倍赛科技BasicFinder-全新点云分割工具

最新推荐文章于 2024-06-20 09:49:29 发布
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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/BasicFinder/article/details/122172492

倍赛科技BasicFinder-全新点云分割工具

倍赛科技发布全新点云分割工具
3D激光点云分割任务的目的是为点云数据中的每个点赋予唯⼀的语义类别标签。此次倍赛科技将领先的点云Potree渲染技术，应用至点云分割标注中，使性能相对较差的计算机也可在浏览器中对1200万点内的点云数据进行分割标注，为自动驾驶行业或3D地理空间建设提供更精准的数据。

普通点云分割工具可处理40万以内点，通过Potree渲染技术，将可标注点数提升至1200万点，应用场景也由仅可进行自动驾驶行业数据分割，扩展成可以支持更多场景，如3D地理信息建设、智慧交通、智慧医疗、智能制造等。

同时Potree渲染技术会对数据点做优化处理，能看见的点会大大提高渲染效果，使场作业景更精细，标注员更易分辨。看不见的点不再进行渲染，使作业更流畅，普通电脑也可以将大画布完整打开，避免了传统点云工具卡顿问题。

普通点云分割工具可处理的数据样例 普通点云分割工具可处理的数据样例

倍赛科技新点云分割工具可处理的数据样本倍赛科技新点云分割工具可处理的数据样本

此次新点云分割工具，倍赛

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使用CloudCompare和PCL实现点云等间距切片
CodeNexus的博客
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其中，点云等间距切片是点云处理中的一种常见操作，它可以将点云数据按照等间距的切片间隔进行切割，并提取每个切片上的点云信息。切片间距定义了每个切片之间的点云数据距离，切片范围定义了切片的起始位置和结束位置。在CloudCompare的顶部工具栏中选择"编辑"->“切割”，然后选择之前加载的点云数据作为输入。在CloudCompare的顶部工具栏中选择"计算"->“包围盒”，然后选择点云数据进行包围盒计算。接下来，我们需要在代码中添加点云等间距切片的实现。对象，并设置了输入点云数据、切片范围以及切片间距。
PCL 点云分块【2024最新版】
点云侠的博客
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使用PCL对大场景点云进行分块，博客长期更新，本文最新更新时间为：2024年11月25日。
Cloud_viewer与点云切割
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Point Cloud 1.4.0的tutorial中编译完成的可执行程序,供广大网友观看效果,如有兴趣可以加入交流...qq号2397045724
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点云语义分割标注工具-semantic-segmentation-editor
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semantic-segmentation-editor点云标注工具的安装与使用1.软件的安装2.软件功能界面介绍3.标注后数据介绍 该软件可标注2D图片（png，jpg等）与点云数据（pcd）不说废话，直接上干货！！！ 1.软件的安装     (1)下载后随便你解压到那个文件夹下(软件github地址)     (2)在终端中运行： curl https://install.meteor.co...
倍赛BasicFinder首推私有化标注系统，助推企业AI数据标注一键化
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2018年10月26日，倍赛BasicFinder北京技术研发中心正式对外发布BasicFinder HIVE 私有化数据标注系统1.0版本。该数据标注系统拥有流程管理、标注工具集及服务包3个核心结构单元，并通过闭环设计，被打造成一站式数据加工及管理平台，助推AI企业数据标注自主化。 据倍赛BasicFinder CEO杜霖介绍，BasicFinder HIVE 私有化数据标注系统的诞生，源于倍...
3D点云分割标注工具，助力AI多领域场景理解
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06-06 771
3D点云语义分割是指给点云中的每个点赋予特定的语义标签，也可以说是对每个物体进行分割，赋予每个物体特定的含义。这种技术在自动驾驶、机器人、增强现实（AR）等许多领域有着广泛的应用，是场景理解的关键。然而，由于3D点云数据具有稀疏性、不规则性等特点，对其进行分割具有较大的挑战。为了解决这一问题，倍赛科技推出了全新升级的3D点云语义分割工具，实现了高效、准确、稳定的点云分割效果，提供高质高效的模型训练数据。本文将对该工具的相关功能亮点进行介绍。
