什么是3D点云？

点云数据一般由激光雷达等3D扫描设备获取空间若干点的信息包括XYZ位置信息RGB颜色信息和强度信息等是一种多维度的复杂数据集合。

3D数据通常可以用不同的格式表示，包括深度图像，点云，网格和体积网格。作为一种常用格式，点云表示将原始几何信息保留在3D空间中，而不会进行任何离散化。因此，它是诸如自动驾驶和机器人技术之类的许多场景理解相关应用程序的首选表示法。

相比于2D图像来说3D点云数据具有很大优势它可以提供丰富的几何形状和尺度信息；并且不易受光照强度变化和其它物体遮挡等影响因此3D点云能够很好地了解机器的周围环境。

3D点云数据标注方法

3D点云图像标注

3D点云图像标注数据是无人驾驶技术的基础训练数据3D点云图像标注是在激光雷达采集的3D图像中通过3D框将目标物体标注出来目标物体包括车辆行人广告标志和树木等。

3D点云连续帧

3D点云连续帧标注是自动驾驶场景中应用较为广泛的一种数据处理类型对三维空间感知能力以及多帧协同处理能力要求较高。

3D点云分割

3D点云分割需要了解全局几何结构和每个点的细粒度细节。根据分割粒度，可以将3D点云分割方法分为三类：语义分割（场景级别），实例分割（对象级别）和部件分割（部件级别）。

3D点云语义分割

3D点云语义分割被用在自动驾驶、机器人等许多领域中，目前，已经成为了场景理解的关键。

3D点云的应用场景

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识别出行人汽车等物体帮助车辆了解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。

在铁路场景检测中采用3D点云语义分割技术能够准确地识别铁路上的侵入异物还不易受到天气及环境的影响；在车站站台隧道口等重要区域进行异物入侵检测能有效的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使人们通过AR眼镜去感受虚拟的3D场景可以有效体现出真实世界的内容也能够促使虚拟的信息内容显示出来。

关于数据标注

在人工智能 （AI）体系中，算力、算法和数据作为人工智能进化的三大元素，分别承担着人工智能在基础设施能力、工作指导方法和算法（进化）依据作用。算力是技术设施能力、算法是工作方法，而数据则是优化算法的依据，换言之，前两者是设备与能力，而数据则是能让人工智能学习的知识素材。

中国人工智能发展态势良好，面对新形势新需求，人工智能发展迎来重大发展机遇。3D点云已经在生产、生活的方方面面具有较为广泛的应用，它可以让机器能好的感知人类，使人们的生活变的更加有趣安全和便利。

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