Sensorfusionsannotation
Für Teams, die multimodale Wahrnehmungsmodelle für ADAS, autonome Fahrzeuge oder Robotik entwickeln. DataVLab annotiert Kamera-, LiDAR-, Radar- und Tiefendaten mit konsistenten Labels, sensorübergreifender Ausrichtung, zeitlicher Qualitätssicherung und sicheren Workflows von der Pilotphase bis zur Produktion.
Konsistente Annotation über Kamera, LiDAR, Radar, Tiefendaten und kombinierte Sensorströme hinweg.
Strukturierte Workflows für räumliche Ausrichtung, zeitliche Synchronisation und multimodales Tracking.
Unterstützung für ADAS, autonomes Fahren, Robotik und komplexe Multisensor-Setups.
Sensorfusion ermöglicht es autonomen Systemen, eine Szene genauer zu verstehen, als es mit einem einzelnen Sensor möglich wäre. Kamera, LiDAR, Radar, Tiefensensoren und weitere Modalitäten liefern unterschiedliche Informationen zu Aussehen, Geometrie, Entfernung, Geschwindigkeit und Bewegung.
Damit Fusionsmodelle diese Signale zuverlässig nutzen können, müssen die Annotationen über alle Modalitäten hinweg konsistent, zeitlich synchron und räumlich korrekt ausgerichtet sein.
DataVLab unterstützt 2D- und 3D-Annotationen für Kamera-, LiDAR-, Radar-, Stereo- und multimodale Datensätze. Zu den Aufgaben gehören 2D-Bounding-Boxes, 3D-Cuboids, Punktwolkenannotation, sensorübergreifendes Tracking, Objektidentitäten, Segmentierung, Tiefenlabels, Okklusionsmanagement und Klassenkonsistenz über Sequenzen hinweg.
Wir arbeiten mit Multikamera-Rigs, hochdichten LiDAR-Scans, Radar-Detektionen, Stereodaten, synthetischen oder simulierten Umgebungen und Datensätzen, die auf die Bewegung des Ego-Fahrzeugs ausgerichtet sind.
Typische Anwendungen sind ADAS-Training, autonome Fahrwahrnehmung, 3D-Objekterkennung, Tiefenschätzung, Bewegungsvorhersage, Multisensor-Tracking, Szenensegmentierung und Validierung fusionierter Wahrnehmungsmodelle.
Unsere Richtlinien berücksichtigen Kalibrierung, Koordinatensysteme, Objektgeometrie, temporale Stabilität, verdeckte Objekte und Unterschiede zwischen Sensorwahrnehmungen, etwa wenn ein Objekt in der Kamera sichtbar ist, aber im LiDAR nur teilweise erfasst wird.
Die Qualitätssicherung umfasst Prüfungen der räumlichen Ausrichtung, Kalibrierungskontrollen, Synchronisationsprüfungen, Tracking-Konsistenz, Klassenvalidierung und geometrische Kohärenz über alle Sensorströme hinweg.
Für sensible Mobilitäts- oder Automobildaten können DSGVO-orientierte Workflows, eingeschränkte Zugriffe und auf Wunsch EU-only-Annotationsteams eingerichtet werden. So entstehen Datensätze, die 2D- und 3D-Wahrnehmung zuverlässig verbinden.
Wie DataVLab multimodale Wahrnehmung und Sensorfusion unterstützt
Wir richten Labels über mehrere Sensoren hinweg aus, damit Modelle Tiefe, Geometrie, Bewegung und visuelle Informationen gemeinsam nutzen können.
Kamera- und LiDAR-Fusion
Ausrichtung zwischen 2D-Bounding-Boxes und 3D-Cuboids
Wir synchronisieren Bildannotation und LiDAR-Labels, um Tiefenschätzung, fusionsbasierte Erkennung und multimodale Wahrnehmungsarchitekturen zu unterstützen.
Multikamera- und LiDAR-Segmentierung
Konsistentes Szenenverständnis aus mehreren Perspektiven
Wir annotieren Straßen, Fahrspuren, Fahrzeuge, Fußgänger, Gebäude, Infrastruktur und Freiräume konsistent über Multikamera- und LiDAR-Streams hinweg.
Radarunterstützte Annotation
Geschwindigkeit, Entfernung und Objektkontinuität integrieren
Wir beziehen Radar-Detektionen in die Fusionspipeline ein, um Bewegung, Entfernung, Geschwindigkeit und Objektkontinuität in multimodalen Datensätzen abzubilden.
Sensorübergreifendes Tracking
Stabile Objektidentitäten über Modalitäten hinweg
Wir verfolgen Fahrzeuge, Fußgänger, Radfahrer und statische Objekte über Kameraframes, LiDAR-Scans und Radarsignale hinweg, damit Identitäten über Sequenzen stabil bleiben.
Tiefe, Stereo und 3D-Wahrnehmung
Labels abgestimmt auf Disparitätskarten und Tiefenschätzungen
Wir annotieren Stereokamera- und Tiefendatensätze mit 2D- und 3D-bewussten Labels, die visuelle Informationen mit räumlichen Hinweisen verbinden.
Qualitätsprüfung für Fusionsdatensätze
Review von Ausrichtung, Synchronisation und Geometrie
Reviewer prüfen Kalibrierung, Bildsynchronisation, Klassenkonsistenz, Objektidentitäten und geometrische Kohärenz über alle Sensorströme 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
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.
LiDAR-Annotationsdienste
Hochpräzise LiDAR-Annotation für 3D-Wahrnehmung, autonomes Fahren, Robotik, Mapping und Sensorfusionsanwendungen.
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.
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Blog und Ressourcen
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