点云分割segmentation
mjmald的博客
10-09 2606
PCL学习笔记
倍赛BasicFinder SaaS数据标注工具解决6个实操问题
BasicFinder的博客
01-17 1836
在人工智能领域，数据、计算能力和算法被公认为是推进AI发展的三大核心力量，数据作为最基础要素，是满足算法实现深度学习的重要素材，因此，学习数据的加工质量与效率也自然成为AI企业最关注的话题。 数据质量是否优质可以从三个维度进行考量：泛化性、量级、精度。数据泛化性和量级的获得相对来说比较容易。这归功于国内有许多类似荟萃众包这类的数据采集渠道，AI企业仅需制定明确的数据需求。而数据加工的精度和效率，...
三维点云（PointCloud）处理软件CloudCompare.zip
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CloudCompare是一款三维点云（Point Cloud）处理软件，可以方便地使用计算法向量、优化法向量、泊松构网、滤波等功能。 标签：CloudCompare
点云切片；点云平面切割
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主要用于三维点云的平板分割, 每次只能分割出一个平面。 (It is mainly used for 3D point cloud segmentation.Only one plane can be segmented at a time.)
分割点云数据_Transformer 最新应用，3D 点云处理，实现 S3DIS 数据集场景分割mIoU首次突破 70% ！...
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01-12 621
#Point Transformer#Point Transformer自注意力网络已经彻底改变了自然语言处理，并在图像分类和目标检测等图像分析任务中取得了不错的进展。基于以上工作成功的启发，作者研究了自注意力网络在 3D 点云处理中的应用。为点云设计了自注意力层，并利用这些自注意力层来构建自注意力网络，用于诸如语义场景分割、物体部分分割和物体分类等任务。Point Transformer 的设计...
首个开源室外点云分割工具箱，多篇算法均已复现！（已开源）
CV_Autobot的博客
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作者|ADLab 编辑|OpenDataLab点击下方卡片，关注“自动驾驶之心”公众号ADAS巨卷干货，即可获取点击进入→自动驾驶之心【语义分割】技术交流群后台回复【分割综述】获取语义分割、实例分割、全景分割、弱监督分割等超全学习资料！PCSeg高性能点云分割开源框架点云语义分割任务旨在将点云中的每个点分配类别甚至实例标签。然而，作为自动驾驶3D感知的关键任务之一，现有开源工具箱大多仅围...
推荐一款实时点云语义分割神器 - PointPainting
gitblog_00018的博客
06-20 743
推荐一款实时点云语义分割神器 - PointPainting 去发现同类优质开源项目:https://gitcode.com/ 在三维计算机视觉领域，高效准确的点云处理是关键任务之一。今天，我们要向您推荐一个基于Python和PyTorch实现的开源项目——PointPainting-Semantic-Segmentation。该项目旨在实现实时的点云语义分割，帮助开发者轻松地对每个点赋予特定类别...
CloudCompare—点云几何体分割
Z's Palace
04-17 748
通常的做法是，在判断点是否在多边形内部之前，先检查点是否在多边形的边界上。需要注意的是，这段代码似乎是基于一个特定的算法（可能是由W. Randolph Franklin提出的）来判断点是否在多边形内部。对于在多边形上的点，判断方法稍微有些不同。因为多边形的边界上的点可能被计算为与多边形内部的点具有相同的交点数量，这会导致误判。它首先检查一个多边形是否完全在视口内，然后遍历点云中的每个点，检查其是否在多边形内，并根据。通过这种方法，可以在不需要检查多边形的所有顶点的情况下快速判断点是否在多边形内部。
CloudCompare——使用编程进行点云切片
ByteProwl的博客
08-13 505
点云切片是指将三维点云数据根据特定的几何形状或平面进行切割的过程。函数中，我们遍历每个点，并通过比较其z坐标与切片平面的高度来确定是否保留该点。如果点的z坐标大于切片平面的高度，则将其保存到切片的点集中。总结起来，本文介绍了如何使用编程语言进行点云切片，并提供了相应的C++源代码。希望这对于点云数据处理的初学者是有帮助的，并激发更多关于点云处理的探索和创新。点云数据处理在许多领域中都是非常重要的，而点云切片又是其中一个常见的任务。，该函数接受点云数据和切片平面的高度作为参数，并返回切片后的点云集合。
倍赛BasicFinder数据采集质量与效率保障流程设计方案
BasicFinder的博客
01-17 814
