一种自动驾驶数据标注系统及方法与流程

本发明涉及自动驾驶数据标注，具体为一种自动驾驶数据标注系统及方法。

背景技术：

1、自动驾驶行业的数据标注，指的是在采集自动驾驶各场景数据后，通过分类、分割、关键点线标注、画框、追踪等处理方式，对图像、文本、语音、视频、3d点云等原素材中的各类对象进行标记注释，将多源异构的数据转化成可识别的ai训练数据，从而成为机器学习的价值数据。

2、自动驾驶技术依赖于大量的训练数据，这些数据需要进行标注，以便训练和评估自动驾驶算法和模型的性能。

3、随着科技的发展，自动驾驶技术必将在未来人类的出行中发挥着重要的作用，现有已公开的自动驾驶数据标注系统大多无法高效、准确地对数据进行标注，从而无法产生准确、可靠的训练数据集。

技术实现思路

1、本发明目的是提供一种自动驾驶数据标注系统及方法，以解决现有技术中，自动驾驶数据标注系统大多无法高效、准确地对数据进行标注，从而无法产生准确、可靠的训练数据集的问题。

2、为实现上述目的，本发明提供如下技术方案：本发明第一方面提供一种自动驾驶数据标注系统，包括用户界面、标注模块、数据管路和存储模块、标注质量控制模块、标注过程追踪和审计模块、学习模块以及数据增强模块；

3、所述用户界面可用于标注人员能够查看或编辑数据，并将相应的标签或注释添加到数据中；

4、所述标注模块用于标注，包括标注的目标、标注格式以及其他标注要求和准则；

5、所述标注质量控制模块包括标注一致性检查、标注质量评估以及标注者培训和反馈；

6、所述标注过程追踪和审计模块用于记录标注过程中的操作和变更，保持数据的可追溯性，并提供对标注历史和修改的追踪和分析能力；

7、所述学习模块用于学习和推断标注结果，以及引导标注过程，并优先标注对模型改进最有帮助的样本；

8、所述数据增强模块用于扩充标注数据集，增加样本的多样性和覆盖范围。

9、优选的，所述标注模块采用半自动标注技术，包括人工标注单元和计算机视觉单元。

10、优选的，所述学习模块包括弱监督学习单元和主动学习单元，所述弱监督学习单元利用部分标注数据和未标注数据进行训练，从中学习和推断标注结果；所述主动学习单元通过选择最具信息量的样本进行标注，从而引导标注过程，并优先标注对模型改进最有帮助的样本。

11、优选的，所述标注质量控制模块中的标注一致性检查可通过多个标注者之间的互相验证和一致性检查来确保标注结果的一致性，也可通过对同一数据样本进行多次标注，并对结果进行比对和统计分析。

12、优选的，所述标注质量控制模块中的标注质量评估针对标注结果进行质量评估，可以通过与真实值或人工标准进行比较来衡量标注的准确性和完整性，还可以通过使用指标来评估边界框标注的精确度。

13、优选的，所述标注质量控制模块中的标注者培训和反馈，为标注人员提供培训和指导，使其了解标注要求和准则，同时，建立反馈机制，让标注人员可以报告问题、提供建议或参与讨论，以不断提高标注质量。

14、本发明第二方面提供一种基于本发明第一方面所述的自动驾驶数据标注系统的标注方法，包括以下步骤：

15、用户通过终端登录系统的用户界面，将相应的标签或注释添加到数据中，然后用户界面将信息传递至标注模块以及数据管路和存储模块，标注模块通过结合人工标注单元和计算机视觉单元来加速标注过程，标注模块标注过程中，学习模块和数据增强模块通过调取标注模块的信息进行优化处理，标注质量控制模块对标注模块的标注过程进行标注质量控制，标注过程追踪和审计模块记录标注过程中的操作和变更，数据管路和储存模块对标注模块、标注质量控制模块、标注过程追踪和审计模块、学习模块以及数据增强模块的数据进行管路和存储，并反馈至用户界面，供用户查看或编辑数据。

16、本发明至少具备以下有益效果：

17、本发明提供的一种自动驾驶数据标注系统及方法，致力于提高自动驾驶系统开发中数据标注的效率、准确性和一致性，通过结合半自动标注、弱监督学习、数据增强和标注质量控制等技术，这一系统能够更好地应对数据标注过程中的挑战，并为自动驾驶算法和模型的训练提供高质量的标注数据。

技术特征：

1.一种自动驾驶数据标注系统，其特征在于，包括用户界面、标注模块、数据管路和存储模块、标注质量控制模块、标注过程追踪和审计模块、学习模块以及数据增强模块；

2.根据权利要求1所述的一种自动驾驶数据标注系统，其特征在于，所述标注模块采用半自动标注技术，包括人工标注单元和计算机视觉单元。

3.根据权利要求1所述的一种自动驾驶数据标注系统，其特征在于，所述学习模块包括弱监督学习单元和主动学习单元，所述弱监督学习单元利用部分标注数据和未标注数据进行训练，从中学习和推断标注结果；所述主动学习单元通过选择最具信息量的样本进行标注，从而引导标注过程，并优先标注对模型改进最有帮助的样本。

4.根据权利要求1所述的一种自动驾驶数据标注系统，其特征在于，所述标注质量控制模块中的标注一致性检查可通过多个标注者之间的互相验证和一致性检查来确保标注结果的一致性，也可通过对同一数据样本进行多次标注，并对结果进行比对和统计分析。

5.根据权利要求1所述的一种自动驾驶数据标注系统，其特征在于，所述标注质量控制模块中的标注质量评估针对标注结果进行质量评估，可以通过与真实值或人工标准进行比较来衡量标注的准确性和完整性，还可以通过使用指标来评估边界框标注的精确度。

6.根据权利要求1所述的一种自动驾驶数据标注系统，其特征在于，所述标注质量控制模块中的标注者培训和反馈，为标注人员提供培训和指导，使其了解标注要求和准则，同时，建立反馈机制，让标注人员可以报告问题、提供建议或参与讨论，以不断提高标注质量。

7.一种基于权利要求1～6任一项所述的自动驾驶数据标注系统的标注方法，其特征在于，包括以下步骤：

技术总结
本发明提供了一种自动驾驶数据标注系统及方法，包括用户界面、标注模块、数据管路和存储模块、标注质量控制模块、标注过程追踪和审计模块、学习模块以及数据增强模块；所述用户界面可用于标注人员能够查看或编辑数据，并将相应的标签或注释添加到数据中；所述标注模块用于标注，包括标注的目标、标注格式以及其他标注要求和准则。本发明致力于提高自动驾驶系统开发中数据标注的效率、准确性和一致性，通过结合半自动标注、弱监督学习、数据增强和标注质量控制等技术，这一系统能够更好地应对数据标注过程中的挑战，并为自动驾驶算法和模型的训练提供高质量的标注数据。

技术研发人员：骆靖元,王乐,曾智
受保护的技术使用者：成都市汇众天智科技有限责任公司
技术研发日：
技术公布日：2024/3/27