在自动驾驶中，计算机视觉在使各种物体可识别方面发挥着重要作用。并且有不同类型的图像标注技术用于标注对象并使机器学习和深度学习可识别对象。
不仅是物体，而且使整个场景包括道路车道、路灯、其他车辆和其他物体在其自然环境中可见。并且对于每种类型的对象，都使用了不同类型的图像注释技术。所以，今天我们将讨论自动驾驶汽车或自动驾驶汽车的图像标注的六个用例。
使用 3D Cuboid 进行尺寸检测
2D 图像标注或边界框标注用于使物体像其他车辆一样具有第二维可识别性。它是一种简单但最流行的图像注释技术，有助于检测和识别自动驾驶汽车的物体。
用于 LiDAR 传感的 3D 点云
它是最关键的图像标注技术之一，有助于检测物体的准确位置。是的，3D 点云注释是为基于 LiDAR 传感的自动驾驶汽车完成的，可以使物体从远处以最高的精度被识别。
ADAS 中的驾驶员监控注解
自动驾驶辅助系统的ADAS也适用于半自动驾驶功能。这样的汽车可以感知周围的环境，并密切关注驾驶员和他们的动作，例如眼睛运动或感觉困倦。还执行图像注释以使半自动汽车可识别此类动作。再次使用边界框注释来注释以训练 ADAS。
分类对象语义分割
因为有不同类型的对象或相似的对象需要进行分类以使它们彼此不同。语义分割图像标注是一种更精确的标注技术，有助于对单个类别的对象进行分类，它可以使相似类别的对象以最高的精度被自动驾驶汽车识别。
车道检测的折线注释
除了各种物体，对于自动驾驶汽车来说，车道检测对于朝着正确的方向移动也很重要。Polyline Annotation 用于使道路上的车道可识别。在道路上绘制折线、样条和简单线注释，帮助自动驾驶汽车在正确的道路上行驶。对于不同类型的道路，如单车道道路或双车道道路，使用不同类型的标注技术来创建自动驾驶汽车训练数据。
Cogito提供图像标注服务来创建自动驾驶汽车的训练数据。与训练有素且技术娴熟的注释者团队合作，以更高的精度对图像和视频进行注释，从而为深度学习生成高质量的训练数据。它以最低成本为机器学习和深度学习提供世界一流的训练数据集而闻名。