赋能三维视觉，从高质量标注开始

在新一轮科技革命和产业变革的浪潮下，自动驾驶、机器人导航和三维重建等这些领域也在慢慢崛起，已经成为了国家战略性新兴产业的核心支柱。这些领域在技术上的突破，直接决定着我国在高端制造业及人工智能领域方面的核心竞争力，是推动产业结构升级、抢占科技市场的关键所在。

在支撑这些领域发展的众多技术里，激光雷达（LIDAR）技术凭借着精度高、空间信息承载力强等优势，成为了构建三维环境认识的核心数据来源。然而，激光雷达采集的原始点云数据需要经过专业化标注，才能被转化为机器可以理解的，可以学习的“语言”。这一标注环节，既是制约技术落地的关键瓶颈，更是保障AI算法训练精度、推动产业规模化发展的核心支撑。

本文将从国家战略性新兴产业的发展需求出发，深入解析文德数慧3D点云标注工具的技术原理、核心功能及行业应用，为相关领域的技术突破与产业升级提供新思路、新参考。

技术原理

Technical Principles

3D点云数据通常是搭载若干传感器的采集车在道路行驶的过程中，通过激光雷达和摄像头共同采集而获得的原始数据，为了保障后面标注工作的精准性，需要对雷达和相机进行参数标定，随后对标定后的参数、点云数据及图像进行格式化处理，统一上传到文德的数据标注平台中，标注作业人员通过文德3D标注工具，完成3D点云图与2D映射图的标注工作，最终导出AI训练所需要的结构化数据。

下面图为传感器分布示意图

车载激光雷达通过发射激光束照射物体表面，根据反射的信号生成成千上万个具备位置信息的点，形成点云。大量的点云可以构建清晰立体的物体三维形状，通过绘制3D包围盒、打点连线、多边形标注等方式，结合物体形状对点云图像进行标注，精准识别物体类型，从而助力AI自动驾驶模型训练，无论是驾驶场景突发出现的行人还是随处可见的障碍物，都能在标注及训练环节被AI学习及识别，进而提高行车决策的安全性。

2D点云图则是采集车在行驶时，由车载环视摄像头拍摄采集的二维图像，可以给标注人员提供更直观的场景细节，帮助理解与标注点云数据，避免因纯点云的抽象性导致标注偏差，提升标注的准确性。

最终用于训练的点云数据集格式（每行一个目标）

类别截断遮挡观测角 2D框（图像坐标） 3D尺寸（高宽长） 3D位置（x,y,z）旋转角

Car 0.00 0 1.85 387.63 181.54 423.81 203.12 1.56 1.58 3.48 2.42 1.89 9.17 -1.57

核心功能

Core Functionality

工具栏

在3D点云标注任务中，作业员经常要花费大量时间在找工单、上传数据等准备环节中，严重影响了标注效率。

文德的AutoConnect智能标注平台将工具栏设计为整体操作的核心区域，不但支持自动获取工单、保存及提交等基础功能，支持拉框、打点连线、多边形等多种标注形状，轻松应对轿车、行人、护栏等不同目标物的标注需求。工具栏还提供了撤销、恢复、删除、隐藏标签、形状共边等这些高级功能，全面覆盖了各类复杂的标注场景，大幅度降低工作人员操作的门槛及企业培训成本。

属性区域

属性区域专用于修改已选中对象的各项属性。在标注过程中，可以根据业务的实际需求选择相应的属性类型，如车辆类型，以确保标注结果准确无误。标注的准确性对AI模型训练来说至关重要，尤其是3D点云环境中，若误标——例如将半遮挡的轿车误标成卡车，不但会污染整个训练数据集，还会造成返工和资源浪费。值得注意的是，不同的对象类别通常具备独特的属性，正确设置这些属性对构建高质量标注数据具有重要的意义。

三视图

无论目标物体远近，通过工具中搭载的俯视、正视与侧视图同步联动，标注时无视觉死角。借助多视角协同，标注员可以精准定位，有效避免因为视角的局限而产生的误标、漏标，大幅度提升复杂场景下的操作效率，让3D标注不但“看得清”更能“标得准”。

插值帧

在3D点云连续帧标注中，插值帧（又称关键帧）的技术提升了标注的效率和一致性。

该功能适用于点云数据连续性强的场景，可以在首尾帧（第n帧与第n+k帧）对同一目标进行标注之后，自动生成中间k-1帧中的物体标注框，实现精准插值标注。特别是在自动驾驶领域，面对海量点云图像，无论是连续行驶的车辆还是移动中的行人，插值帧不仅能大幅度降低人工重复操作所带来的视觉疲劳，也能减少因手动标注所造成的偏差及时间消耗，从而提升数据标注的整体质量。

多雷达融合

文德的3D标注工具支持多雷达点云数据融合标注，用户可以依据需要自主定义不同雷达的点云颜色及角度辅助范围圈，可以更直观地理解多个雷达数据。可以标注物体的位置、尺寸、旋转角度、速度、姿态等多属性能力，适配在不同的复杂场景下的不同传感器需求。

行业应用

Industry Application

文德3D点云标注工具深度赋能于自动驾驶、机器人导航及智慧城市等前沿的领域中，通过高性能的标注能力推动多个行业实现智能化升级。在自动驾驶的场景中，可以高效地处理动态于静态目标检测、道路全场景分割等任务；在机器人导航中，可以提升室内场景语义分割、可通行区域判断等核心能力；在智慧城市建设之中，积极支撑基础设施数字化、城市部件普查等重点方向，并与国家同步发展，共同筑牢数字中国的基石。