一、倍赛BasicFinder 数据采集整体流程设计（如下图）： A）采集需求：数据需求方根据自身需求制定好需求文档； B）需求文件分析：有数据顾问直接对接客户，通过培训会议等方式，充分理解需求； C）采集搭建环境和设备调试：针对于定制化较高的数据进行采集环境的搭建和设备采购以及调试； D）项目测试：建立采集数据样本，反馈客户，再次沟通采集数据与需求的贴合度； E）定义采集方案：采集...
点云裁剪：使用CloudCompare和PCL进行高效的点云数据处理
JbPatch的博客
09-23 818
在上面的示例代码中，我们首先加载了一个输入点云数据文件（input_cloud.pcd），然后定义了一个裁剪框，其最小和最大边界分别为(-1.0, -1.0, -1.0)和(1.0, 1.0, 1.0)。使用CloudCompare和PCL库提供的功能，我们可以轻松地进行高效的点云裁剪操作。点云裁剪是点云数据处理中常见的任务之一，它可以帮助我们去除不需要的区域，提取感兴趣的点云子集，或者减少数据量以便更高效地进行后续处理。点云裁剪的基本原理是通过定义一个裁剪框或裁剪几何体来选择感兴趣的点云子集。
点云语义分割标注工具：Semantic Segmentation Editor安装详细步骤
weixin_72056722的博客
04-25 1968
Semantic Segmentation Editor的安装教程
数据采集质量控制
最新发布
05-13
### 数据采集过程中的质量控制方法与工具 #### 1. 明确需求并制定标准化流程 在数据采集之前，明确需求是确保高质量数据的基础。倍赛BasicFinder采用了一套完整的流程来保障数据的质量和效率[^3]。这一流程包括需求文档的制定、需求文件分析、环境搭建和设备调试等多个环节。通过这些步骤，可以有效减少因前期规划不足而导致的数据质量问题。 #### 2. 测试阶段的重要性 为了验证数据采集方案的有效性，在正式执行前通常会进行项目测试。例如，倍赛BasicFinder会在测试阶段创建数据样本并与客户需求方沟通其贴合度[^3]。这种做法不仅能够提前发现问题，还能为后续的大规模数据采集提供可靠的依据。 #### 3. 定义详细的采集方案 一旦测试成功并通过客户的确认，就需要进一步定义具体的采集方案。此阶段涉及筛选适合的标注人员或团队，并根据他们的能力和经验分配任务[^3]。合理的资源配置有助于提高工作效率的同时也保证了数据的一致性和准确性。 #### 4. 使用专业的审核机制 无论是内部团队还是外部众包平台所采集的数据都需要经过严格的审查才能最终交付给客户。倍赛BasicFinder设有专门的数据中心负责质检工作，由专职质检员完成这项重要任务[^3]。此外，对于不合格的数据采取销毁措施以防止误用也是非常重要的一部分。 #### 5. 利用先进技术手段辅助质控 除了人工干预外，还可以借助一些先进的技术和工具来进行更加精准高效的质量控制。比如物联网(IoT)技术可以通过网络连接各种智能终端设备实现对其状态信息持续不断地监测记录;而SCADA系统则能自动处理大量来自现场仪表传感器传来的信号并对它们加以存储显示以便于后期分析利用[^2]。 #### 6. 遵循行业最佳实践 最后值得一提的是遵循行业内公认的优秀实践经验同样至关重要。这可能涉及到选择恰当的标准协议来解决兼容性问题,或者运用统计学原理评估测量误差范围等等方面的工作内容. ```python def quality_control(data_samples): """ Simulate a basic data quality control process. Args: data_samples (list): List of raw collected data samples Returns: list: Filtered high-quality data after QC checks """ filtered_data = [] for sample in data_samples: if validate_sample(sample)[^3]: processed_sample = preprocess(sample)[^2] if review(processed_sample)[^3]: filtered_data.append(processed_sample) return filtered_data def validate_sample(sample): pass # Placeholder function to check validity based on predefined criteria def preprocess(sample): pass # Placeholder function representing preprocessing steps like normalization etc. def review(preprocessed_sample): pass # Function simulating human or automated reviews before final acceptance ```
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