La visualisation d’abord
Avant d’annoter, les équipes AV doivent explorer et comprendre leurs données. Le visualiseur multi-capteurs d’Avala gère l’ensemble de la pile de capteurs AV :Lecture MCAP
Téléchargez des enregistrements MCAP de votre flotte de véhicules et rejouez tous les flux de capteurs dans un visualiseur multi-panneaux synchronisé avec 8 types de panneaux.
Caméras surround + LiDAR
Visualisez toutes les caméras surround aux côtés des nuages de points LiDAR avec une projection automatique tenant compte de la calibration pour la vérification inter-capteurs.
3D accélérée GPU
Rendez les nuages de points LiDAR avec l’accélération WebGPU et 6 modes de visualisation : Neutre, Intensité, Arc-en-ciel, Étiquette, Panoptique et Projection d’image.
Navigation chronologique
Parcourez les journaux de conduite, avancez image par image et sautez à des horodatages spécifiques. Tous les panneaux restent synchronisés à travers les différents taux de capteurs.
Types de données
| Capteur | Type de données Avala | Annotation typique |
|---|---|---|
| Caméras avant/surround | Image, Vidéo | Boîtes englobantes 2D, polylignes de voies, masques de segmentation |
| LiDAR | Nuage de points | Cuboïdes 3D avec cap, dimensions et IDs de suivi |
| Radar | MCAP (via les panneaux Nuage de points) | Cuboïdes 3D, marqueurs de détection |
| Fusion multi-capteurs | MCAP | Annotation synchronisée caméra + LiDAR avec projection 3D vers 2D |
Tâches courantes
Détection d’objets 3D
Étiquetez les véhicules, piétons, cyclistes et objets statiques avec des cuboïdes 3D dans les nuages de points LiDAR. L’éditeur d’annotation 3D fournit des vues de dessus, en perspective et latérales pour un placement précis des cuboïdes. Les cuboïdes incluent la position complète (x, y, z), les dimensions (longueur, largeur, hauteur) et le cap (lacet).Projection multi-caméras
Annotez des cuboïdes 3D dans la vue LiDAR et projetez-les automatiquement sur les images des caméras surround pour vérification visuelle. Le visualiseur supporte les modèles de caméra sténopé et double sphère, la projection fonctionne donc avec les objectifs standard et fisheye.Annotation de voies et limites de route
Utilisez les outils polylignes pour tracer les marquages de voie, les bordures et les bords de route dans les vues caméra. Les polylignes supportent des segments connectés avec édition au niveau des sommets, les rendant adaptées aux voies courbes et aux intersections complexes.Suivi temporel d’objets
Suivez les objets entre les images avec des IDs cohérents pour les modèles de prédiction de mouvement et de prévision de trajectoire. Les IDs d’objets persistent sur la chronologie de la séquence, et la navigation image par image du visualiseur facilite la vérification de la continuité du suivi.Classification de scène
Classifiez les conditions de conduite au niveau de la scène — météo (dégagé, pluvieux, brumeux), heure du jour (jour, crépuscule, nuit), type de route (autoroute, urbain, rural) et densité du trafic. Les étiquettes de classification s’appliquent à l’image entière et peuvent être combinées avec des annotations au niveau de l’objet.Fonctionnalités Avala utilisées
| Fonctionnalité | Objectif | En savoir plus |
|---|---|---|
| Intégration MCAP / ROS | Ingérer les enregistrements multi-capteurs de votre flotte | MCAP et ROS |
| Visualiseur multi-capteurs | Lecture synchronisée des caméras, LiDAR, radar et IMU | Visualiseur multi-capteurs |
| Nuages de points accélérés GPU | Inspecter les données LiDAR avec 6 modes de visualisation | Aperçu Visualisation |
| Annotation cuboïdes 3D | Étiqueter les objets en 3D avec vues de dessus, perspective et latérales | Outil Cuboïde 3D |
| Suivi d’objets | IDs cohérents entre les séquences d’images | Annotation vidéo |
| Annotation polylignes | Tracer les voies, bordures et limites de route | Outil Polyligne |
| Projection multi-caméras | Projeter les annotations 3D sur les images caméra | Configuration multi-caméras |
| Auto-étiquetage par lots | Amorcer les annotations avec des prédictions de modèle | Auto-étiquetage par lots |
| Contrôle qualité | Flux de révision multi-étapes | Contrôle qualité |
| Stockage cloud | Connecter des buckets S3 pour les grands jeux de données de conduite | Stockage cloud |
Pipeline exemple
Commencer
Téléchargez vos données de conduite
Créez un jeu de données de type
mcap et téléchargez les enregistrements MCAP de votre flotte. Pour les grands jeux de données, utilisez l’intégration de stockage cloud pour connecter votre bucket S3 directement.Explorez dans le visualiseur
Ouvrez un enregistrement dans le visualiseur multi-capteurs. Vérifiez que les données caméra, LiDAR et de transformation sont présentes. Contrôlez la calibration en activant la projection LiDAR vers caméra.
Configurez votre projet d'annotation
Créez un projet avec annotation par cuboïdes 3D, définissez votre taxonomie d’étiquettes (véhicule, piéton, cycliste, etc.) et configurez les paramètres de contrôle qualité.
Annotez et révisez
Votre équipe annote les cuboïdes 3D avec des IDs de suivi. Les réviseurs vérifient les annotations en utilisant la projection multi-caméras pour détecter les erreurs de profondeur et de cap.
Prochaines étapes
MCAP et ROS
Guide détaillé pour préparer et télécharger des enregistrements multi-capteurs.
Outil Cuboïde 3D
Comment placer, ajuster et suivre des cuboïdes 3D dans l’éditeur de nuages de points.
Bonnes pratiques d'enregistrement
Conseils pour enregistrer des données qui se visualisent et s’annotent bien.
Contrôle qualité
Configurez des flux de révision multi-étapes pour l’annotation en production.