Kartierung

3D-Punktwolken liefern detaillierte geometrische Informationen über Umgebungen und ermöglichen es Wahrnehmungsmodellen, Tiefe, Struktur und räumliche Zusammenhänge zu verstehen. Autonome Fahrzeuge, mobile Roboter, Drohnen und Kartierungsplattformen verlassen sich auf Punktwolkendaten, um sich selbst zu lokalisieren, Objekte zu erkennen und komplexe Umgebungen zu analysieren.

Präzise Punktwolken-Annotationen sind unerlässlich, da sie es Modellen ermöglichen, die 3D-Struktur von Fahrzeugen, Fußgängern, Hindernissen und Umgebungsmerkmalen zu erlernen. DataVlab bietet Dienstleistungen zur Annotation von 3D-Punktwolken, die auf ADAS-Entwickler, Robotikteams, Kartierungsorganisationen, Unternehmen für industrielle Automatisierung und Forschungsgruppen zugeschnitten sind.

Unsere Annotatoren arbeiten nach strukturierten Richtlinien, die darauf ausgelegt sind, die Konsistenz in großen 3D-Datensätzen zu gewährleisten.

Diese Richtlinien definieren Segmentierungsregeln, Klassenhierarchien, geometrische Schwellenwerte, Okklusionsbehandlung und Multi-Return-LiDAR-Verhalten. Wir unterstützen semantische Segmentierung, Instanzsegmentierung, 3D-Objektbeschriftung, Extraktion von Fahrspuren und Straßenoberflächen, Regionsklassifizierung, Vegetations- und Infrastrukturkennzeichnung sowie Annotation von Multiframe-Sequenzen. Bei Datensätzen mit mehreren Sensoren ordnen wir 3D-Annotationen den entsprechenden 2D-Frames oder Radarsignaturen zu, um modalitätsübergreifende Wahrnehmungspipelines zu unterstützen. Die Qualitätskontrolle umfasst die Prüfung der Punktdichte, die Überprüfung der Grenzgenauigkeit, die Überprüfung der Klassenkonsistenz und die zeitliche Überprüfung aller Sequenzen.

Bei Bedarf können Arbeiten im Rahmen von DSGVO-gerechten Workflows mit optionalen Anmerkungen nur für die EU durchgeführt werden. Unsere Workflows zur Annotation von 3D-Punktwolken helfen Wahrnehmungsmodellen dabei, räumliche Strukturen präzise und zuverlässig zu erlernen, was eine sichere Navigation und ein solides Umweltverständnis unterstützt.