ADAS- und Annotationsdienste für autonomes Fahren für Wahrnehmung, Sicherheit und Sensorverständnis

Autonome Fahrsysteme basieren auf großen multimodalen Datensätzen, die die Komplexität realer Fahrumgebungen erfassen. Modelle zur Trainingswahrnehmung erfordern genaue Anmerkungen zu Fahrzeugen, Fußgängern, Fahrspuren, Verkehrsschildern, Hindernissen, Verkehrsfluss, befahrbaren Bereichen und zeitlichen Ereignissen in Bild-, Video-, LiDAR-, Radar- und Sensorfusionsströmen. Hochwertige Anmerkungen sind unerlässlich, da selbst kleine Inkonsistenzen die Modellzuverlässigkeit in sicherheitskritischen Umgebungen beeinträchtigen können. DataVlab bietet ADAS- und Annotationsdienste für autonomes Fahren an, die für Automobiltechnologieunternehmen, Robotikingenieure und Forschungsteams entwickelt wurden, die Wahrnehmungs-, Vorhersage- und Planungsmodelle erstellen.

Unsere Annotatoren folgen detaillierten Richtlinien, die Ihre Taxonomie, Klassenhierarchie und Randfalldefinitionen für 2D- und 3D-Daten widerspiegeln. Wir unterstützen Kamerabildanmerkungen, LiDAR-Punktwolkenkennzeichnung, Radardateninterpretation, 3D-Quader, semantische Segmentierung, Objektverfolgung, Fahrspur- und Grenzerkennung sowie Sensorfusionsausrichtung.

Jeder Workflow ist an Ihre Datensatzstruktur und Modellziele angepasst. Wir unterstützen auch Annotationen für Simulationsumgebungen, synthetische Datenvalidierung und Multisensor-Szenarien. Die Qualitätskontrolle umfasst eine mehrstufige Überprüfung, Prüfungen der zeitlichen Konsistenz, die Nachverfolgung der Objektidentität und Korrekturzyklen, die das Rauschen reduzieren und die Kontinuität der Anmerkungen aufrechterhalten.

Für Automobilprojekte, die eine eingeschränkte Bearbeitung erfordern, bieten wir DSGVO-konforme Workflows und optionale Anmerkungen, die nur für die EU gelten. Unser Ziel ist es, zuverlässige Datensätze bereitzustellen, die Ihren Modellen helfen, komplexe Straßenumgebungen wahrzunehmen und sicheres autonomes Verhalten zu unterstützen.