LiDAR-Annotationsdienste
Für Teams, die 3D-Wahrnehmungsmodelle mit Punktwolken trainieren und verlässliche, geometrisch konsistente Annotationen benötigen. DataVLab liefert 3D-Bounding-Boxen, Quader, semantische und Instanzsegmentierung, Objekt-Tracking und Sensorfusionslabels für LiDAR-Datensätze – mit klaren Richtlinien, räumlicher Qualitätsprüfung und skalierbaren Workflows.
Hochpräzise 3D-Annotation mit Quadern, Punktwolken-Segmentierung, Objektklassen und Tracking.
Unterstützung für autonomes Fahren, Robotik, Mapping und multimodale Sensorfusionsdatensätze.
Räumliche und zeitliche Qualitätsprüfung für konsistente 3D-Trainingsdaten.
LiDAR ist ein zentraler Sensor für autonomes Fahren, Robotik, Mapping und industrielle 3D-Wahrnehmung. Punktwolken liefern Tiefeninformationen, geometrische Struktur und räumliche Beziehungen, die mit Kameradaten allein nicht zuverlässig erfasst werden können. Damit Modelle diese Informationen nutzen können, müssen Objekte, Infrastruktur, Fahrbereiche und dynamische Elemente präzise in 3D annotiert werden.
DataVLab unterstützt ADAS-, Robotik-, Mapping- und Sensorfusions-Teams mit LiDAR-Annotationsdiensten, die auf räumliche Genauigkeit, zeitliche Konsistenz und projektspezifische Geometriekonventionen ausgelegt sind.
Wir annotieren LiDAR-Punktwolken aus rotierenden, Solid-State- und Multi-Return-Sensoren sowie fusionierte Datensätze aus LiDAR, Kamera, Radar und Kartendaten. Unsere Leistungen umfassen 3D-Quader, Objektklassifizierung, Instanzsegmentierung, semantische Segmentierung, Fahrspurgeometrie, Straßenbegrenzungen, Infrastrukturmerkmale, Verkehrsobjekte, Regionslabels, Tracking über Sequenzen und sensorübergreifende Ausrichtung.
Die Richtlinien definieren Klassen, Achsen, Box-Konventionen, Sichtbarkeitsregeln, Okklusionen, Mindestpunktdichte und zeitliche Kontinuität, damit Annotationen über Frames und Szenen hinweg konsistent bleiben.
Typische Anwendungsfälle sind autonomes Fahren, Fahrerassistenzsysteme, mobile Robotik, HD-Mapping, Smart Infrastructure, Baustellen- oder Industrieumgebungen und Multisensor-Wahrnehmung. Wir annotieren Fahrzeuge, Fußgänger, Radfahrer, Verkehrsschilder, Masten, Bordsteine, Fahrspuren, Gebäude, Vegetation, Hindernisse und relevante Umgebungsstrukturen.
Die Qualitätssicherung umfasst mehrstufige Reviews, Validierung der 3D-Geometrie, Kontrolle der Box-Ausrichtung, Prüfung der Segmentierungsgrenzen, Klassenvalidierung und Konsistenzprüfungen über längere Sequenzen hinweg. Für regulierte oder sensible Projekte können DSGVO-gerechte Workflows und EU-basierte Annotationsteams eingesetzt werden.
So entstehen robuste 3D-Trainingsdatensätze, mit denen Wahrnehmungsmodelle reale Strukturen, Objektbewegungen und Navigationskontexte zuverlässiger lernen.
Wie DataVLab 3D-Wahrnehmung und LiDAR-basierte KI unterstützt
Wir annotieren LiDAR-Punktwolken im großen Maßstab mit Workflows für autonomes Fahren, Robotik, Mapping und Sensorfusion.
3D-Quaderannotation
Präzise 3D-Bounding-Boxen mit klassenspezifischen Regeln
Wir annotieren Fahrzeuge, Lkw, Busse, Radfahrer, Fußgänger und Verkehrselemente mit stabilen 3D-Quadern, die zu Ihren Achsen-, Größen- und Klassenkonventionen passen.
LiDAR-Segmentierung
Semantische und Instanzlabels auf Punktebene
Wir segmentieren Straßen, Gehwege, Gebäude, Vegetation, Masten, Fahrzeuge und andere Strukturen direkt in der Punktwolke, um Wahrnehmungsmodelle mit präzisen Geometrieinformationen zu trainieren.
Straßen- und Infrastrukturannotation
Statische Strukturen und Navigationsmerkmale
Wir annotieren Bordsteine, Barrieren, Schilder, Verkehrsmasten, Fahrspuren, Spurteiler und Umgebungsgrenzen für Lokalisierungs-, Mapping- und Navigationsmodelle.
Zeitliches Tracking in Punktwolkensequenzen
Konsistente Objektidentitäten über mehrere Scans
Wir verfolgen Fahrzeuge, Fußgänger und andere dynamische Objekte über Sequenzen hinweg, damit Modelle Bewegung, Trajektorien und Verhalten zuverlässiger lernen können.
LiDAR-Kamera-Sensorfusion
Modalitätsübergreifende Ausrichtung für multimodale Wahrnehmung
Wir richten 3D-LiDAR-Labels mit Kamerabildern, Radardaten oder Karteninformationen aus, um Sensorfusionspipelines und multimodale Trainingsdatensätze zu unterstützen.
Qualitätsprüfung von LiDAR-Datensätzen
Geometrische, räumliche und zeitliche Validierung
Reviewer prüfen Box-Ausrichtung, Klassen, Segmentierungsgrenzen, Punktdichte und Tracking-Kontinuität, damit die finalen Datensätze stabil und modellreif sind.
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
Annotation und Labeling für KI
Schöpfen Sie das volle Potenzial Ihrer KI-Anwendung mit unserer Experten-Datenlabeling-Technologie aus. Wir gewährleisten hochwertige Annotationen, die Ihre Projektlaufzeiten beschleunigen.
3D-Cuboid-Annotationsdienste
Hochpräzise 3D-Cuboid-Annotation für LiDAR, Tiefensensoren, Stereovision und multimodale Wahrnehmungssysteme.
3D-Punktwolken-Annotationsdienste
Hochgenaue Annotation, Segmentierung und Objektlabeling auf Punktebene für LiDAR- und 3D-Wahrnehmungsdatensätze.
ADAS- und Annotationsdienste für autonomes Fahren
Hochpräzise Annotation für ADAS, autonome Fahrmodelle, Fahrzeugsicherheitssysteme und multimodale Sensordatensätze aus Kamera, LiDAR, Radar und Video.
Datenannotation für autonome Flugsysteme
Präzise Annotation für autonome Drohnen und UAV-Systeme: Hinderniserkennung, Flugkorridore, Gelände, Sensorfusion, LiDAR und georäumliche Datensätze.
Robotik-Datenannotation
Präzise Annotation für Roboterwahrnehmung: Objekte, Wege, Hindernisse, Tiefendaten, LiDAR, Punktwolken, Greifpunkte und Multisensorfusion.
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
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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.
Ethisches Outsourcing
Verantwortungsvolle Arbeitsbedingungen und transparente Prozesse für qualitativ hochwertige Annotationen.
Bewährtes Fachwissen
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Blog und Ressourcen
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