ADAS- und Annotation für autonomes Fahren, Wahrnehmung und Sicherheit
ADAS- und Annotationsdienste für autonomes Fahren
Für Teams, die Wahrnehmungs-, Vorhersage- und Planungsmodelle für autonomes Fahren trainieren. DataVLab annotiert Kamera-, Video-, LiDAR-, Radar- und Sensorfusionsdaten mit Bounding Boxes, 3D-Cuboids, Segmentierungsmasken, Tracking-IDs, Fahrspur-Labels und Ereignisannotations – mit stabilen Guidelines und mehrstufiger Qualitätssicherung.
Präzise Annotation für Kamera-, Video-, LiDAR-, Radar- und multimodale ADAS-Datensätze.
Strukturierte Guidelines für sicherheitskritische Klassen, Randfälle, Sensorfusion und Sequenzen.
Mehrstufige Qualitätskontrolle für umfangreiche Datensätze im autonomen Fahren.
Autonome Fahrsysteme und ADAS-Funktionen hängen von großen, konsistent annotierten Datensätzen ab. Modelle müssen Fahrzeuge, Fußgänger, Radfahrer, Fahrspuren, Schilder, Hindernisse, befahrbare Bereiche und dynamische Ereignisse in komplexen Verkehrssituationen erkennen. Kleine Inkonsistenzen können die Wahrnehmung in sicherheitskritischen Szenarien beeinträchtigen. Deshalb kombiniert DataVLab präzise Annotation mit klaren Regeln, QA-Schichten und Erfahrung in multimodalen Mobilitätsdaten.
Wir unterstützen 2D-Bounding-Boxes, Polygone, semantische Segmentierung, Fahrspur- und Straßenrandannotation, 3D-Cuboids, LiDAR-Punktwolkenlabeling, Objekttracking, Ereignisannotation, Radarinterpretation und Sensorfusionsausrichtung. Die Guidelines werden an Ihre Klassenhierarchie, Randfallregeln, Sichtbarkeitsdefinitionen, Sequenzstruktur und Exportanforderungen angepasst.
Unsere Workflows eignen sich für Wahrnehmungsmodelle, Fahrerassistenzsysteme, autonome Fahrzeuge, Robotaxis, Lieferroboter, Parksysteme, Flottenanalyse, Simulation, synthetische Datenvalidierung und Multisensor-Datensätze. Wir unterstützen sowohl Pilotsets zur Taxonomie-Kalibrierung als auch größere Produktionsmengen mit wiederholbarer Qualitätssicherung.
ADAS-Annotation erfordert besondere Aufmerksamkeit für zeitliche Konsistenz, Objektidentität, Sensorabgleich, Okklusion, Distanz, Straßenkontext und sicherheitsrelevante Randfälle. Unsere QA umfasst Review-Schichten, Klassenprüfungen, Tracking-Kontinuität, Segmentierungsgrenzen, 2D-3D-Ausrichtung und gezielte Korrekturen in schwierigen Szenen. Für sensible Fahrzeugdaten können DSGVO-konforme Workflows mit eingeschränktem Zugriff eingerichtet werden.
Wie DataVLab ADAS- und autonome Fahrteams unterstützt
Wir passen Annotationsworkflows an Kamera-, LiDAR-, Radar- und multimodale Sensordaten an, um konsistente Trainingsdaten für Fahrmodelle bereitzustellen.
2D-Objekterkennung und Tracking
Fahrzeuge, Fußgänger, Verkehrsschilder und dynamische Objekte annotieren
Wir markieren Autos, Lastwagen, Busse, Fahrräder, Fußgänger, Verkehrsschilder, Straßenmarkierungen und weitere Szenenelemente mit Bounding Boxes, Polygonen oder Tracking-IDs über Frames hinweg.
Fahrspuren und Straßengrenzen
Strukturierte Labels für befahrbare Bereiche
Wir annotieren Fahrspuren, Straßenränder, Seitenstreifen, Zebrastreifen, Haltelinien, Bordsteine und befahrbare Flächen mit konsistenten Klassenregeln über lange Sequenzen hinweg.
LiDAR-Objektannotation
3D-Cuboids, Segmentierung und Objekttracking
Wir annotieren Fahrzeuge, Fußgänger, Verkehrsobjekte und Infrastrukturmerkmale in LiDAR-Punktwolken mit 3D-Cuboids, Instanzsegmentierung und zeitlicher Objektverfolgung.
Sensorfusionsannotation
2D- und 3D-Labels über Sensoren hinweg ausrichten
Wir synchronisieren Labels zwischen Kameraframes, LiDAR-Scans, Radar-Informationen und weiteren Sensordaten, um multimodale Wahrnehmung und robuste Modellvalidierung zu unterstützen.
Temporale Ereignisannotation
Bewegungsmuster und Verkehrssituationen erfassen
Wir annotieren Ereignisse wie Beschleunigen, Bremsen, Spurwechsel, Fußgängerquerungen, Fahrzeuginteraktionen und kritische Szenen, um Vorhersage- und Planungsmodelle zu unterstützen.
Review und Bereinigung von ADAS-Datensätzen
Qualitätssicherung für komplexe autonome Fahrdatensätze
QA-Prüfer kontrollieren Objekt-ID-Kontinuität, Segmentierungsgrenzen, Klassenhierarchien, Sensorabgleich und zeitliche Stabilität über alle relevanten Datenströme hinweg.
Entdecken Sie, wie unser Prozess funktioniert
Projekt definieren
Pilotannotation und Kalibrierung
Annotation
Prüfung und Qualitätssicherung
Lieferung
Datenannotation für spezialisierte KI-Anwendungen
Wir unterstützen Teams aus verschiedenen Branchen mit qualitätsgesicherten Trainingsdaten, die auf ihre Datenquellen, Modellziele und operativen Anforderungen abgestimmt sind.
Verbessern Sie die Leistung Ihrer KI
Wir bieten hochwertige Annotationsdienste, um die Leistung Ihrer KI zu verbessern
Häufig gestellte Fragen
Antworten auf häufige Fragen zu Datenannotation, Qualitätssicherung, Projektablauf und Preisen.
Ja. Für viele Projekte können wir eine kleine Musterannotation oder einen Pilotdatensatz erstellen, damit Sie Qualität, Guidelines und Format vor einer größeren Beauftragung prüfen können.
Die Kosten hängen von Datenart, Komplexität, benötigter Expertise, Qualitätsprüfung und Projektvolumen ab. Wir erstellen ein individuelles Angebot auf Basis Ihrer Daten, Anforderungen und gewünschten Lieferformate.
Qualitätsgesicherte Annotation für leistungsstarke KI-Modelle
Bis zu 10x schneller
Beschleunigen Sie Ihr KI-Training mit High-Speed-Annotationen, die herkömmliche Prozesse deutlich übertreffen.
KI-unterstützt
Nahtlose Verbindung von menschlichem Fachwissen und KI-gestützter Präzision für höchste Annotationsqualität.
Fortgeschrittene Qualitätssicherung
Individuelle Qualitätskontrollen zur Sicherstellung präziser Annotationen – projektbasiert und zuverlässig.
Hochspezialisiert
Arbeiten Sie mit branchenerfahrenen Annotatoren zusammen, die ihr branchenspezifisches Know-how gezielt in Ihre Datenprojekte einbringen.
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