차세대 AI 인식 시대 지원: Biaobei Technology, 3D 포인트 클라우드 분할 기술 혁신

3D 포인트 클라우드 주석은 컴퓨터 비전 알고리즘의 훈련 및 적용을 용이하게 하기 위해 3차원 객체에서 수집된 포인트 데이터에 주석을다는 것을 의미합니다. 2D 이미지에 비해 3D 포인트 클라우드는 풍부한 기하학적 형태와 축척 정보를 제공할 수 있으며, 빛의 세기 변화와 다른 물체의 폐색에 쉽게 영향을 받지 않아 3차원 공간을 더 잘 인식하고 이해할 수 있습니다.

예를 들어, 자율 주행 분야에서 3D 포인트 클라우드 주석 기술은 보다 정확하고 신뢰할 수 있는 차량 인식 및 장애물 회피 지원을 제공하여 차량이 보다 안전하고 스마트한 주행을 달성할 수 있도록 지원합니다. 의료 영상 분석, 의료 3D의 정밀한 분할 및 라벨링 이미지의 포인트 클라우드 데이터는 의사가 로봇 공학 분야에서 보다 정확한 질병 진단을 내리고 치료 계획을 수립하는 데 도움이 될 수 있으며, 3D 포인트 클라우드 라벨링은 로봇이 로봇의 지능을 향상시키기 위해 정확한 위치 지정, 탐색 및 회피를 달성하는 데 도움을 줄 수 있습니다.

사물 인터넷, 디지털 트윈, 인공 지능 및 기타 기술의 지원으로 3D 포인트 클라우드는 "지능형 세계" 발전을 위한 중요한 기술 기반이 되었으며 3D 포인트 클라우드 주석에 대한 수요도 증가하고 있습니다

포인트 클라우드 분할이란 무엇입니까?

소위 포인트 클라우드는 포인트 집합을 의미합니다. 고급 3차원 데이터 표현 방법인 3D 포인트 클라우드는 공간의 객체나 장면을 수많은 개별 점으로 구성된 데이터 세트로 변환할 수 있습니다. 각 점에는 공간 좌표 정보 및 기타 가능한 속성이 포함됩니다.

정규적인 픽셀 레이아웃을 갖춘 2D 이미지 데이터 구조와 달리 3D 포인트 클라우드 데이터는 순서가 없고 불규칙하기 때문에 기본 정보를 추론하기 어렵습니다. 이를 위해서는 3D 포인트 클라우드 처리에 중요한 기술이 필요합니다. 정확한 객체 정보, 환경 조건 및 기타 데이터를 얻기 위해 포인트 클라우드 장면의 각 객체를 분할하는 3D 포인트 클라우드 분할 도구입니다.

간단히 말하면 3D 포인트 클라우드 분할은 포인트 클라우드 데이터에서 객체를 분류하고 라벨을 지정하여 궁극적으로 장면 이해의 핵심인 환경 내 객체의 식별 및 위치 지정을 실현하는 것을 의미합니다. 그러나 3D 포인트 클라우드 데이터의 희박함, 불규칙성 및 많은 양의 계산으로 인해 분할 및 주석 작성에 큰 어려움이 따릅니다.

Biaobei 기술 3D 포인트 클라우드 분할

Baibei Technology는 수년간 축적된 인공 지능 기술과 비즈니스 경험을 바탕으로 포인트 클라우드 주석 및 모델링 분야의 선도적인 솔루션 세트를 개발했습니다. 이 솔루션은 효율적이고 정확하며 자동화된 자동 주석을 위한 대규모 모델을 사용합니다. 동시에 포인트 클라우드 데이터를 고도로 복원된 3D 모델로 변환할 수 있는 다양한 장면 주석 도구를 통합하여 다양한 분야의 개발을 위한 강력한 기술 지원을 제공합니다

포인트 클라우드 분할 및 라벨링 문제에 대응하여 Biaobei Technology는 고정밀 시각적 모델을 사용하여 직사각형, 원, 다각형, 클릭, 브러시 등을 포함한 포괄적이고 지능적인 3D 포인트 클라우드 분할 도구를 제공하여 완벽하게 분석합니다. 3D 포인트 클라우드 데이터를 표시하고, 주석을 달기 위해 다양한 개체에 색상을 지정하고 분할하고, 차량, 보행자, 나무 등과 같은 의미 라벨을 할당하여 실제 3차원 장면을 더 잘 설명합니다.

