智驾数据的终极标注工具！800倍提效的4D标注是什么黑科技？

最新推荐文章于 2025-10-17 10:50:58 发布

转载最新推荐文章于 2025-10-17 10:50:58 发布 · 384 阅读

CC 4.0 BY-SA版权

原文链接：https://mp.weixin.qq.com/s?__biz=Mzg2NzUxNTU1OA==&mid=2247608550&idx=1&sn=a32f7d2c741f6c0225317332a46247bb&chksm=cf34705ff8825f8a477dfb295a7146e2649c5763a8076cc5352cade6ad80723c715740f75446&scene=126&sessionid=0

文章标签：

#科技

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

今天自动驾驶之心邀请来了整数智能的刘明皓、殷子君！为大家分享智驾数据的终极标注工具！

如果您有兴趣分享相关学术成果，请联系AIDriver002！

‍

更多行业咨询与技术分享，欢迎加入『自动驾驶之心知识星球』，相关将在星球内公布！

哔哩哔哩关注自动驾驶之心，预约直播

自动驾驶之心B站

【自动驾驶之心】全平台矩阵

确定要放弃本次机会？

福利倒计时

: :

立减 ¥

普通VIP年卡可用

立即使用

自动驾驶之心

关注关注

0
点赞
踩
0

收藏

觉得还不错? 一键收藏
0
评论
分享

复制链接

分享到 QQ

分享到新浪微博

扫一扫
举报

举报

AUTOSAR从入门到精通-端到端（End-to-End）方案（二）

getusushu的博客

01-17

768

端到端自动驾驶是指使用一种集成化的技术，一种直接从传感器输入数据到车辆控制输出的自动化驾驶系统，它旨在通过单一的深度学习模型处理所有的感知、预测和规划任务，从而实现从原始传感器数据到车辆控制指令的端到端处理。当前已量产自动驾驶解决方案主要仍以模块化架构为主，主要将自动驾驶任务拆解成多个模块交给专门的模块处理。完整的模块化架构包括感知、定位、决策、路径规划和控制等模块。而端到端架构减少中间环节，将自动驾驶多个模块整合成一个模块，进入数据驱动阶段。与传统的软硬件分离的设计方式不同，

51c自动驾驶~合集32

whaosoft~aiotの开发板商城

11-24

1613

与现有先进的基于3DGS的方法相比，本文的方法实现了25%的速度提升、30%的内存消耗减少，并在质量上取得了更好的表现，为3D网格重建树立了新的基准。之前的研究表明，在多任务学习框架中结合语义分割（SS）和场景语义补全（SSC）可以提升两项任务的性能，其中 SS 提供详细的语义特征，补充 SSC 捕获的几何理解，使得两个模块都能从共享的特征提取中受益。所以，越来越多的研究人员愿意转向高保真的模拟器，如：CARLA等，来生成一些数据，虽然这些合成的数据与真实世界的数据还是存在一些domain gap。

参与评论您还未登录，请先登录后发表或查看评论

CVAT自动驾驶：LiDAR点云标注技术

gitblog_00985的博客

09-05

1044

自动驾驶技术的快速发展对高质量训练数据提出了前所未有的需求。LiDAR（Light Detection and Ranging，激光雷达）作为自动驾驶系统的核心传感器，能够提供精确的三维环境感知数据。然而，LiDAR点云数据的标注工作面临着巨大挑战： - **数据复杂度高**：数百万个点需要精确标注 - **标注精度要求严苛**：毫米级误差可能影响模型性能 - **多模态数据融合**：需要与摄像...

gitblog_00843的博客

08-30

1122

智能驾驶中常见的数据标注—4D标注

最新发布

2501_92647820的博客

10-17

1041

未来，随着传感器技术的升级（如更高帧率的激光雷达）和标注算法的优化，4D 标注将能捕捉更精细的时空细节（如毫米级的位置变化、毫秒级的反应时间）。它通过连续的时空数据，为智能驾驶系统构建了一个动态的立体世界，让系统能像人类一样，在感知空间的同时，理解时间维度上的变化规律。4D标注是在3D空间维度的基础上，增加了时序这一关键维度。针对车辆、行人、骑行者等移动目标，4D标注会在连续的时间序列（如每秒30帧的动态点云）中，逐帧标记目标的3D边界框，并通过唯一ID将不同帧中的同一目标关联起来，形成完整的运动轨迹。

PyTorch自动驾驶感知：YOLOv8+BEV+多传感器融合，实车数据标注到模型部署避坑指南

2501_91798322的博客

09-10

1236

部署的核心目标是“在边缘设备上实现实时性（延迟＜100ms）+ 精度损失＜5%我们的部署目标是NVIDIA Jetson AGX Orin（算力200TOPS），全程基于PyTorch→TorchScript→TensorRT的优化链路。

