Services d'annotation ADAS et de conduite autonome pour la perception, la sécurité et la compréhension des capteurs

Les systèmes de conduite autonome s'appuient sur de grands ensembles de données multimodaux qui capturent la complexité des environnements de conduite réels. Les modèles de perception de l'entraînement nécessitent une annotation précise des véhicules, des piétons, des voies, des panneaux de signalisation, des obstacles, de la circulation, des zones carrossables et des événements temporels sur des images, des vidéos, des LiDAR, des radars et des flux de fusion de capteurs. Des annotations de haute qualité sont essentielles car même de petites incohérences peuvent réduire la fiabilité du modèle dans les environnements critiques pour la sécurité. DataVLab fournit des services d'annotation ADAS et de conduite autonome conçus pour les entreprises de technologie automobile, les ingénieurs en robotique et les équipes de recherche qui élaborent des modèles de perception, de prédiction et de planification.

Nos annotateurs suivent des directives détaillées qui reflètent votre taxonomie, votre hiérarchie de classes et vos définitions de cas limites pour les données 2D et 3D. Nous prenons en charge l'annotation des images des caméras, l'étiquetage des nuages de points LiDAR, l'interprétation des données radar, les cuboïdes 3D, la segmentation sémantique, le suivi d'objets, la détection des voies et des limites et l'alignement par fusion de capteurs.

Chaque flux de travail est adapté à la structure de votre jeu de données et aux objectifs de votre modèle. Nous prenons également en charge l'annotation pour les environnements de simulation, la validation des données synthétiques et les scénarios multi-capteurs. Le contrôle qualité comprend un examen en plusieurs étapes, des contrôles de cohérence temporelle, un suivi de l'identité des objets et des cycles de correction qui réduisent le bruit et maintiennent la continuité des annotations.

Pour les projets automobiles nécessitant un traitement restreint, nous proposons des flux de travail conformes au RGPD et une annotation optionnelle réservée à l'UE uniquement. Notre objectif est de fournir des ensembles de données fiables qui aident vos modèles à percevoir les environnements routiers complexes et à favoriser un comportement autonome sûr.