Services d'annotation par fusion de capteurs pour les systèmes ADAS multimodaux et les systèmes de conduite autonome

La conduite autonome moderne et les systèmes avancés d'assistance à la conduite s'appuient sur la fusion de capteurs pour interpréter l'environnement routier avec une précision supérieure à celle d'un capteur unique. La combinaison de données LiDAR, de caméras, de radars et parfois de données ultrasoniques ou GPS permet aux modèles de comprendre à la fois la profondeur, la géométrie, l'apparence, la vitesse et les modèles de mouvement.

Pour créer des ensembles de données prêts pour la fusion, les annotations doivent être cohérentes, alignées et structurellement compatibles avec toutes les modalités de capteurs. DataVLab fournit des services d'annotation par fusion de capteurs qui intègrent les flux de travail d'étiquetage 2D et 3D dans un pipeline unifié.

Nos annotateurs suivent des directives conçues pour maintenir l'alignement croisé des capteurs, la précision du cadre de coordonnées, la cohérence des définitions de classes et la synchronisation temporelle.

Nous prenons en charge la cartographie basée sur l'étalonnage entre la caméra et le LiDAR, l'extraction de profondeur à partir de systèmes stéréo, la cartographie de la vitesse radar et l'annotation alignée sur le mouvement du véhicule égo. Les tâches incluent l'étiquetage d'objets en 2D et 3D, le suivi intermodalité, l'annotation améliorée en profondeur, la gestion de l'occlusion, la segmentation fusionnée, la classification des régions et l'étiquetage de séquences multi-capteurs. Nous prenons également en charge l'étiquetage pour les LiDAR haute densité combinés à des plates-formes multi-caméras, ainsi que pour les environnements synthétiques et simulés. Le contrôle qualité comprend des contrôles d'alignement spatial entre les cadres de coordonnées, la validation de la cohérence temporelle, le suivi de l'identité et des contrôles d'intégrité de fusion qui garantissent la cohérence des étiquettes dans toutes les modalités.

Les ensembles de données automobiles sensibles peuvent être traités dans le cadre de flux de travail conformes au RGPD avec une annotation optionnelle réservée à l'UE. L'annotation par fusion de capteurs renforce les performances des modèles de perception en garantissant que chaque objet est représenté avec précision en 2D et 3D et sur des séquences entières.