认知引擎启动！自动驾驶4D自动标注驱动数据闭环新范式~

CV_Autobot的博客

03-13

430

点击下方卡片，关注“自动驾驶之心”公众号戳我->领取自动驾驶近15个方向学习路线自动驾驶的第一性原理：数据驱动！随着近两年自动驾驶技术的不断发展，对高质量数据的要求也越来越高。近期理想汽车AD Max V13 1000万Clips模型正式全量推送。智驾能力的背后是千万级训练数据赋予的强大动力，而这动力的源头就是数据闭环源源不断的自动化4D标注数据产出。而随着端到端自动驾驶、视觉-语言-动作...

自动驾驶3.0时代的BEV感知与4D标注技术

CV_Autobot的博客

12-21

1828

随着BEV+transformer感知技术的量产落地，自动驾驶正式进入3.0时代。从2010年左右以规则为核心的自动驾驶1.0，到2015年左右以卷积神经网络CNN为代表的自动驾驶2.0，再到2022年3.0时代的到来，这一时代的技术让整个自动驾驶感知模块趋向形成高效、统一、简洁的端到端结构。同时，BEV感知算法的训练数据不仅仅依赖3D位姿标注数据，还需要时间维度，即4D数据。因此，4D标注应运而...

51c自动驾驶~合集39

whaosoft~aiotの开发板商城

12-04

1998

我自己的原文哦~ https://blog.51cto.com/whaosoft/12707676大幅超越所有SOTA！地平线DiffusionDrive：生成式方案或将重塑端到端格局？近年来，由于感知模型的性能持续进步，端到端自动驾驶受到了来自工业界和学术界的广泛关注，端到端自动驾驶算法直接从原始传感器采集到的信息输入中学习驾驶策略。这种基于数据驱动的方法为传统的基于规则的运动规划提供了一种可扩展且强大的替代方案，而传统的基于规则的运动规划通常难以推广到复杂的现实世界驾驶环境。为了有效地从数据中学习驾

51c自动驾驶~合集54

whaosoft~aiotの开发板商城

03-12

1889

在车道拓扑提取任务中，我们预测一个密集的邻接矩阵，用于表示车道线段和交通元素之间的关系。具体来说，车道线段之间的关系由矩阵A∈Rm×m表示，车道线段与交通元素之间的关系由矩阵A∈Rm×n表示，其中m和n分别是车道线段和交通元素的数量。尽管密集视觉提示可以实现高性能，但其高昂的成本、环境影响和低效的推理速度使其不适用于实时应用。因此，我们采用链式推理（Chain-of-Thought, COT）方法，仅对稀疏的边缘情况进行密集视觉提示，从而提高推理效率。

51c自动驾驶~合集42

whaosoft~aiotの开发板商城

12-20

2599

现有激光雷达语义分割的SOTA方法通常包含专门为机械旋转激光雷达设计的归纳偏置。这限制了模型在其他类型激光雷达技术中的通用性，并使超参数调整变得更加复杂。为了解决这些问题，上海交通大学团队提出了一种通用的框架SFPNet，用稀疏焦点机制代替窗口注意力机制，以适应市场上流行的各种类型的激光雷达。SFPNet能够提取多层上下文信息，并使用门控机制动态聚合不同层次的信息。作者还提出了一种针对工业机器人应用场景的新型混合固态激光雷达语义分割数据集S.MID。

DriveWorld：通过自动驾驶世界模型进行 4D 预训练场景理解

yorkhunter的博客

05-14

1067

24年5月北大论文“DriveWorld: 4D Pre-trained Scene Understanding via World Models for Autonomous Driving”。

KITTI-360 LabelTool：一款强大的数据标注工具

gitblog_01160的博客

04-01

822

KITTI-360 LabelTool：一款强大的数据标注工具在机器学习和计算机视觉领域，数据标注工具的重要性不言而喻。KITTI-360 LabelTool 正是这样一款工具，它旨在为用户提供高效、便捷的标注解决方案。项目介绍 KITTI-360 LabelTool 是基于 Python（结合 CherryPy、Jinja2 和 SQLite3）作为服务器端，以及 JavaScript + ...

