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Usar o para rotular nuvens de pontos 3D
Crie um trabalho de rotulagem de nuvem de pontos 3D para que os operadores rotulem objetos nas nuvens de pontos 3D geradas por sensores 3D, como sensores de detecção de luz e alcance (LiDAR – Light Detection and Ranging) e câmeras de profundidade, ou gerados pela reconstrução 3D, combinando imagens capturadas por um agente como um drone.
Nuvens de pontos 3D
As nuvens de pontos são compostas por dados visuais tridimensionais (3D) que consistem em pontos. Cada ponto é descrito usando três coordenadas, normalmente x, y e z. Para adicionar cor ou variações de intensidade de pontos à nuvem de pontos, os pontos podem ser descritos com atributos adicionais, como i para intensidade ou valores para os canais de cores de 8 bits vermelhos (r), verdes (g) e azuis (b). Ao criar um trabalho de rotulagem de nuvem de pontos 3D do Ground Truth, você pode fornecer dados da nuvem de pontos e, opcionalmente de fusão de sensores.
A imagem a seguir mostra uma única cena da nuvem de ponto 3D renderizada pelo Ground Truth e exibida na interface do usuário do operador de segmentação semântica.
LiDAR
Um sensor LiDAR é um tipo comum de sensor usado para coletar medições que são usadas para gerar dados da nuvem de pontos. O LiDAR é um método de sensoriamento remoto que usa luz na forma de um laser pulsado para medir as distâncias dos objetos com relação ao sensor. É possível fornecer dados da nuvem de pontos 3D gerados por um sensor LiDAR para um trabalho de rotulagem de nuvem de pontos 3D do Ground Truth usando os formatos de dados brutos descritos em Formatos aceitos de dados 3D brutos.
Fusão de sensores
Os trabalhos de rotulagem de nuvem de pontos 3D do Ground Truth incluem um atributo de fusão de sensores que oferece suporte à fusão de sensores de câmera de vídeo para todos os tipos de tarefas. Alguns sensores vêm com vários dispositivos LiDAR e câmeras de vídeo que capturam imagens e as associam a um quadro LiDAR. Para ajudar os anotadores a concluir visualmente suas tarefas com alta confiança, é possível usar o atributo de fusão de sensores do Ground Truth para projetar anotações (rótulos) de uma nuvem de pontos 3D para imagens de câmera 2D e vice-versa usando matrizes extrínsecas e intrínsecas da câmera de scanner 3D (como o LiDAR). Para saber mais, consulte Fusão de sensores.
Rotular nuvens de pontos 3D
O Ground Truth fornece uma interface do usuário (UI) e ferramentas que os operadores usam para rotular ou anotar nuvens de pontos 3D. Quando você usa os tipos de tarefa de detecção de objetos ou de segmentação semântica, os operadores podem anotar um quadro da nuvem de pontos único. Quando você usa o rastreamento de objetos, os operadores anotam uma sequência de quadros. É possível usar o rastreamento de objetos para rastrear o movimento de objetos em todos os quadros de uma sequência.
Veja a seguir uma demonstração de como um operador usaria o portal do operador e as ferramentas do Ground Truth para anotar uma nuvem de pontos 3D para uma tarefa de detecção de objetos. Para obter exemplos visuais semelhantes de outros tipos de tarefa, consulte Tipos de tarefas da nuvem de pontos 3D.
Ferramentas de rotulagem auxiliares para a anotação da nuvem de pontos
O Ground Truth oferece ferramentas de rotulagem auxiliares para ajudar os operadores a concluir as tarefas de anotação da nuvem de pontos com mais rapidez e precisão. Para obter detalhes sobre as ferramentas de rotulagem auxiliares incluídas na interface do usuário do operador para cada tipo de tarefa, selecione um tipo de tarefa e consulte a seção Visualizar a interface de tarefas do operador dessa página.
Próximos Passos
É possível criar seis tipos de tarefas ao usar trabalhos de rotulagem de nuvem de pontos 3D do Ground Truth. Use os tópicos em Tipos de tarefas da nuvem de pontos 3D para saber mais sobre esses tipos de tarefa e para saber como criar um trabalho de rotulagem usando o tipo de tarefa de sua escolha.
O trabalho de rotulagem de nuvem de pontos 3D é diferente de outras modalidades de rotulagem do Ground Truth. Antes de criar um trabalho de rotulagem, recomendamos que você leia Visão geral dos trabalhos de rotulagem de nuvem de pontos 3D. Além disso, revise as cotas de dados de entrada em Nuvem de pontos 3D e cotas de trabalho para etiquetagem de quadros de vídeo.
Para ver uma end-to-end demonstração do uso da SageMaker API e do SDK do AWS Python (boto 3) para criar um trabalho de rotulagem de nuvem de pontos 3D, consulte Create-3d- pointcloud-labeling-job
Importante
Se você usar uma instância de bloco de anotações criada antes de 5 de junho de 2020 para executar esse bloco de anotações, será necessário interromper e reiniciar essa instância de bloco de anotações para que o bloco de notações funcione.
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