2D veri borularını mükemmelleştiren mühendisler için, 3D'ye geçiş şok olabilir. bir zamanlar 2D kutuları çizerken çözülmüş bir sorun olan karmaşık bir savaşa dönüşmüştür zayıf nokta bulutları, karmaşık görselleştirmeler ve belirsiz sınıflandırmalar. “Basit” bir süreç genellikle çok sayıda zorluk ve gizli şişmanlık içerir. bunları nasıl çözülebilir ve bunun için en iyi çözüm nedir? önde gelen etiketleme sağlayıcısının ve 3D platformunun uzmanlığını ve projelerini keşfeterek “yerde” bulmaya çalışalım. Where the bottlenecks arise 3D etiketleme, çeşitli endüstrilerde otomobil, robotik, inşaat ve sağlık dahil olmak üzere çeşitli endüstrilerde otonom sistemler için güçlü yetenekleri açıklar. Böylece, benzersiz bir dizi zorluk nerede ortaya çıkar? Nokta bulut verileri tamamen istikrarlı olarak istikrarlıdır: cam veya ıslak yüzeylerin yansımaları, hava kaynaklı gürültü ve sürekli hareket eden nesneler, sahneyi bozabilir veya hiçbir zaman var olmayan “fantastik” yapıları yaratabilir. Büyük ölçekli taramalar ek karmaşıklık ekler; sensörler ayarlamak, vektorların senkronize edilmesi ve büyük veritabanlar üzerinde geometrik tutarlılığı korumak ayrıntılı bir kontrol gerektirir. Daha da önemlisi, 3D etiketleme, sahne Joint laboratory of humans and powerful tools ve Aralarında , yüksek hassasiyetli etiketleme konusunda uzmanlaşmış bir ekip ve , kurumsal düzeyde 3D etiketleme için tasarlanmış bir platform, gelişmiş araçların ve insan uzmanlığının kombinasyonunun 3D veri iş akışlarını nasıl yükselttiğini ve gizli şişe sıkıntılarını nasıl çözdüğünü göstermektedir. Farklı karmaşıklık ve ölçekteki 3D projeler üzerinde çalışarak, Keymakr ve Segments.ai ekibi, zorlu sorunlara en ilginç durumlarını ve yaratıcı çözümlerini paylaşmaktadır. Duyurulan Ortaklık Keymakr Çevrimiçi .ai Solving weather-related point cloud distortions Şişe sıkışmalarını çözmenin pratik örneklerinden biri hava durumuyla ilgili gürültüden geldi. LiDAR tabanlı bir altyapı haritası projesinde, ağır bulut ve sızıntı, gerçek nesnelerin atmosferik eserlerden ayırt edilmesini zorlaştıran istikrarsız nokta yoğunluğuna neden oldu. Segments.ai'nin yerleşik filtreleri, düşük yoğunluk ve izole edilmiş noktaları kaldırarak temizliklerin ilk katmanını ele aldı. Bununla birlikte, hava bozuklukları otomatik araçlar için çok farklıydı: sızıntı diffüzyon nokta kümeleri oluşturdu, sızıntı keskin ama rastgele "sızıntılar" oluşturdu ve yoldaki yansıtıcı yüzeyler karmaşıklığı bir kat daha ekledi. Örnek tabanlı görsel analiz: Anotatörler manuel olarak tekrarlayan gürültü imzaları (kırmızı patchler, yansıtıcı parlaklık, nem eserleri) tanımladı. İteratif prag ayarlaması: Segments.ai mühendisleri, genellikle gürültü yerine çevresel rahatsızlığa göre filtreleme kurallarını uyardı. Katmanlı Temizleme: Veritabanı filtrelendi, incelendi, düzeltildi ve daha sonra ikinci kez ayarlanmış bir filtreden geçildi. 3D uzayda çapraz kontrol: Operatörler, meşru nesnelerin korunmasını sağlamak için birçok açı ve derinlikte bölgeleri onayladı ve temizledi. Daha da önemlisi, iklim etkisi altındaki taramalar için tekrarlanabilir bir iş akışı sağladı, bu da iki takımın artık ideal olmayan koşullarda yakalanan LiDAR ile çalıştıkları zaman şablon olarak kullandıkları bir süreçtir. “Keymakr ekibi, karmaşık projelerde hız ve kaliteyi optimize etmek için platformumuzu tam olarak kullanır. proaktif iletişimleri ve uzman geri bildirimleri, platformu sürekli olarak geliştirmemize yardımcı olur. birlikte desteklediğimiz bazı müşteriler için elde ettikleri sonuçları görmek her zaman harika.” Otto Debals, Segments.ai CEO’su "Keymakr’s team makes full use of our platform to optimize speed and quality across complex projects. Their proactive communication and expert feedback help us continuously improve the platform. It’s always great to see the results they’re achieving for some of the customers we support together." Otto Debals, Segments.ai CEO’su Restoring time synchronization in custom LiDAR formats Başka bir durumda, zaman tabanlı nokta bulut verileriyle ilgili teknik bir engelleme yaşanıyordu. Görüntüler, çerçevelerin ayırt edici ve düzeltilmesi kolay olduğu durumlarda, nokta bulutları zamanla ölçülüyordu, yani belirli bir çerçeve