多传感器数据集中的半自动化数据标注用于自动驾驶车辆测试

于红博

摘要: 这份报告介绍了在DARTS项目内开发的半自动化数据注释流水线的设计和实施，该项目旨在创建一个在波兰条件下记录的大规模多模态驾驶场景数据集。对这种异构数据进行手动注释既昂贵又耗时。为解决这一挑战，提出的解决方案采用了人为中心的方法，结合了人工智能和人类专业知识，以降低注释成本和持续时间。该系统自动生成初始注释，支持迭代模型重新训练，并整合了数据匿名化和领域适应技术。在核心部分，该工具依赖于3D物体检测算法生成初步注释。总体而言，开发的工具和方法使得在不同传感器模式下确保一致高质量注释的同时节省了大量时间。该解决方案通过加速按照项目标准化格式准备大型注释数据集，直接支持DARTS项目，为波兰自动驾驶车辆研究的技术基础奠定了基础。

更新时间: 2025-12-31 14:43:48

领域: cs.AI

下载: http://arxiv.org/abs/2512.24896v1