智能駕駛行業是AI在汽車領域的重要應用，隨着上游主機廠、新造車企業以及行業內多種商業公司的緊密合作，從2D攝像機到3D激光雷達建模，從乘用車到卡車，行業也不斷形成多元化場景落地。
我們在做智能駕駛方向的算法模型訓練時，針對訓練數據有着極高的要求，我在這里簡單列下相關需求，供算法工程師參考：
- 高質量標注
我們需要的數據有多種類型，圖像、音視頻以及3D點雲類標注，一定要保證准確率，常見標注類型包括：圖片通用拉框 、 車道線標注 、 駕駛員面部標注 、 3D點雲標注 、 2D/3D融合標注 、 全景語義分割 等標注類型。 - 定制化采集
我們選擇的訓練數據，必須要覆蓋智能駕駛主流應用場景，擁有DMS與ADAS場景搭建采集經驗，比如支持駕駛員信息備采 、 路況信息采集 、 車輛采集 、 3D點雲數據采集 等采集類型。
同時，我們也要通過多方要求，保障數據安全。上面是我們算法工程師要考慮的，目前比如雲測數據等服務都可以滿足我們的相關數據采集和標注需求。
下面再展示下更多標注案例：
- 語義分割
敬請期待后續相關更多好的內容喲！