近日，据可靠消息，我国监管部门将为无人驾驶车辆发放绿牌。中国或有望成为继德国之后全球第二个为L3级乘用车量产放行的国家，这表明了自动驾驶时代或将到来。
四种常见的3D点云标注方式
1、3D点云目标检测
3D点云目标检测是需要有标准的目标点云或者标准的点云特征来描述向量；在实时采集的点云数据中寻找与目标点云相似度最高的点云块。
3D点云目标检测用来获取物体在三维空间中的位置和类别信息，主要基于点云、双目、单目和多模态数据等方式。其中，点云数据由于拥有比较丰富的几何信息，比其它单模态数据要更加稳定。
3D目标检测技术主要被应用在自动驾驶、移动机器人当中。
2、3D点云关键点
3D点云关键点可以通过定义检测标准来获取具有稳定性，区别性的点集，从技术上来说，3D点云关键点的数量比原始点云数据量少很多，而关键点技术也已成为在3D信息处理中非常关键的技术。
3、3D点云语义分割
3D点云语义分割被用于自动驾驶、机器人等许多领域中，目前，已经成为场景理解的关键。
在自动驾驶领域中，通过3D点云语义分割技术将道路环境点云数据进行分割，能够很好地识别出道路上行人、汽车等物体，帮助车辆了解周围的道路环境。这项技术可被应用在无人驾驶汽车中，可以大幅度提高了汽车对周围环境的理解。
3D点云语义分割还被用在铁路场景检测中，准确识别出铁路上的侵入异物，保证高速铁路运行的安全性。
在AR中，采用3D点云语义分割技术可以通过AR眼镜去感受虚拟的3D场景。
4、2D3D融合标注
2D3D融合标注是指同时对2D和3D传感器中所采集到的图像数据进行标注，并建立起联系。2D相机数据和3D激光雷达点云数据相融合，能使标注员利用视觉信息和深度信息创建出更加精准的标注，从而帮助自动驾驶模型增强其视觉和雷达感知能力。
数据标注对3D点云标注的重要性
数据标注是人工智能算法得以有效运营的关键环节，想要实现人工智能就要先让计算机学会理解并具备判断事物的能力。数据标注就是把需要机器进行识别的数据打上标签，然后让计算机不断地学习这些数据的特征，最终使得计算机能够自主识别出这些数据。因此，想要进一步提高3D点云标注的精确度，就需要大量精准的标注数据做支撑。
景联文科技为3D点云标注提供数据支持
景联文科技作为一家专业的数据采集标注公司，拥有900余名全职标注师，图像现有数据库超100T，在行业内拥有丰富的采集资源，分布于全国多个城市的采集团队以及上百个项目执行经验，可提供精准的3D点云标注数据集。
针对定制化程度高、标注情况多而复杂的项目，景联文科技有先进的数据标注平台与成熟的标注、审核、质检机制，支持3D点云标注、3D点云关键点标注、2D/3D融合标注、3D点云目标检测等多类型数据标注。平台还具有自动标注功能，可对图像进行预处理，根据标注结果调整模型进行标注，根据场景灵活配制标注流程，进一步保证了标注精度。平台经过升级可承载大量数据并同时进行处理且不影响其加载速率。
基于自身丰富的3D标注经验和先进的数据标注工具，景联文科技能够满足客户对AI基础数据多样化的需求，有力突破数据与应用场景之间的边界，解决了单一工具在工作执行效率上的欠缺，支持全面质检、验收和管理，还开放了甲方验收通道，标注结果支持多种格式在线导出，校对数据，基本实现标注精确率达99%，完成高标注、高质量、快速交付。
