Servicios de anotación de nubes de puntos 3D para conducción autónoma, robótica y cartografía

Las nubes de puntos 3D proporcionan información geométrica detallada sobre los entornos, lo que permite a los modelos de percepción comprender la profundidad, la estructura y las relaciones espaciales. Los vehículos autónomos, los robots móviles, los drones y las plataformas cartográficas se basan en los datos de las nubes de puntos para localizarse, detectar objetos y analizar entornos complejos.

La anotación precisa de las nubes de puntos es esencial porque permite a los modelos aprender la estructura 3D de los vehículos, los peatones, los obstáculos y las características ambientales. DataVlab ofrece servicios de anotación de nubes de puntos 3D diseñados para desarrolladores de ADAS, equipos de robótica, organizaciones cartográficas, empresas de automatización industrial y grupos de investigación.

Nuestros anotadores trabajan siguiendo pautas estructuradas diseñadas para mantener la coherencia en los conjuntos de datos 3D a gran escala.

Estas pautas definen las reglas de segmentación, las jerarquías de clases, los umbrales geométricos, el manejo de la oclusión y el comportamiento del LiDAR de retorno múltiple. Admitimos la segmentación semántica, la segmentación de instancias, el etiquetado de objetos en 3D, la extracción de superficies de carriles y carreteras, la clasificación regional, el etiquetado de vegetación e infraestructura y la anotación de secuencias de varios fotogramas. En el caso de los conjuntos de datos de varios sensores, alineamos las anotaciones 3D con los fotogramas 2D o las firmas de radar correspondientes para respaldar los canales de percepción intermodales. El control de calidad incluye la inspección por densidad de puntos, las comprobaciones de precisión de los límites, la validación de la coherencia de las clases y la verificación temporal en todas las secuencias.

Cuando sea necesario, el trabajo se puede realizar con flujos de trabajo alineados con el GDPR con una anotación opcional exclusiva para la UE. Nuestros flujos de trabajo de anotación de nubes de puntos 3D ayudan a los modelos de percepción a aprender la estructura espacial con precisión y fiabilidad, lo que contribuye a una navegación segura y a una sólida comprensión del entorno.