4.2.4 自动驾驶汽车感知系统数据采集与标注指导

自动驾驶汽车感知系统数据采集与标注指导

1. 数据采集方案
多传感器融合：集成摄像头、雷达、激光雷达等不同传感器的数据,实现知识互补。
场景覆盖：采集涵盖城市道路、高速公路、乡村道路等不同道路的数据，覆盖白天、夜晚、雨雪天、黎明、黄昏等天气和时段，增强在各场景下的适应能力。
事件触发采集：在特定事件发生时（如紧急刹车、避让行动），自动触发额外数据采集，以捕获关键时刻。
数据质量控制：及时检查传感器的工作状态和数据的完整性、准确性。
数据加密与传输：采用安全的数据传输协议，确保数据在传输过程中的安全性。

2. 数据标注方案
定义标注标准：明确标注类别、边界框精度要求、遮挡处理规则等。
选择标注工具：使用专业的数据标注软件，支持2D框、3D框、语义分割等标注类型。
标注人员培训：对标注员进行专业培训，确保他们理解标注标准，熟悉工具使用。
执行标注任务：分配数据给标注团队，设定清晰的任务指标和截止日期。
质量控制与复查：实施多级检查，包括自动检查和人工复查，确保标注的准确性和一致性。
数据整合与存储：将标注后的数据整合，形成 标注完整的高质量 数据集，存储在安全的数据仓库中，供模型训练使用。