Services d'annotation de nuages de points 3D pour la conduite autonome, la robotique et la cartographie
Services d'annotation de nuages de points 3D
Pensé pour les équipes qui développent des modèles de perception 3D et qui ont besoin de nuages de points annotés avec fiabilité. Vous bénéficiez de masques de segmentation, d'étiquettes d'objets, d'étiquettes de classification, de directives stables et d'une assurance qualité auditable, sans ralentir votre feuille de route. Les services d'annotation de nuages de points 3D sont fournis avec des flux de travail sécurisés et des rapports cohérents, du pilote à la mise en production.
Annotation au niveau des points en haute résolution pour les environnements 3D complexes.
Prise en charge des applications ADAS, de navigation robotique et de cartographie.
Processus de révision structurés en plusieurs étapes pour assurer la cohérence des géométries et des classes.
Les nuages de points 3D fournissent des informations géométriques détaillées sur les environnements, permettant aux modèles de perception de comprendre la profondeur, la structure et les relations spatiales. Les véhicules autonomes, les robots mobiles, les drones et les plateformes de cartographie s'appuient sur les données des nuages de points pour se localiser, détecter des objets et analyser des environnements complexes.
L'annotation précise des nuages de points est essentielle car elle permet aux modèles d'apprendre la structure 3D des véhicules, des piétons, des obstacles et des caractéristiques environnementales. DataVLab fournit des services d'annotation de nuages de points 3D adaptés aux développeurs ADAS, aux équipes de robotique, aux organisations de cartographie, aux entreprises d'automatisation industrielle et aux groupes de recherche.
Nos annotateurs travaillent selon des directives structurées conçues pour maintenir la cohérence des ensembles de données 3D à grande échelle.
Ces directives définissent les règles de segmentation, les hiérarchies de classes, les seuils géométriques, la gestion des occlusions et le comportement du LiDAR à retours multiples. Nous prenons en charge la segmentation sémantique, la segmentation des instances, l'étiquetage d'objets 3D, l'extraction des voies et des surfaces routières, la classification des régions, l'étiquetage de la végétation et des infrastructures, ainsi que l'annotation de séquences multi-trames. Pour les jeux de données multicapteurs, nous alignons les annotations 3D avec les images 2D correspondantes ou les signatures radar afin de prendre en charge les pipelines de perception multimodale. Le contrôle qualité comprend l'inspection de la densité de points, les contrôles de précision des limites, la validation de la cohérence des classes et la vérification temporelle entre les séquences.
Si nécessaire, le travail peut être effectué dans le cadre de flux de travail conformes au RGPD avec une annotation optionnelle réservée à l'UE. Nos flux de travail d'annotation de nuages de points 3D aident les modèles de perception à apprendre la structure spatiale avec précision et fiabilité, pour une navigation plus sûre et une meilleure compréhension de l'environnement.
Comment DataVLab prend en charge l'annotation de nuages de points 3D à grande échelle
Nous étiquetons les nuages de points 3D à grande échelle à l'aide de directives structurées adaptées aux cas d'utilisation de la conduite autonome et de la robotique.
Segmentation sémantique
Étiquetage par points pour la compréhension de la scène
Nous annotons les routes, les trottoirs, les bâtiments, la végétation, les barrières et les structures environnementales à l'aide de classes sémantiques fines.
Segmentation des instances
Séparer des objets individuels dans des environnements encombrés
Nous étiquetons les véhicules, les piétons, les cyclistes et les objets statiques dans les scènes bondées, en attribuant à chaque instance un identifiant unique.
Étiquetage d'objets 3D
Annotation d'objets alignée sur le niveau de classe et la géométrie
Nous annotons les véhicules, les poteaux, les panneaux, les cônes, les barrières et autres objets en utilisant des règles de classe cohérentes sur de grands ensembles de données.
Extraction de la géométrie des routes et des voies
Étiquetage des surfaces et repères de navigation structurés
Nous annotons les zones praticables, les limites des voies, les accotements, les bordures et les marquages routiers pour faciliter la localisation et la planification des trajectoires.
Suivi dynamique des objets en 3D
Cohérence temporelle entre les séquences de nuages de points
Nous suivons les véhicules et les piétons d'une trame à l'autre, en ajustant les annotations selon le mouvement et l'occlusion afin de soutenir la prédiction des mouvements et l'analyse du comportement.
