自动驾驶数据标注：讲一讲自动驾驶的常见标注种类
汽车在自动驾驶的过程当中，要让车辆自身的优化算法去做解决大量，更复杂的画面，要让车辆利用认知、整体规划、管理决策、操纵层面的努力，让设备具有“智商”。
现阶段，自动驾驶流行算法模型关键而有监督的深度神经网络方法为主，都是基于已经知道自变量和因变量推论函数关系的算法模型，需要大量结构型标注数据模型拟合进行训练与优化。换句话说须人为因素地去为交通出行有关的要素开展数据堂，将标注完的数据信息放进算法模型中进行训练，教实体模型鉴别路人啊，车啊等等交通出行因素，以此来实现例如自动泊车系统、协助自动驾驶等服务。
那样，怎样对这种物件开展标注呢?不同类型的物件及地区则需不同类型的标注方法、标注规则进行标注。
自动驾驶数据标注：自动驾驶普遍标注种类
2D车子/路人标框标注
用于对车辆与行人的基本鉴别，即标注出骑行的人、徒步得人、车辆。
车子不规则图形标注
对车辆进行地区标注及归类标注，用于对车型分类的鉴别，比如小货车、货车、客车、轿车等，练习自动驾驶，在道上可选择性跟车或是变更车道实际操作。
自动驾驶数据标注：3D正方体标注
将2D图片里的车辆进行3D标注，主要应用于练习自动驾驶对超车或高速行驶汽车的容积分辨。
自动驾驶数据标注：多段线标注
标注出车道线：一种对路面地面标线开展的综合标注，包含地区标注、归类标注及词义标注，用于练习自动驾驶，依据行车道规则进行行车。
短视频追踪标注
追踪标注视频里行车车辆，是把视觉效果数据信息依照照片帧爬取开展标框标注，标注后的图片帧依照次序重新排列成视频数据练习自动驾驶。
自动驾驶数据标注：行驶方位标注
一种对标注物正确方向的预判性标注，需进行标框标注及方位预测标注，用于练习自动驾驶分辨路人或车子正确方向，避开路人及车子。
3D雷达探测标注
依据摄像镜头反求基本原理，将短视频场景模拟成3D图象，经过3D图像标注物的部位及尺寸。3D雷达探测标注主要应用于自动驾驶虚拟现实技术VR练习情景之构建。
标识牌/信号指示灯标注
一种对路面悬架标识牌/信号指示灯开展的综合标注，标注包含地区标注、归类标注、词义标注，用于练习自动驾驶依据交通法规开展行车。
自动驾驶数据标注：好了关于驾驶数据的标准事项就到这里了，感谢大家的收看，让我们下期再见。
