自动驾驶数据标注在自动驾驶中的具体应用
2020年至2030年将是自动驾驶发展的“黄金十年”。在政策的推动下，全球自动驾驶技术有望快速发展。与此同时，随着5G和万物互联时代的到来，自动驾驶技术的发展进一步加快。自动驾驶数据标注(AV)是指通过人工智能、视觉计算、雷达和全球定位等先进传感器和技术，以及使汽车能够感知环境、规划路径和控制自己的车路协作等自动操作的车辆。
自动驾驶数据标注的较大特点是人工智能技术的主要地位。驾驶过程是一个系统工程，机器不断收集驾驶信息，进行信息分析和自我学习，实现自动驾驶。
《汽车驾驶自动化分类》将驾驶自动化分为六个级别。目前主流的自动驾驶算法模型主要是基于监督深度学习的，这需要大量的结构化标记数据进行模型训练和调优。可见数据注释在其中扮演着非常重要的角色。AI下自动驾驶的具体应用主要有以下几个方面。应用于车辆和行人的基本识别，即识别骑自行车的人、步行者、汽车等。车辆的区域标识和分类标识应用于车辆类型的识别，如货车、货车、客车、小轿车等，自动驾驶培训，道路选择性跟车或变道操作。对图片中的不同区域进行了细分和标注:这些类可能是行人、车辆、建筑、天空、植被等。例如，语义分割可以帮助SDCs(自动驾驶车辆)在图像中识别可行驶区域。对三维激光雷达点云进行标注。车道线标示:道路地面线的综合标示，包括区域标示、分类标示和语义标示，用于自动驾驶训练和车道规则驾驶。
自动驾驶数据标注：对标注视频中行驶车辆的跟踪，是根据画框捕捉视觉数据对画框进行标记，并将标注的画框重新组合成视频数据，以训练自动驾驶。从上面可以看出，自动驾驶系统主要由感知、定位、预测、决策和控制五个部分组成，每个部分都是不可或缺的。每个环节背后都需要大量真实的道路数据来完成各种场景，包括变道、超车、过路口、无红绿灯保护的左右转弯，以及一些复杂的长尾场景，如车辆闯红灯、行人过马路、车辆违规停在路边等。自动驾驶已经从科幻小说变成了现实。数据标签作为人工智能产业的基石，将撑起自动驾驶产业的未来。
