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Verwenden von Ground Truth zum Beschriften von 3D-Punktwolken
Erstellen Sie einen 3D-Punktwolken-Kennzeichnungsauftrag, damit Auftragnehmer Objekte in 3D-Punktwolken beschriften, die von 3D-Sensoren wie Light Detection and Ranging-Sensoren (LiDAR) und Tiefenkameras oder anhand der 3D-Rekonstruktion generiert werden, bei der von einem Agenten wie einer Drohne erfasst Bilder zusammengefügt werden.
3D-Punktwolken
Punktwolken bestehen aus dreidimensionalen (3D) visuellen Daten, die aus Punkten bestehen. Jeder Punkt wird mit drei Koordinaten beschrieben, in der Regel x, y und z. Um der Punktwolke Farbe oder Variationen der Punktintensität hinzuzufügen, können Punkte mit zusätzlichen Attributen beschrieben werden, z. B. i für die Intensität oder Werte für die roten (r), grünen (g) und blauen (b) 8-Bit-Farbkanäle. Wenn Sie einen Ground Truth-3D-Punktwolken-Beschriftungsauftrag erstellen, können Sie Punktwolken- und optional Sensorfusionsdaten bereitstellen.
Die folgende Abbildung zeigt eine einzelne 3D-Punktwolkenszene, die von Ground Truth gerendert wird und in der Auftragnehmer-Benutzeroberfläche der semantischen Segmentierung angezeigt wird.
LiDAR
Ein LiDAR-Sensor (Light Detection and Ranging) ist ein gängiger Sensortyp, der zum Sammeln von Messungen verwendet wird, um Punktwolkendaten zu generieren. LiDAR ist eine Fernerkundungsmethode, die Licht in Form eines gepulsten Lasers verwendet, um die Entfernungen von Objekten zum Sensor zu messen. Sie können 3D-Punktwolkendaten, die von einem LiDAR-Sensor generiert werden, für einen Ground Truth-3D-Punktwolken-Beschriftungsauftrag bereitstellen, indem Sie die unter Akzeptierte 3D-Rohdatenformate beschriebenen Rohdatenformate verwenden.
Sensorfusion
Ground Truth-3D-Punktwolken-Beschriftungsaufträge enthalten eine Sensorfusionsfunktion, die die Videokamerasensorfusion für alle Aufgabentypen unterstützt. Einige Sensoren sind mit mehreren LiDAR-Geräten und Videokameras ausgestattet, die Bilder erfassen und mit einem LiDAR-Frame verknüpfen. Damit Ersteller von Anmerkungen Ihre Aufgaben mit hoher Sicherheit visuell erledigen können, können Sie mithilfe der Ground Truth-Sensorfusionsfunktion Anmerkungen (Beschriftungen) aus einer 3D-Punktwolke auf 2D-Kamerabilder und umgekehrt mithilfe der extrinsischen Matrix von 3D-Scannern (wie LiDAR) und extrinsischen sowie intrinsischen Matrizen von Kameras projizieren. Weitere Informationen hierzu finden Sie unter Sensorfusion.
Beschriften von 3D-Punktwolken
Ground Truth stellt eine Benutzeroberfläche (UI) und Werkzeuge bereit, die Auftragnehmer zum Beschriften oder Annotieren von 3D-Punktwolken verwenden. Wenn Sie die Aufgabentypen Objekterkennung oder semantische Segmentierung verwenden, können Auftragnehmer einen einzelnen Punktwolkenframe mit Anmerkungen versehen. Wenn Sie die Objektverfolgung verwenden, beschriften Auftragnehmer eine Sequenz von Frames. Sie können die Objektverfolgung verwenden, um Objektbewegungen über alle Frames hinweg in einer Sequenz zu verfolgen.
Im Folgenden wird veranschaulicht, wie ein Auftragnehmer das Ground Truth-Worker-Portal und die Werkzeuge zum Annotieren einer 3D-Punktwolke für eine Objekterkennungsaufgabe verwendet. Ähnliche visuelle Beispiele für andere Aufgabentypen finden Sie unter 3D-Punktwolken-Aufgabentypen.
Hilfsmittel zur Beschriftung von Punktwolkenanmerkungen
Ground Truth bietet Hilfsmittel zur Beschriftung, mit denen Auftragnehmer Ihre Punktwolken-Annotierensaufgaben schneller und präziser erledigen können. Für Informationen zu Hilfsmitteln zur Beschriftung, die in der Auftragnehmer-Benutzeroberfläche für jeden Aufgabentyp enthalten sind, wählen Sie einen Aufgabentyp aus und beziehen Sie sich auf den Abschnitt Anzeigen der Aufgabenoberfläche für Auftragnehmer auf dieser Seite.
Nächste Schritte
Sie können sechs Arten von Aufgaben erstellen, wenn Sie Ground Truth-3D-Punktwolken-Beschriftungsaufträge verwenden. Verwenden Sie die Themen in 3D-Punktwolken-Aufgabentypen, um mehr über diese Aufgabentypen zu erfahren und zu lernen, wie Sie einen Kennzeichnungsauftrag mit dem gewünschten Aufgabentyp erstellen.
Der 3D-Punktwolken-Bescshriftungsauftrag unterscheidet sich von anderen Ground Truth-Beschriftungsmodalitäten. Bevor Sie einen Kennzeichnungsauftrag erstellen, empfehlen wir, dass Sie Übersicht über 3D-Punktwolken-Kennzeichnungsaufträge lesen. Überprüfen Sie außerdem die Kontingente für Eingabedaten unter Kontingente für 3D-Punktwolken- und Video-Frame-Kennzeichnungsaufträge.
Eine end-to-end Demo mit der SageMaker API und dem AWS Python-SDK (Boto 3) zur Erstellung eines Auftrags zur Kennzeichnung von 3D-Punktwolken finden Sie unter create-3d- pointcloud-labeling-job .ipynb
Wichtig
Wenn Sie eine Notebook-Instance verwenden, die vor dem 5. Juni 2020 erstellt wurde, um dieses Notebook auszuführen, müssen Sie diese Notebook-Instance beenden und neu starten, damit das Notebook funktioniert.
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