用于实例分割的数据集自动生成方法

摘要：

近年来自动驾驶技术迅猛发展,无人车产业已逐渐成为世界关注的一个焦点.随着越来越多的人工智能算法用以求解无人驾驶车辆的环境感知、决策和规划中的问题,对标注数据的需求也日益剧增.为了减少数据标注的时间和人工成本,该文提出了一种基于Unity3D的图像和激光数据标注的自动生成方法.首先基于二维地图信息构建三维场景,再利用虚拟相机实现可见光图像和语义分割数据的采集,同时还模拟了多线束激光雷达的标注结果.文中自动生成的标注数据可以作为检测、分割任务的数据集,也可以作为图像和激光融合、补全的数据集,从而满足人工智能算法重新学习或者迁移学习的需求.该文所提出的方法不仅高效、简洁,还保证了数据的多样性,有效地解决了数据标注的难题.

关键词：三维场景重建、实例分割、激光点云、标注数据

所属期刊栏目：40

分类号：TU984.113(地下建筑)

资助基金：融合数据驱动的无人车拟人驾驶机理化方法研究建设项目;教育部卓越工程师教育培养计划项目产学合作协同育人项目

在线出版日期：2023-11-13（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共6页

页码：28-32,40