数据标注——滴滴无人驾驶网约车的助力推手中国新闻资讯网- 中国第一新闻资讯

02 人工智能时代 科技发展从未如此迅猛 自动驾驶汽车最理想的状态是级别L5级(完全自动驾驶)，就是他可以在所有道路环境下执行完整的动态驾驶任务和动态驾驶任务支援，全程无需驾驶员介入，此时的自动驾驶汽车又可以称之为无人驾驶汽车。 未来自动驾驶车辆不需要车内安全员，不需要设计方向盘和刹车，有单独的生产线。 从初出茅庐，到技术完善，再到商业和法规的成熟，自动驾驶在世界范围内的应用和普及还有很长一段路要走，不光是滴滴，所有相关的企业和平台都要为接下来至少十年的发展进行全面的规划，做好迎接挑战的准备。 科技才是第一生产力；如同当年汽车刚诞生的时候一样！ 03 数据标注 助力无人驾驶高速发展 数据标注可以说是人工智能行业的基石。数据标注员就相当于人工智能的老师，机器学习需要海量的数数据，这些数据就来源于数据标注行业。 自动驾驶行业，在汽车自动驾驶的过程中，汽车本身需要具备感知、策划、决策、控制等多项技能，这些技能可以统称为人工智能。 然而，所谓的智能只是一个结果，想要让汽车本身的算法做到处理更多、更复杂的场景，背后就需要有海量的真实道路数据做支撑。而这就需要依靠数据标注。 数据标注存在的意义是让机器理解并认识世界。在汽车自动驾驶领域，数据标注处理的标注场景通常包括换道超车、通过路口、无红绿灯控制的无保护左转、右转，以及一些复杂的长尾场景诸如闯红灯车辆、横穿马路的行人、路边违章停靠的车辆等等。 无人驾驶中常用的数据标注类型： 1 图像标注-线标注 根据需求标注检测对象相对应的线型位置，例如：车道线 图像标注-边框标注 标注检测对象相对应的区域，例如：汽车/行人等各种物体。 3 图像标注-3D边框标注 将图像中待检测物体以立体形式标注，例如汽车检测。 4 图像标注-语义分隔 根据检测区域不同，将图像标注为不同的像素，例如来自汽车拍摄的图像。 5 图像标注-多边形标注 根据需求标注检测对象的形状，例如：标注图像中的汽车轮廓(示例图)或标记污损边界。 6 图像标注-点标注 根据需求标注检测对象参考点的像素坐标，或者图像中的关键点标记，如人脸。 7 图像标注-3D点云标注 在3D空间中，标注点云数据中指定的检测对象，如汽车、行车道等。 8 视频标注-跟踪标注 在视频或者连续的图像中跟踪标注检测对象，形成有ID关联的运动轨迹。 04 人工智能行业想要持续稳健的发展， 人才的培养是最为重要战略任务。 在AI及AI数据行业迅猛发展的今天，规范统一、专业标准的人才评价体系是高效普适人才培养、新技术无障碍交流、统一行业通用准则的基石。 AI优评行业提供最系统的人才培养体系，为数据标注师们提供不断提升职业技能的通道，助力我国抢占人工智能制高点！ AI优评希望能有更多的识之士，关注并加入到人工智能-数据标注行业，共同参与和推进行业发展！