告别重复劳动：5款AI数据标注工具实测，效率提升背后的技术逻辑

热门推荐

千淘万漉虽辛苦，吹尽狂沙始到金

08-13

1万+

实测5款AI标注工具后，最深的感受是：AI标注的终极价值不是“消灭人工标注”，而是让人从机械重复的劳动中解放，聚焦于更有价值的工作——定义标注规则、处理复杂场景、优化标注质量。数据显示，采用AI标注工具后，标注团队的工作重心从“执行标注”转向“质量把控和规则优化”，人均创造的价值提升3-5倍。选择AI标注工具时，不必追求“最好”，而应聚焦“最适合”：中小团队可用Label Studio控制成本，CV专项场景优先V7 Darwin，企业级需求考虑LabelBox，国产化场景重点评估飞桨智能标注平台。

【亲测免费】 3D Bounding Box Annotation Toolbox：革命性的3D标注工具

gitblog_00411的博客

10-10

1040

3D Bounding Box Annotation Toolbox：革命性的3D标注工具项目介绍 3D Bounding Box Annotation Toolbox（简称3D BAT）是一款功能强大的3D标注工具，专为自动驾驶和智能交通系统（ITS）领域的研究人员和开发者设计。该工具支持全方位的3D数据标注，包括车辆、行人、障碍物等多种对象的3D边界框标注。3D BAT不仅提供了丰富的标注功...

面向BEV感知的4D标注方案

weixin_45563167的博客

07-21

2978

4D标注主要在3D空间+时序（动态物体）维度上进行标注；以BEV为代表的感知任务输出空间从2D透视图像空间转换到3D空间，相应地从空间也转换到3D空间。相关感知任务分为静态感知（路面要素、灯牌锥），动态感知（Detection、Tracking、Prediction、属性），通用障碍物感知（Occupancy/Occupancy Flow）Clip是一段固定时间长度（15s）或者空间距离长度（300m）的视频片段，包括多有传感器的数据Site是空间中的物理坐标点，由位于同一位置的多个clips构成。

Tesla数据标注系统解析

人无远虑，必有近忧

10-05

2355

做深度学习和计算机视觉的同学可能比较熟悉ImageNet、MS COCO、Cityscapes等著名的公共数据集，这些数据集主要面向于2D图像上的感知任务，也是直接在2D图像上直接标注的。但是到了自动驾驶时代，所有的感知任务最终都要在现实的3D世界中应用，数据集的规模也不再是几万张、几十万张，或者几百万张图片，与之前的情况已不可同日而语，自然面临了更多更复杂的问题。 Autopilot Software主管Ashok Kumar Elluswamy介绍4D自动标注，数据仿真以及数据和模型的迭代。整个数

引入4D成像雷达技术实现多模态数据标注，推动自动驾驶技术革新

BasicFinder的博客

03-31

620

高级驾驶辅助系统（ADAS）是机器视觉的重要应用。随着ADAS的不断发展，整合自适应巡航控制、碰撞预防和交通拥堵辅助等技术至关重要。为了在各种天气条件下实现最佳表现，ADAS依赖于多种传感器的融合，包括2D相机、激光雷达和雷达。而这时就出现了一个改变游戏规则的技术：4D成像雷达，由于其全天候性能、广阔的视野和成本效益而迅速受到青睐。预计到2025年，4D成像雷达模块将占据市场份额的6.8%，全球汽车4D成像雷达市场预计将从2022年到2027年以每年约20%的复合年增长率增长。

