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自动驾驶汽车的发展已经见证了硬件传感器记录感官数据的容量和准确度的发展。传感器的数量增加了，新一代传感器正在记录更高的分辨率和更准确的测量结果。 所有自动驾驶汽车(AV)都使用一组硬件传感器来识别周围的物理环境。硬件传感器包括摄像机或一组摄像机，这些摄像机战略性地放置在车辆车身周围，以捕获2D视觉数据，以及一些安装在车辆顶部的雷达，以捕获3D位置数据。有一些像特斯拉这样的供应商认为，视觉数据足以让汽车识别其环境。其他供应商使用激光雷达传感器捕捉车辆周围物体的3D位置数据。将二维视觉数据和三维位置数据融合，使AV系统能够精确地了解周围环境。 标注需求概述此规则包含点云框、图像框和 trackingID 要求。 标注类型乘用车、三轮车、面包车、厢式货车、巴士、卡车、拖车/挂车、交通锥桶、隔离墩、人、二轮车、特种车辆、动物、未知车辆、未知碎片、其他合计 16 种分类。 1、乘用车 汽车、SUV、跑车、四轮老年代步车。 2、三轮车 三轮车、快递车、3 个轮子的老年代步车等体型较小的车辆。 3、面包车 面包车（小型普通客车：车长小于6米，座位≤9座）、MPV、金杯车 4、厢式货车 车后面装货的部分是封闭的，车厢方方正正（布盖着车斗的不算，标成卡车）车体和箱体是一体的才标注箱式货车；后面是集装箱的不是箱式货车，是挂车。 5、巴士 大巴（类似公交）、大型客车（车长大于6米，载客人数大于等于20人）、中型客车（车长小于或等于6米，载客人数在10-19人）。 6、卡车 带车斗的车，包括皮卡；大型三轮车也标注成卡车（体积和功能上更接近卡车）。 7、拖车/挂车 拖拽无法行驶的车辆；带警灯的道路救援车；卡车上拉的挖掘机不是拖车；拆分式货车， 车头可以和车厢拆分的货车. 注意，挂车只有车厢，没车头仍然需要标注成挂车。2.8交通锥桶无论可移动不可移动，起隔离或者警示作用。 8、交通锥桶 无论可移动不可移动，起隔离或者警示作用。 9、隔离墩 水马，隔离石块，防撞桶；球状石墩不属于此类型。 10、人 无论什么姿势，无论是否在车上。人骑车，人和车分开标注成两个相互重叠的框人在车上，比如站在卡车上，需单独标注 11、二轮车 包括所有机动非机动的自行车，摩托车等俩轮的车。 12、特种车辆 警察、救护车、城管执法（车顶有灯，有警报的）、工程车、道路施工车等；水泥罐车、油罐车、垃圾车、吊车都是特种车辆，吊车展开的吊臂不框入。 13、动物 如鸡猫狗马等。 14、未知车辆 知道是车但从点云中无法确定是什么车时需要标注成未知车辆； 未知车辆按优先级，长宽高在乘用车标准，就按乘用车 脑补；长宽高是大型车 就按大车 进行脑补 。 15、未知碎片 出现 在路面上，会对 路径规划产生影响的物体（如前车掉下的块状 杂物、车 祸残骸等） 点云标注时贴合点，图像标注时不用脑补 16、其他 无法 归类到前 15 类中的物体，出现 在行驶路面上的，会影响采 集车行驶的。对于“其他” 类型，只要 出现 在路面上 与路面有接 触，会影响采 集车行驶的需要标注，不用区分是否在非机动车道或者 辅路上，也不用考虑与 路面接 触的程 度；人行道不算行驶路面。 备注：当图像上物体较远或者没有图像参考无法确定 具体类型时，按危险系 数高一点的标注（挂车>卡车>箱式货车>巴士>小汽车）；远处 的箱式货车和卡车上拉的集装箱分辨不清时，优先按卡车标注；  框的标注范围1、3D点云没有 距离限制
2、2D图像有 满足 要求的图像框，在 3D点云中 就算只有一个点这个点云框也需要标注。
3、2D图像中标注面积不足，或者没有对应 图像的 障碍 物，在 3D点云中需 至少 6个点才需要标注。
4、2D图像中长和宽必须 都大于 5像素才需要标注，精度为 3个像 素。只要是可见的、达到 标注面积的
障碍 物都需要标注，不论有没有对应 的点云框。
5、2D视角 有多张 图像，所有图像上的障碍 物均需要标注
