LIDAR-PUNKTWOLKEN SEGMENTIERUNG FÜR EINEN KUNDEN IN DER AUTOMOBILINDUSTRIE

Art der Annotation: LiDAR Segmentierung

Der Kunde entwickelte ein hochwertiges Modell mit einem Verständnis der Umgebung rund um ein Fahrzeug. Es mussten LiDAR basierte Punktwolken als Trainingsdaten verwendet werden. Es war notwendig, dass alle Punkte in jedem der mit LiDAR erstellten Szene mit einer Genauigkeit von mindestens 98% gekennzeichnet wurden. Darüber hinaus musste jeder Punkt innerhalb jeder Szene markiert und mit einem Objekttyp gekennzeichnet werden.

Die Hauptaufgabe in diesem Projekt war, jeden Punkt in den LiDAR-Punktwolken zu markieren und verschiedenen Kategorien zuzuweisen. In manchen Fällen war es schwierig zu verstehen, um welche Art von Objekt es sich in einer Szene handelte. Manchmal kann die Wahrnehmung eines Objektes auch subjektiv sein. Dies musste alles schnell, aber auch akkurat entschieden werden. 

Vor unserer Zusammenarbeit hatte der Kunde bereits versucht diese Art der Annotation zu automatisieren, konnte jedoch die nötige Genauigkeit von 98% nicht erreichen. Um die für das Modell erforderliche Qualität der Trainingsdaten zu gewährleisten, suchte der Kunde nach einem Weg, die LiDAR Segmentierung manuell durchzuführen. Der Kunde entschied sich für Mindy Support, weil wir bereits viel Erfahrung in der Segmentierung von LiDAR Daten vorweisen konnten, insbesondere das Erreichen bestimmter Qualitätsstandards.

Für dieses Projekt stellten wir ein Team aus insgesamt 50 Data Annotatoren zusammen. Wir entschieden uns für ein externes Data Annotation Tool, weil es einen Workflow für eine bessere Umsetzung des Projektes ermöglichte, die anhand von Testdaten kalibriert wurde. Jeden Monat wurden neu Annotierte Daten an den Kunden übermittelt. Dank einer effektiven Zusammenarbeit der beiden Teams konnten wir bei der Annotation der LiDAR Daten eine Genauigkeit von 98% erzielen und das Projekt eine Woche früher als geplant abschließen.

• Genauigkeit von 98%
• Das Projekt wurde eine Woche früher als geplant abgeschlossen