Servicios de anotación de ADAS y conducción autónoma para la percepción, la seguridad y la comprensión de los sensores

Los sistemas de conducción autónoma se basan en grandes conjuntos de datos multimodales que capturan la complejidad de los entornos de conducción del mundo real. Los modelos de percepción del entrenamiento requieren una anotación precisa de los vehículos, los peatones, los carriles, las señales de tráfico, los obstáculos, el flujo de tráfico, las áreas en las que se puede conducir y los eventos temporales en flujos de fusión de imágenes, vídeos, LiDAR, radares y sensores. La anotación de alta calidad es esencial porque incluso las pequeñas inconsistencias pueden reducir la confiabilidad del modelo en entornos críticos para la seguridad. DataVlab ofrece servicios de anotación sobre conducción autónoma y ADAS diseñados para empresas de tecnología automotriz, ingenieros de robótica y equipos de investigación que crean modelos de percepción, predicción y planificación.

Nuestros anotadores siguen directrices detalladas que reflejan la taxonomía, la jerarquía de clases y las definiciones de mayúsculas y minúsculas en los datos 2D y 3D. Admitimos la anotación de imágenes con cámara, el etiquetado de nubes de puntos con tecnología LiDAR, la interpretación de datos de radar, los cuboides 3D, la segmentación semántica, el seguimiento de objetos, la detección de carriles y límites y la alineación por fusión de sensores.

Cada flujo de trabajo se adapta a la estructura del conjunto de datos y a los objetivos del modelo. También admitimos la anotación para entornos de simulación, la validación de datos sintéticos y los escenarios con múltiples sensores. El control de calidad incluye la revisión en varias etapas, las comprobaciones de coherencia temporal, el seguimiento de la identidad de los objetos y los ciclos de corrección que reducen el ruido y mantienen la continuidad de las anotaciones.

Para los proyectos de automoción que requieren una gestión restringida, ofrecemos flujos de trabajo alineados con el RGPD y anotaciones opcionales exclusivas de la UE. Nuestro objetivo es proporcionar conjuntos de datos fiables que ayuden a sus modelos a percibir entornos viales complejos y a fomentar un comportamiento autónomo seguro.