6、只要 与行驶路面有接触的障碍 物都需要标注，类型未知时可标为“其他”。备注：总结 ，客 观上说 存在以下三种框： （1）点云大于等于 6 个点的单独出现 的点云框； （2）点云至少 一个点，点云和图像成对出现 的点云框； （3）满足 要求的单独的图像框；关于场景 和属性限制下是否要框，框的标注方法1、框需要 脑补 ，使框反映真实 物体的大小；其中图像框不要脑补到 图像 外。 2、框需只包含车的主体， 打开的车 门、后 备箱、车的 细小零部件如后 视镜 、顶灯、 天线及细长的货物（如杆子）等不需要框入框（对二轮及以上的车均生效）。 3、车的货物等不需要在框内，框的顶部只到车顶；点云上如果无法 完全扫描到车顶的点，对于有货物的车， 可以大致“想象”车顶的位置。 4、对于“未知碎片”和“其他”类型，可以不用脑补 ，只标注可见部分。行人特殊说明1、车上的人需要单独标注，如二轮车三轮车骑手，四轮车的司机，站在货车车厢上的人等，都需要单独标注； 但点云中若车内人的框 完全 在车的点云框内（嵌套），车内人的框不用单独框出来 。 2、人携带物（人 打伞 ，人拉行 李箱等）只标人的主体部分;人抱小孩，连小孩一起标一个框；人拉小孩， 人和小 孩两个框。 3、人坐在轮 椅上，只标人，不标轮椅。人 坐在轮 椅/婴儿 车上，能 看到 明显的人的 就标人， 车不用标，从轮椅/婴儿 车后面 看不清人的 就标注车 为未知车辆大框的标注1、隔离墩、水马、锥筒等成片 出现 或者 远处密 不可分的，可以把物理位置上有接 触的标注成一个大框，不管是在路上还是路 外。 2、路外的障碍 物，如 果被 遮挡或相互遮挡，可标为大框（因为 是忽略属性，不进行训练）,这个大框 里什么车的种类较多就 标注什么类型, 遮挡统一是 严重遮挡，截断无截断，ID为-1，运动 朝向按大概的一个方向标注，统一标注逆向；单独出现清晰可见的可以单独标。 点云框属性要求3D 点云需要标注障碍物类型、障碍物 ID、同向逆向 3 个属性。 1、点云类型只有 16 种，无 采集车车厢类别。 2、ID编号 以点云框 为主 ，连续出现 的同一个 障碍 物保持 同一个 ID，若障碍 物消失 一帧后可 赋予新 的 ID 3、所有框 均需要标注 ID，“其他”类别ID标为“-1”。 4、如果点云框 对应 的图像框 ID是“-1”,点云框 与图像框 ID可以不一致，没有 关联关系，其他 情况 下，图像框与点云框 ID保持 一致 5、同向逆向属性：同向用于标记采 集车可 直接行驶的路面上的障碍 物； 因此采集车所在的车道 为同向属性；对向的车道 为逆向属性；不在同一个平面的 为逆向属性；车道外为逆向属性。图像框属性要求2D 图像需要标注障碍物类型、遮挡、截断、运动方向、障碍物的 ID 属性、是否忽略、同向逆向 7 个属性。 图像框截断属性1、被图片截断，无需脑补到 图像 外，只标注图像内的部分，图像外不标注。 2、一点点的截断也算截断。 3、若在图像点云联合标注中【使 用点云 cc客户端】 ，因图片截断，可见部分不 足20%， 图像上的框 仍然需要标注。图像框的运动方向标注目标车辆的朝向，以可见车辆姿态为准。 乘用车、三轮车、面包车、厢式货车、巴士、卡车、拖车/挂车、人、二轮车、特种车辆这10 个类 别标移动方向，人和二轮车远一点 看不清的话就根据 位置和所在车道做一个大概的推断。交通锥桶、隔离墩、未知碎片、其他、动物、未知车辆、采集车，此 7 种分类不需要标注运动 朝向。  工具上显示如下（展示的 为车的可 见面， 若是图片有截断或者遮挡的障碍 物，需 脑补想象后的可 见面）： 朝向 1-后，属于与采集车同一车道的前向车辆， 朝向 2-左后，从采集车位置看，该车往左前方行驶， 朝向 3-左，从采集车位置看，为横穿车辆， 朝向 4-左前 ， 朝向 5-前，属于 与采 集车同车道的对向行驶车辆（理论上 极少）， 朝向 6-右前 ， 朝向 7-右，从采集车位置看，为横穿车辆， 朝向 8-右后，从采集车位置看，该车往右前方行驶。左图红黄蓝 都属于可 见左 后， 朝向 2【红色 框为截断框， 脑补 后可知可 见左 后两面】，绿色框属于可 见左前 ，朝向 4； 卡车摄像头比较高，如果是乘用车的话应该看不到车头。用乘用车的视角去判断，图像框的遮挡属性1、被任何 物体遮挡都算遮挡（车和货算一体，不算遮挡），并脑补 遮挡部分，标注时注意车辆的下边缘 要接 触地 面（不要 脑补到地 面下），遮挡分 为3个等 级 （1）无遮挡(visible)：遮挡 0~20%b. （2）部分遮挡(occlusion：遮挡 20%~50%c. （3）严重遮挡(heavily-occlusion)：遮挡 50%以上2、遮挡在 20%，50%左右 无法 判断时，优先 选择 遮挡程 度大的，比如分不清比 20%多还是少优先选择遮挡 20~50%。 