Gán nhãn LiDAR là gì?

Dữ liệu LiDAR là gì và tại sao cần gán nhãn dữ liệu này ?

Các kỹ thuật gán nhãn mà chúng ta đã thảo luận chủ yếu tập trung vào việc phát hiện dữ liệu trong không gian 2D. Tuy nhiên, chúng ta không thể bỏ qua việc cần một công cụ để tính toán thông tin 3D, như độ sâu, khoảng cách giữa các đối tượng, độ phản xạ của các đối tượng và các trường hợp khác mà các kỹ thuật 2D không hiệu quả. Gán nhãn LiDAR giải quyết những vấn đề này và chúng ta sẽ khám phá cách nó hoạt động.

Để hiểu rõ hơn về ứng dụng phổ biến nhất của gán nhãn dữ liệu LiDAR, trước tiên hãy làm quen với thuật ngữ: hợp nhất cảm biến (sensor fusion). Hợp nhất cảm biến là quá trình thu thập dữ liệu từ nhiều cảm biến để tạo ra sự hiểu biết chính xác và toàn diện hơn về môi trường. Trên thực tế, thông tin từ một nguồn duy nhất có xu hướng thiên vị và không đầy đủ so với dữ liệu được gán nhãn từ nhiều nguồn khác nhau. LiDAR rất hiệu quả trong việc phát hiện khoảng cách và vị trí của các đối tượng trong không gian 3D, nhưng nó không thể luôn cung cấp toàn bộ bức tranh. Đó là lúc hình ảnh đi vào, cung cấp thêm chi tiết như màu sắc và kết cấu.

LiDAR đã trở nên phổ biến nhờ sự bùng nổ của các phương tiện tự hành. Khi xe tự lái ngày càng trở nên phổ biến hơn, gán nhãn LiDAR trở thành một công nghệ chủ chốt giúp xe di chuyển an toàn trong môi trường xung quanh. Hãy cùng thảo luận về trường hợp kết hợp dữ liệu LiDAR và hình ảnh để tạo ra nhận thức mạnh mẽ và chính xác hơn cho các phương tiện tự hành.

Dữ liệu LiDAR được gán nhãn có thể cung cấp các phép đo khoảng cách chính xác để phát hiện chướng ngại vật và xác định các đặc điểm của con đường. Tuy nhiên, các công cụ gán nhãn dữ liệu LiDAR đơn lẻ không thể cung cấp thông tin chi tiết về màu sắc, kết cấu và hình dáng của các đối tượng. Bằng cách kết hợp hình ảnh đã được gán nhãn với dữ liệu LiDAR, các phương tiện tự hành có thể trích xuất thêm thông tin như màu sắc và kết cấu của đối tượng, giúp cải thiện khả năng hiểu biết về môi trường xung quanh.

Ứng dụng của gán nhãn LiDAR

• Phân đoạn LiDAR: Công nghệ LiDAR đã tồn tại hơn 10 năm và gần đây trở thành một chủ đề nóng, đặc biệt trong lĩnh vực tự hành nhờ khả năng cung cấp thông tin 3D chi tiết về môi trường xung quanh xe. Thông tin này bao gồm chướng ngại vật, vị trí của chúng, vận tốc so với xe, và các dữ liệu khác quan trọng cho trải nghiệm lái xe an toàn. Phân đoạn LiDAR giúp dự đoán và gán nhãn chính xác các điểm trong dữ liệu, từ đó giúp hệ thống tự hành nhận diện chính xác tất cả các chướng ngại vật và con đường.
• Phát hiện đối tượng: Phát hiện đối tượng với các hộp bao 3D (3D bounding boxes) trong dữ liệu LiDAR là quá trình nhận diện và phân loại các đối tượng trong đám mây điểm. Phát hiện đối tượng trong dữ liệu LiDAR dễ thực hiện hơn so với phân đoạn và thường được sử dụng để phát hiện người đi bộ và xe cộ trong các công ty phát triển xe tự hành.
• Theo dõi đối tượng: Đôi khi dữ liệu LiDAR được thu thập dưới dạng chuỗi các khung hình, và trong trường hợp này, theo dõi đối tượng trở thành một phần quan trọng của gán nhãn LiDAR. Các kỹ thuật như nội suy, gán nhãn hỗ trợ AI, và các thuật toán theo dõi tự động đang trở thành công cụ thiết yếu để thực hiện gán nhãn nhanh chóng và chính xác trên dữ liệu LiDAR.

WWW.MPBPO.COM.VN

BPO.MP cung cấp các dịch vụ gán nhãn LiDAR tiên tiến, giúp tối ưu hóa quá trình phát triển và triển khai các hệ thống xe tự hành bằng cách tích hợp công nghệ AI hiện đại và quy trình kiểm soát chất lượng toàn diện.