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什么是3D点云
3D点云是将标注对象进行可视化以进行更加详细的检测和分类 ， 从而获取维度精准的分割 。 在获取物体表面每个采样点的空间坐标后 ， 得到的是一个点的集合 ， 即为“点云” 。 包括三维坐标（XYZ）、激光反射强度（Intensity）和颜色信息（RGB） 。 三维数据本身就有一定的复杂性 ， 因此需要对数据先进行预处理
自动驾驶环境感知的\"见闻色\"
在自动驾驶技术中 ， 其感知系统主要通过Lidar激光雷达、Camera相机、Radar毫米波雷达3个类别的传感器来进行道路环境感知
就目前自动驾驶阶段来讲 ， 激光雷达是帮助自动驾驶系统进行正确感知的重要传感器
它通过发射和接受激光束 ， 分析激光遇到目标对象后的折返时间 ， 计算出目标对象与车的相对距离 。 并利用此过程中收集的目标对象表面大量密集的点的三维坐标、反射率和纹理等信息 ， 快速复建出被测目标的三维模型及线、面、体等各种图件数据 ， 建立三维点云图 ， 绘制出环境地图 ， 以达到环境感知的目的
简单来说 ， 激光雷达最大的优势就是用3D点云为自动驾驶汽车精确\"描绘\"出周边环境
与2D图像数据相比 ， 3D点云数据中包含目标的距离、角度、反射强度、速度等信息 ， 不依赖于外界光照条件或目标本身的辐射特性 ， 可以更好的感知汽车周边道路环境 ， 为感知系统提供决策依据 ， 堪称自动驾驶界的\"见闻色\"
3D点云的优点：
点云表示保留了三维空间中原始的几何信息 ， 不进行离散化
3D点云的缺点：
数据集规模小、高维性、三维点云具有非建构化特性
基于激光雷达生成的3D点云图像标注
通过精细化的标注 ， 3D点云数据才可以用于自动驾驶系统训练的训练
具体实现形式是在激光雷达采集的点云图像中 ， 通过3D矩形或者语义分割将道路目标物体（多类型指定对象：包括但不限于车辆、建筑、树木、行人等等）精准标注出来
3D点云的应用场景
激光雷达生成的3D点云图像经过标注可以用于自动驾驶系统训练 ， 随着性能的不断提升 ， 自动驾驶技术需要的训练数据量也随之不断增长
3D点云标注数据是自动驾驶技术的基础训练数据 ， 3D点云语义分割是指给点云中的每个点赋予相应的语义标签 ， 对每个物体进行分割 ， 给予每个物体特定的标签 ， 使我们对四周的物体有了更加细致的了解
在自动驾驶领域中 ， 通过3D点云语义分割将道路环境的点云数据进行分割 ， 可以识别出自动驾驶车辆行车中的行人、道路、汽车等物体 ， 使自动驾驶汽车可以在道路上安全行驶
3D点云的前景
计算机视觉的最终体现是三维视觉 ， 而三维视觉的表达方式则是点云 ， 点云处理在整个三维视觉领域占有非常重要的地位 ， 几乎涉及所有相关领域 ， 因此 ， 3D点云的前景十分广阔
数据标注的重要性
AI行业中一直流传着这样一句话：“有多少智能 ， 就有多少人工 。 ”这句话很大程度上道出了人工智能的本质 。 想要实现人工智能检测的精准识别 ， 就需要大量的优质训练数据 ， 随着人工智能技术的不断成熟 ， 对场景化数据的精准度要求将越来越高 ， 数据采集标注服务将变得越来越重要
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