3、遮挡大于 80%时，仍需标注图像框 4、遮挡和截断独立判 断， 对于有截断的障碍 物，截断后的遮挡属性，按截断后车的可见面积 被遮挡程 度来 标注。 图像的忽略属性1、成片无人接触的自行车。 2、成片 停在路 边的四轮车（如堵车场景 在路中 间的四轮车不算忽略）。 3、与采 集车不在一个平面的 障碍 物。 4、路面上 聚集出现 的锥桶、隔离墩、水马等。 5、行驶路面 外的障碍 物统一标 记为 忽略属性，行人和动物除外 。【行人可标 记为 忽略属性的只有 群体具体无法 区分人 与人的 边界 时，可以 整体大框，标记忽略属性，其他情况都不是忽略属性， 比如在非行驶路段的行人需要正常标注，行人骑的二轮车三轮车， 骑手和车都要正 常标注不标略。如果没有 人 那么二轮车三轮车就标注 为略】 6、图像标大框的，点云若可以单独 区分出来还 是要单独标点云框，标注属性 id可以不和大框一 致 7、自行车大量聚 集没有人骑车或推车无法分 辨标注，标注 ignore 属性，遮挡统一标 记为严 重遮挡， 截断为无截断。 8、车辆大批聚 集在一起，无法标注，标注 ignore 属性，标注 为乘用车类别，遮挡 统一标 记为严重 遮挡，截断为无截断。图像框 使用尽可能的框，且尽可能 少地 包含 背景信息的多个框 来标注。 9、与采 集车不在同一平面的路面（如 高架桥 上、 高速 下面、 广告牌 上）的障碍物都 添加 ignore属性，与采 集车不在同一路面， 若满足 标注 条件 （遮挡程 度低 于80%，长和 宽大于5像素）， 需要标记忽略标 记（即ignore 属性）。 10、行驶路面外， 忽略属性 11、行驶路面外相互遮挡的障碍物，整体大框略，但框尽量少地与其他非忽略的框重叠。图像框的 ID属性1、若在图像点云联合标注中【使 用点云 cc客户端】 ，图像框的 ID与对应 的点云框相同（图像框是忽略属性除外），若图像中单独出现 ，但点云中未有相应点云框的 情形 ，该图像 ID 与其前后的图像 ID 保持 一致即 可。 2、图像大框 被标记为“忽略”，ID应为“-1”。 3、若图像有单独的障碍 物被标记为“ 忽略”，ID跟随 其对应 的点云标注为正整数，不标“-1”  tracking ID标注50-51 帧为一组，在组内【需要 300 帧一组标注的 ID 标注规则相同】。 1、同一个物体上下帧编号 、方向、类型需保持 一致。 2、同一 帧需保证编号唯一性，不能出现 同一 帧有两个相同编号 的不同物体；同一个物体在从出现到消失这段之内只可 使同一个 trackID,编号 不可重 复出现 。 3、物体中 间断帧时， 再次出现 物体 使用 900+进行编号（不是 必须 900+，是要避免不同障碍 物使用同一ID）。 （1）如果一个物体 前后帧存 在中 间被 遮挡 导致消失 ，如 第1帧mark球id6障碍 物存在， 第2帧连续消失，第3帧又出现了，则 第3帧开始可以 使用 900编号 。 （2）如果是因为漏 标导致连续消失了则不能 使用新编号 900，举例 ：障碍 物 id6第1帧出现 ， 然后 第2帧由 于标注 员漏 标且确定 该框可标注，第3帧发现且 标注， 这种情况不能 启用 900 编号 ，需要 补上第2 帧漏 标障碍 物，仍 为id6。4、同一个 障碍 物的点云框及对对应 的图像框 ID相同。 5、需要标-1 的情景 ：图像需要标略属性的大框和其他类型 6、因图像框要和点云有对应关系，图像上单独的障碍物需要标略的 ID，要和 对应 的点云框 ID一致，图像上不标-17 验收标准连续帧 ID 和类型 保持 一致；暂不对点云框的大小和角度 的一 致性做严格限制（点云框大小和 角度 要求 尽量 一致，视前 2 批的标注 结果 ，再做具 体要求）。 验收方式及正确率要求按 2D 和 3D 的总框数计算正确率，框的正确率达到 98%即视为验收通 过；纯图像项目，以 2D 框计算框的正确率达到 98%即视为 验收通 过。 ～～～～～～～～～～～～～～～～～～～～～～～～～～～～～～～～～～～～～～～～ 关注阿玲，一起学习更多数据小知识 专注于数据数据标注、采集服务 专业图像、语音数据处理，欢迎合作。 |
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