資料標註，自動駕駛汽車的新「引擎」丨曼孚科技

伴隨著計算機視覺技術lensev的日臻成熟，出行生態不斷智慧型化，這其中典型的應用場景就是汽車自動駕駛。

一、汽車自動駕駛真的來了

2018 年，世界上首個無人計程車正式上路。這是矽谷初創公司 drive.ai 在美國德克薩斯州 frisco 實現的第一批無人計程車出行。

國內領域，百度是汽車自動駕駛行業的佼佼者。今年 11 月 30 日，百度在廣州開啟了robotaxi的試運營服務，這是百度的自動駕駛計程車在長沙試運營後，又乙個城市開始了自動駕駛汽車的試運營。

如果算上滴滴年底在上海推出自動駕駛計程車的計畫， 2019 年有可能在三座城市中看到自動駕駛計程車的身影。

可以說，自動駕駛汽車真的要來了。

二、汽車自動駕駛背後的技術支援

在汽車自動駕駛的過程中，汽車本身需要具備感知、策劃、決策lensev、控制等多項「技能」，這些技能可以統稱為「人工智慧」。

然而，所謂的智慧型只是乙個結果，想要讓汽車本身的演算法www.cppcns.com做到處理更多、更複雜的場景，背後就需要有海量的真實道路資料做支撐。

而這就需要依靠資料標註。

資料標註存在的意義是讓機器理解並認識世界。在汽車自動駕駛領域，資料標註處理的標註場景通常包括換道超車、通過路口、無紅綠燈控制的無保護左轉、右轉，以及一些複雜的長尾場景諸如闖紅燈車輛、橫穿馬路的行人、路邊違章停靠的車輛等等。

三、汽車自動駕駛領域常用的幾種資料標註工具

資料標註通常處理的資料型別有語音、文字、影象等內容，標註的型別有分類、畫框、注釋、標記等等，具體到汽車自動駕駛領域，經常使用的標註工具有2d框、3d立方體、車道線、多邊形、語義分割等等。

我們從曼孚科技資料標註後台挑選了幾張示例圖，可以幫助大家對標註場景有更好的理解：

曼孚科技語義分割標註效果圖

正是有了以上這些標註好的資料做支撐，自動駕駛汽車才可以暢行在科技的快車道。

四、高質量的資料才是行業的未來

隨著自動駕駛汽車開始從實驗室走向現實，自動駕駛汽車的安全性就越來越受到社會的廣泛關注。

作為自動駕駛技術的基礎，標註資料質量的高低直接影響最終模型效果的好壞。海量且高質量、精細化的資料可以在很大程度上提公升汽車自動駕駛的安全性與實用性，助推自動駕駛落地化程序。

事實上，汽車自動駕駛領域對於標註資料質量的新要求也是資料標註行業未來發展方向的乙個重要縮影。與人工智慧行業「高精尖」、「高科技含量」的標籤不同，資料標註仍然屬於勞動密集型產業，長期處於粗放的狀態中。

隨著以汽車自動駕駛為代表的人工智慧專案開始紛紛落地，越來越多的ai企業意識到，高質量的資料集是影響人工智慧專案落地的關鍵。

未來，精細化、場景化、定製化將是資料標註行業發展的重要方向，產業變革的大門已然開啟，高質量的標註資料集將撐起人工智慧行業新的未來。

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