Services d'annotation de nuages de points 3D pour la conduite autonome, la robotique et la cartographie

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 et l'annotation de séquences multi-images. Pour les ensembles 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 intermodale. 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 uniquement. 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, ce qui favorise une navigation sûre et une compréhension approfondie de l'environnement.