Alignement 3D et 2D pour la fusion de capteurs
Validation intermodale entre les nuages de points et les images
Nous alignons les étiquettes 3D avec les images des caméras pour soutenir la perception multimodale et renforcer la cohérence des modèles fusionnés.
Les étapes clés de votre projet
Définition du projet
Échantillonnage et étalonnage
Annotation
Contrôles qualité
Livraison
Déouvrez les différents secteurs d'application
Nous proposons des solutions à différents secteurs d'activité, garantissant des annotations de haute qualité adaptées à vos besoins spécifiques.
Nos équipes vous accompagnent dans la création de données annotées fiables, prêtes à entraîner, évaluer et améliorer vos modèles IA.
FAQs
Voici quelques questions fréquemment posées
En quoi consiste l’annotation 3D ?
L’annotation 3D consiste à préparer, annoter ou évaluer des données afin d'entraîner, tester ou améliorer des modèles d'IA. DataVLab aide à définir la taxonomie, les consignes d'annotation, le workflow de production et les contrôles qualité adaptés à votre cas d'usage.
Quels types de données ou de tâches pouvez-vous prendre en charge ?
Nous pouvons travailler sur des nuages de points, scènes 3D, volumes, données LiDAR, objets 3D ou données spatiales. Les projets couvrent notamment la détection 3D, la segmentation, la classification d’objets et l’entraînement de modèles pour robotique, mobilité ou inspection, avec un niveau de granularité adapté à vos objectifs de modèle, à vos contraintes métier et à vos formats de sortie.
Comment garantissez-vous la qualité du projet ?
Nous commençons généralement par un échantillon pilote afin de valider les consignes, les classes et les exemples ambigus. Ensuite, nous mettons en place des contrôles qualité portant sur cohérence des labels, couverture des cas limites et traçabilité des décisions, avec des retours structurés aux annotateurs et, si nécessaire, une couche de revue experte.
Quels formats de livraison proposez-vous ?
Selon votre pipeline, nous pouvons livrer les annotations dans des formats standards ou personnalisés, notamment formats LiDAR/3D, JSON, KITTI, nuages de points annotés et exports personnalisés. L'objectif est de vous fournir des données directement exploitables pour l'entraînement, l'évaluation ou l'intégration dans vos outils internes.
Quelle expertise mobilisez-vous ?
L'équipe est constituée en fonction de la complexité du projet : des annotateurs formés aux scènes 3D et aux contraintes géométriques, avec revue sur la cohérence spatiale. Pour les projets sensibles ou spécialisés, DataVLab peut ajouter une phase de calibration, une revue senior et une documentation détaillée des choix d'annotation.
Comment démarrer un projet avec DataVLab ?
Vous pouvez nous envoyer un échantillon de données, quelques exemples d'annotations attendues, la liste des classes ou critères à appliquer, le format de sortie souhaité et vos contraintes de délai. Nous pouvons ensuite proposer un pilote, estimer l'effort nécessaire et structurer le workflow complet.
Une approche flexible, experte et orientée qualité
Jusqu’à 10× plus rapide
Accélérez la production de vos données annotées grâce à des workflows structurés, assistés par IA et adaptés à vos volumes.
Workflows assistés par IA
Combinez automatisation ciblée et revue humaine pour améliorer la cohérence, réduire les délais et sécuriser la qualité des annotations.
Contrôle qualité avancé
Mettez en place des protocoles QA adaptés à votre projet : double annotation, revue experte, arbitrage, calibration et suivi des erreurs.
Annotateurs spécialisés
Travaillez avec des équipes formées à vos consignes, à vos données et aux exigences de votre domaine.
Externalisation éthique
DataVLab privilégie des conditions de travail équitables, des processus transparents et une annotation de données fiable sur le long terme.
Expertise éprouvée
Depuis 2019, DataVLab accompagne des projets d’annotation complexes dans des secteurs exigeants comme la santé, l’industrie, l’agriculture, la géospatiale et la mobilité.
Des solutions évolutives
Commencez par un pilote, puis passez progressivement à des volumes plus importants avec des équipes dédiées et des processus stabilisés.
Une équipe internationale
Mobilisez un réseau d’annotateurs, de reviewers et de spécialistes IA adapté à vos contraintes de langue, de domaine et de conformité.
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