현재 Biaobei Technology의 3D 포인트 클라우드 플랫폼은 LiDAR, 카메라, 밀리미터파 레이더, 카메라 위치 맵과 같은 여러 데이터 유형을 지원할 수 있는 다양한 센서 융합 방법을 사용하고 알고리즘을 통해 이러한 데이터를 정렬 및 융합하여 더욱 정확하고 통일된 시각을 제공합니다.

01 연속 프레임 트랙 그리기

기존 프레임별 주석 모드에서 주석 작성자는 일반적으로 객체를 수동으로 복사하므로 시간이 많이 걸립니다. 이 문제를 해결하기 위해 Biaobei Technology는 알고리즘 기반 방법을 도입했습니다. 사전 처리된 모델을 사용하여 특징을 추출하고 주석이 필요한 객체를 식별합니다. 그런 다음 동일한 객체에 대해 대상 연관 일치를 수행하고 모델 추적과 같은 알고리즘을 사용하여 수천 개의 데이터 프레임에 동일한 trackID를 표시합니다. 이러한 방식으로 동일한 객체를 추적하고 표시하여 데이터 주석의 일관성을 유지하면서 복사 및 보완을 통해 객체를 조정하는 주석 작성자의 시간을 크게 절약할 수 있습니다

다시 작성해야 하는 내용은 다음과 같습니다: 02 프레임 주석

실제 프로젝트에서 포인트 클라우드 데이터는 일반적으로 비정형 데이터이거나, 서로 다른 프레임에서 수집된 데이터 잘림 및 교합 각도 변경과 같은 문제가 있어 주석 작성자의 주관적인 편차가 주석 정확도 및 효율성에 영향을 미치는 문제가 있습니다. Biaobei Technology의 3D 포인트 클라우드 플랫폼은 연속 프레임의 오버레이 및 융합 주석을 지원합니다. 통합 ID를 사용하여 서로 다른 프레임의 동일한 개체에 레이블을 지정하여 장면의 전체 포인트 클라우드 모델을 구축하고 개체 유형, 모션 궤적, 속도 등과 같은 보다 풍부한 의미 정보를 제공하여 후속 처리 및 분석을 용이하게 합니다.

03 스마트 도구

또한 Biaobei Technology는 고급 알고리즘을 사용하여 다양한 지능형 보조 도구를 제공하여 3D 포인트 클라우드 분할의 효율성을 크게 향상시킵니다. 예를 들어 주석자가 단순히 단일 결과를 선택하거나 범위를 선택하면 플랫폼은 범위 내의 객체를 빠르게 식별하고 자동으로 분할 및 주석을 수행하고 최종 결과를 주석자에게 반환할 수 있습니다. 주석 작성자는 사전 주석이 달린 결과를 기반으로 간단한 수정이나 조정만 하면 주석 작업이 완료됩니다

포인트 클라우드 분할의 효율성과 정확성을 높이기 위해 Biaobei Technology는 인공 지능의 강력한 모델 기능을 사용하여 머신 비전 알고리즘을 플랫폼에 구축합니다. 모델의 매개변수를 조정하면 차선, 연석 등의 객체를 고품질로 식별할 수 있으므로 수동 작업 중복이 크게 줄어들고 주석 효율성이 향상됩니다

현재 Biaobei Technology의 3D 포인트 클라우드 플랫폼은 포인트 클라우드 파노라마 분할 및 포인트 클라우드 인스턴스 분할을 지원합니다. 포인트 클라우드 데이터를 정확하게 분할하고 처리함으로써 보다 정확하고 정제된 객체 모델 및 장면 정보를 얻을 수 있으며, 머신러닝 및 인공지능 알고리즘을 위한 고품질 교육 데이터를 제공합니다. 이 플랫폼은 로봇 내비게이션, 자율 주행, 3D 재구성, 가상 현실 및 기타 분야에 적합합니다

지속적인 기술 발전과 응용 시나리오의 지속적인 확장으로 인해 3D 포인트 클라우드 분할 및 주석 기술은 다양한 분야에 보다 정확하고 효율적인 3D 데이터 처리 및 분석 방법을 제공하며 이는 큰 가치를 갖습니다. Biaobei Technology는 보다 의미 있고 가치 있는 데이터 제품을 만들기 위해 강력한 데이터 서비스 역량을 바탕으로 인공 지능 및 기계 학습 개발을 강력하게 지원할 것입니다

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