云測數(shù)據(jù)致力于提供智能駕駛領(lǐng)域高質(zhì)量AI數(shù)據(jù)服務(wù)
為了滿足智能駕駛領(lǐng)域不同場景的數(shù)據(jù)需求,云測數(shù)據(jù)搭建了自己的場景實驗室,為各種智能駕駛細(xì)分場景模擬無噪的專屬數(shù)據(jù),通過場景化數(shù)據(jù)采集直擊特定場景化下的數(shù)據(jù)缺失、質(zhì)量良莠不齊等行業(yè)問題。
一方面,在場景下的數(shù)據(jù)采集更加精準(zhǔn)、數(shù)據(jù)質(zhì)量更高,另一方面,基于落地場景的數(shù)據(jù)也與智能駕駛需求端的匹配度更高,從而最大化將數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為生產(chǎn)力。
目前,云測數(shù)據(jù)采集服務(wù)覆蓋智能駕駛主流應(yīng)用場景,擁有DMS與ADAS場景搭建采集經(jīng)驗,比如支持駕駛員信息備采、多模及車載語音采集、道路特定、物體采集、路況信息采集、車輛采集等眾多類型。
在擁有貼合場景落地的大量數(shù)據(jù)后,高精準(zhǔn)度、高質(zhì)量的數(shù)據(jù)標(biāo)注就顯得更為重要。數(shù)據(jù)標(biāo)注的意義是教會機器理解并認(rèn)識世界,從而幫助智能駕駛更好的感知道路環(huán)境。云測數(shù)據(jù)支持市面上語音、文本、圖像等所有的標(biāo)注類型,包括分類、畫框、注釋、標(biāo)記等等,經(jīng)過多重審核流程,確保準(zhǔn)確率來保持標(biāo)注質(zhì)量的領(lǐng)先性。
諸如:圖片通用拉框、車道線標(biāo)注、多邊形標(biāo)注、駕駛員面部標(biāo)注、情感判斷、意圖識別、3D點云標(biāo)注、2D/3D融合標(biāo)注、全景語義分割等標(biāo)注類型。
目前,云測數(shù)據(jù)在華東、華北、華南設(shè)有數(shù)據(jù)標(biāo)注基地,成為智能駕駛中更高質(zhì)量數(shù)據(jù)交付的有力支撐。作為人工智能領(lǐng)域內(nèi)最值得期待的場景,智能駕駛產(chǎn)業(yè)落地的大門已然開啟。場景化的高質(zhì)量AI數(shù)據(jù)已成為智能駕駛領(lǐng)域最需要的基礎(chǔ)動力之一,而AI數(shù)據(jù)也在不斷深入的產(chǎn)業(yè)落地中,為科技的進(jìn)步和發(fā)展貢獻(xiàn)著力量。
