4.2.4

自动驾驶汽车感知系统数据采集与标注指导方案

1. 数据采集方案

l  多传感器融合：结合摄像头、激光雷达（LiDAR）、毫米波雷达、GPS 和 IMU 等多种传感器，实现全面的环境感知。

l  场景覆盖：覆盖城市道路、高速公路、隧道、雨雪天、夜间等多种典型驾驶场景，确保数据多样性与泛化能力。

l  事件触发采集：在特定事件发生时（如紧急刹车、避让行动），自动触发额外数据采集，以捕获关键时刻。

l  数据质量控制：设置传感器校准流程，过滤模糊、过曝、传感器失效等无效数据，确保采集数据的可用性和一致性。

l  数据加密与传输：采用安全的数据传输协议，确保数据在传输过程中的安全性。

2. 数据标注方案

l  定义标注标准：明确标注类别、边界框精度要求、遮挡处理规则等。

l  选择标注工具：使用专业的数据标注软件，支持2D框、3D框、语义分割等标注类型。

l  标注员培训：对标注员进行专业培训，确保他们理解标注标准，熟悉工具使用。

l  执行标注任务：分配数据给标注团队，设定清晰的任务指标和截止日期。

l  质量控制与复查：实施多级检查，包括自动检查和人工复查，确保标注的准确性和一致性。

数据整合与存储：将标注后的数据整合，形成高质量结构化数据集，存储在安全的数据仓库中，供模型训练使用