自动驾驶收集的数据-自动驾驶数据服务
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自动驾驶领域的视觉数据都有哪些?
自动驾驶常见的数据标注类型可分为2D与3D两类。常见的2D数据标注类型包括2D框、多边形、关键点、多段线、语义分割等。例如：2D语义分割 常见的3D点云数据标注类型包括点云检测、点云连续帧、23D融合、点云语义分割等。
数据收集：收集与训练目标相关的数据，可以是结构化数据（如表格、数据库）或非结构化数据（如文本、图像、音频等）。数据清洗：对收集到的数据进行清洗和预处理，包括去除重复数据、处理缺失值、处理异常值等。
【太平洋汽车网】自动驾驶技术涉及的环境感知传感器主要包括视觉类摄像机（包括单目、双目立体视觉、全景视觉及红外相机）和雷达类测距传感器（激光雷达、毫米波雷达、超声波雷达等）。
通常自动驾驶系统需要安装大量各种昂贵的传感器，例如，雷达，激光雷达，超声波等。通过收集每个传感器捕获的数据，系统可以了解车辆的环境并确定如何控制车辆。但是，随着传感器数量和类型的增加，系统的复杂性和成本也随之增加。
Visual SLAM是自动驾驶的核心，包括特征匹配、直接方法和深度学习驱动的方案。特征SLAM如MonoSLAM，直接SLAM如DTAM，而深度学习的潜力还未完全释放。高精度地图虽然能提供定位，但成本高昂。在复杂环境中，冗余传感器和多种视觉算法的集成至关重要，如相机与激光雷达的互补，以确保系统的稳定和安全。
自动驾驶主要包括以下传感器：单目、双目立体视觉、被动红外摄像技术、主动红外摄像技术、激光雷达、毫米波雷达、超声波雷达、激光测距传感器、远程雷达和短程雷达等。单目传感器通过摄像头拍摄的平面图像来感知和判断周边环境，识别车辆、路标、行人等固定物体和移动物体，是目前汽车摄像头的主流解决方案。
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