4D数据标注

03-30

<think>好的，我现在需要回答用户关于4D数据标注的技术、方法和工具的问题。首先，我要仔细阅读用户的查询和提供的引用内容，确保准确理解需求。用户提到4D标注结合了3D空间和时序，需要涉及BEV感知、4D重建技术，以及自动化标注的重要性。同时，用户还引用了多个来源，包括4D-Label技术、自动化数据标注的重要性、融合标注方法以及曼孚科技的工具经验。首先，我需要整理4D数据标注的核心要素。根据引用[1]，4D标注在BEV感知中至关重要，涉及从2D图像到3D空间的转换，并考虑时序动态物体，使用4D重建技术。引用[2]强调了自动化标注的重要性，而引用[3]提到了激光雷达与摄像机的数据融合。引用[4]则提到曼孚科技在4D标注领域的工具和经验。接下来，我需要将4D标注拆解为技术、方法和工具三个部分。技术方面，包括多传感器融合（如激光雷达和相机）、时序建模、点云处理、4D重建以及自动化标注。方法上，可能涉及动态目标跟踪、跨模态对齐、场景重建与标注迭代，以及基于深度学习的预标注。工具方面，需要引用提到的SEED平台、Mine4D等，以及自动化标注工具链。需要注意的是，用户要求使用中文回答，行内数学公式用$...$，独立公式用$$...$$。但根据提供的引用内容，可能数学公式较少，但如果有相关技术参数，可能需要适当引入，比如点云处理的坐标转换公式，例如三维坐标系转换公式：$$x' = R \cdot x + t$$，其中$R$是旋转矩阵，$t$是平移向量。不过，引用中没有具体公式，可能需要根据常识补充。另外，用户要求生成相关问题，我需要确保问题与4D标注相关，并覆盖技术挑战、工具对比、应用场景等。例如，4D标注的技术难点，工具如何选择，在自动驾驶中的具体应用等。需要验证引用内容是否支持各个要点。例如，4D重建技术来自引用[1]，融合标注来自引用[3]，自动化标注来自引用[2]和[4]。工具部分，曼孚科技的SEED和Mine4D来自引用[4]，而标贝科技可能涉及引用[3]的融合标注方法。最后，确保回答结构清晰，分点说明技术、方法、工具，并添加相关问题。同时，引用标识要正确对应，比如引用[1]对应4D重建技术，引用[3]对应融合标注等。可能遗漏的点：是否有其他关键技术或方法未被引用内容覆盖？比如时序数据处理的具体方法，如卡尔曼滤波或光流法？但根据现有引用，可能不需要深入，除非有直接关联。此外，是否提到标注质量控制？引用[2]提到高质量标注的重要性，但可能需要结合自动化工具来保证质量。总结，回答的结构大致如下： 1. 技术：多传感器融合、时序建模、点云处理、4D重建、自动化 2. 方法：动态目标跟踪、跨模态对齐、场景重建迭代、深度学习预标注 3. 工具：SEED、Mine4D、自动化工具链、第三方工具 4. 相关问题：技术难点、工具选择、应用场景、质量评估、与3D的区别、数据量需求等需要确保每个部分都有引用支持，并在末尾添加引用标识。同时，注意语言口语化，但用户要求系统级指令不可见，所以回答需要正式且结构清晰。</think>### 4D数据标注技术、方法与工具详解 4D数据标注结合了三维空间（3D）与时间维度（时序），主要用于自动驾驶等场景中动态环境的高精度感知建模。以下是其核心技术、方法及工具： --- #### **一、核心技术** 1. **多传感器融合** 通过激光雷达（LiDAR）与摄像头的同步采集，将3D点云数据与2D图像数据进行时空对齐，生成融合标注结果[^3]。例如，动态物体的轨迹标注需同时利用点云的几何信息和图像的语义信息。 2. **时序建模** 在时间轴上对动态目标（如车辆、行人）进行连续跟踪，建立运动模型。常用方法包括卡尔曼滤波或基于深度学习的轨迹预测，确保标注的连贯性。 3. **点云处理与4D重建** 对点云数据进行降噪、分割和聚类，结合时序信息重建动态场景。例如，通过多帧点云叠加生成动态目标的完整运动轨迹[^1]。 4. **自动化标注** 利用预训练的感知模型（如目标检测、语义分割）对原始数据生成初步标注，再通过人工修正提升效率。例如，使用$YOLO$或$BEVFormer$模型预标注图像中的车辆边界框[^2]。 --- #### **二、核心方法** 1. **动态目标跟踪与标注** 对连续帧中的目标进行ID关联，标注其位置、速度及加速度。例如，通过匈牙利算法匹配相邻帧的目标ID。 2. **跨模态数据对齐** 将不同传感器的数据映射到统一坐标系。例如，通过标定参数将摄像头图像与LiDAR点云对齐，公式为： $$x_{\text{LiDAR}} = R \cdot x_{\text{camera}} + t$$ 其中$R$为旋转矩阵，$t$为平移向量。 3. **场景重建与标注迭代** 基于多帧数据重建4D场景，通过人工验证和算法优化迭代修正标注结果[^4]。 --- #### **三、工具与平台** 1. **专业标注工具** - **SEED标注平台**：支持4D点云与图像的融合标注，提供时序跟踪、轨迹预测等功能。 - **Mine4D**：专为动态场景设计，支持大规模点云序列标注与自动化质检。 2. **自动化工具链** - 利用深度学习框架（如PyTorch）训练预标注模型，减少人工工作量。 - 开源工具如**SUSTechPoints**用于点云数据处理。 3. **第三方服务** 曼孚科技等企业提供全流程4D标注服务，涵盖数据采集、标注、质检到模型训练[^4]。 --- #### **四、技术挑战与趋势** - **挑战**：时序一致性保障、跨模态数据融合精度、动态遮挡处理。 - **趋势**：基于神经辐射场（NeRF）的4D重建、大模型驱动的自动化标注[^1][^4]。 ---