内森·库尔茨Autoliv
Arvind Jayaraman MathWorks
在自动驾驶的世界里,传感精度是至关重要的,证明你的传感器可以完成这项工作是一件严肃的事情。这就是ground truth标签在Autoliv的验证过程中发挥重要作用的地方。目前,标注地面真实数据是一项乏味的手工工作,包括寻找感兴趣的重要事件,并使用人眼从激光雷达点云图像中确定目标。这个演讲展示了一个用MATLAB开发的工具®减轻从激光雷达传感器标记点云数据的一些痛苦,以及该工具为贴标机提供的优势。讨论了该工具的功能,包括帮助用户可视化、导航和注释点云数据中的对象;在多个帧上跟踪这些对象;然后使用标记数据开发基于机器学习的分类器。该演讲还描述了如何使用标记过程的输出来训练深层神经网络,以提供一种全自动的方法来生成感兴趣的车辆对象,该对象可用于查找假阴性事件。使用人工分析师执行此操作所需的时间与回放整个数据集所需的时间相同。然而,使用全自动方法,它可以在许多计算机上运行,以减少分析时间。本视频展示了所节省的时间以及所获得标签的准确性,以及该方法如何为奥托立夫的验证过程提供实质性好处。
记录时间:2018年5月2日
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