🌍 理解 3D 语义分割

三维语义分割是为三维点云中的每个点分配一个语义类别（如汽车、行人、道路、建筑物、植被）的过程。这项技术对于需要精确了解环境和上下文的自主系统来说至关重要。

三维语义分割为何重要

对于自动驾驶汽车、机器人和无人机等自动驾驶应用来说，语义分割提供了至关重要的功能：

• 场景理解：它提供了对环境的密集、细粒度感知，超越了简单的物体检测。
• 情境感知：它能帮助系统区分可驾驶区域和不可驾驶区域，以及静态物体和动态物体。
• 安全性：它对于预测意图至关重要，例如区分即将过马路的行人和路灯杆。
• 高精度绘图：它能够创建和维护具有丰富语义细节的高清地图。
• 传感器融合：它将激光雷达、雷达和摄像头的数据融合到统一的场景解读中。

如果不进行细分，自动驾驶系统就只能 "看到小圆点"，而无法理解这些小圆点是什么以及它们与驾驶任务的关系。

🚗 实际应用

三维语义分割的应用涉及多个行业：

• 自动驾驶和 ADAS：车道检测、识别可驾驶空间、道路用户分类以及了解交通基础设施。
• 制图与定位：创建带有语义标签的高清地图，实现基于地标的定位。
• 机器人与无人机避障、仓库自动化和农业应用。
• 建筑与采矿：现场制图、进度监控和安全区检测。
  
  

Kognic 3D Semseg内部介绍

为三维语义分割创建高质量的训练数据需要专门的工具。在 Kognic，我们开发了高效的标注工作流程，大大缩短了标注三维点云所需的时间。

我们方法的关键在于我们的聚合功能，它允许标注者一次标注多个帧。以下是其工作原理：

1. 静态元素切片：首先，我们可以移除动态物体，专注于路面等静态元素。这样就能更轻松地在多个帧中标注场景中不变的部分。
2. 曲面多边形工具：使用多边形工具，注释者可以快速标注可驾驶的路面。一个注释适用于整个序列，可节省大量时间。
3. 车辆方框工具：与长方体标注类似，我们的方框工具可轻松标注车辆和其他跨帧的规则物体。
4. 用于不规则物体的 3D 球形画笔：对于树木等形状不规则的物体，我们的球形笔刷可以进行深度感知标注，从而有效捕捉复杂的结构。

这种聚合和专用工具的组合使标注者只需几个操作就能对整个序列进行标注，在保持标注质量的同时大幅提高了工作效率。我们的产品专家艾德里安制作了一段视频，演示了这一功能的实际操作：

3D SemSeg 解决方案的注意事项

在评估自动驾驶应用解决方案时，请考虑以下关键标准：

• 准确性和鲁棒性：关注不同类别的高 mIoU 分数、罕见物体的处理以及不同条件下的性能。
• 可扩展性和效率：解决方案应能快速处理大型点云并高效使用内存。
• 通用性：它应能在不同的地理环境下与不同类型的传感器协同工作。
• 集成能力：系统应与其他自主组件无缝协作，并支持多传感器融合。
• 数据处理：寻找能有效进行标注的工具。
  
  
  

底线

三维语义分割是自动驾驶环境感知的基础。它让机器有能力理解三维世界，而不仅仅是看到它，从而实现更安全、更智能、更可扩展的感知。

有了 Kognic 这样功能强大的标注工具，创建这些系统所需的训练数据就会变得更加高效。