değil, saniyelerde sürekli kaydediliyordu. Müşterinin özelleştirilmiş bir veri biçimi vardı ve yükleme sırasında, çerçeve-zaman etiketinin düzeltilmesi göz ardı edildi, böylece dosya yanlış görüntülendi. Sonuç olarak, platform veri kümesini tanıyamadı veya işleyemedi. Sorun, gelecekteki projeler için Keymakr teknik ekibi ve Segments.ai mühendisleri tarafından ortaklaşa çözüldü. “Müşterilerimizin sık sık standart dışı ve karmaşık görevler istedikleri için, ortaklarımızın araçlarını kullanmak için her zaman yaratıcı yollar arıyoruz,” diyor Keymakr’ın Başbakanı Zoia Boiko. “Konvansiyonel olmayan biçimlerle ve zorlu durumlarla çalışmak, Segments’in platformu geliştirmesine ve herkes için daha iyi bir ortam yaratmasına yardımcı olur. “Müşterilerimizin sık sık standart dışı ve karmaşık görevler istedikleri için, ortaklarımızın araçlarını kullanmak için her zaman yaratıcı yollar arıyoruz,” diyor Keymakr’ın Başbakanı Zoia Boiko. “Konvansiyonel olmayan biçimlerle ve zorlu durumlarla çalışmak, Segments’in platformu geliştirmesine ve herkes için daha iyi bir ortam yaratmasına yardımcı olur. Böylece, Keymakr, insan bileşeni, dikkat, yaratıcılık ve gerçek dünya verilerinin nasıl davrandığının derin bir anlayışına katkıda bulunur.Segmentler, iş akışlarını güçlendiren, mühendislik çözümlerini güçlendiren ve etiketlemeyi mümkün kılarken.Annotasyon ekibi platformda gerçek “yer” vakaları test ettiğinde, her iki şirket de aracın kullanıcılara uyumlu bir ortam yaratır ve buna göre iş akışlarını şekillendirir. Resolving structural breaks in 3D road markings 3D iş akışlarında, bir çizgi kesilebilir ve genel yapıyı etkilemeden devam edebilir, ancak 3D'de, bu tehlikelidir. Hatta küçük bir yapay “gap” bağımsız bir sistem tarafından bir çizgi sonu olarak yanlış yorumlanabilir. Bunu ele almak için, Keymakr ekibi, otomatik aşınma kaldırma ile sürekli polilinerlere dayanan bir çalışma akışını geliştirdi. Her yol işareti tek bir sürekli nesne olarak çizildi, ardından Segments.ai otomatik olarak sadece aşınma bölgelerine düşen segmentleri kaldırdı. Bu, modelin yapısal kesintiler gibi aşınmalarını önledi, tutarlılığı önemli ölçüde iyileştirdi. “3D’de, tesadüfen boşluklara sahip olamazsınız. tek bir kırılma, tüm sahnenin geometriğini bozabilir ve bağımsız bir sistemi yanıltabilir. Hedefimiz, devamlılığın tasarımla garanti edildiği ve tesadüfe bırakılmaması gereken bir iş akışını yaratmaktı.” – Zoia Boiko, Keymakr Başbakanı. “3D’de, tesadüfen boşluklara sahip olamazsınız. tek bir kırılma, tüm sahnenin geometriğini bozabilir ve bağımsız bir sistemi yanıltabilir. Hedefimiz, devamlılığın tasarımla garanti edildiği ve tesadüfe bırakılmaması gereken bir iş akışını yaratmaktı.” – Zoia Boiko, Keymakr Başbakanı. Bu süreç, Segments.ai'nin birleştirme modunu kullanarak birleştirilmiş 3D sahne içinde çalışarak daha da güçlendirildi. Binlerce bağlantısız çerçeve yerine, anotatörler, tüm rota, kenarlar, bölünmeler, birleşmeler, kısıtlamalar, işaretler ve koridorlar ile tamamlanan birleşik, yoğun temsil ile çalıştı. Bu bütünsel görünüm yol geometriğini daha net, geçişleri daha mantıklı ve çizgi düzeltmeyi çok daha doğru yaptı. Anotasyonun küresel “keletini” birleştirme modunda oluşturduktan sonra, operatörler, temel geometriyi değiştirmeden, çerçeve düzeyinde düzenlemeye geri döndüler. Bu, veri kümelerini kompakt tuttu ve kapsamlı çok çerçeve düzenlemelerinde yaygın hataları önledi. Yapısal bir şişlik olarak başlayan şey, şimdi birçok 3D LiDAR projesinde yeniden kullanılabilen bir yöntem haline geldi. Keymakr ve Segments.ai’den gelen tüm bu durumlar, teknolojinin insan uzmanlığıyla birlikte gelişen bir ortak laboratuvar örneğidir. 3D etiketleme genellikle tamamen teknik bir süreç olarak görülürken, gerçekte, gerçek dünyayı anlamak için makineyi öğreten çok daha derin bir şey yansıtıyor. Her nokta bulut gerçekliğin bir parçası yakalar ve neyin anlamlı olduğunu, neyin gürültüsünü ve neyin sahnede gerçekten var olduğunu belirleyen insan operatörüdür. Bu durumlar birlikte, 3D veri çalışmasının geleceğinin, insanların sistemin yönlendirdiği, araçların gerçek alan zorlukları aracılığıyla şekillendiği ve nihai çıkışta güvenilirlik, doğruluk ve güvenin sağlandığını göstermektedir.
