Die vorliegende Übersetzung wurde maschinell erstellt. Im Falle eines Konflikts oder eines Widerspruchs zwischen dieser übersetzten Fassung und der englischen Fassung (einschließlich infolge von Verzögerungen bei der Übersetzung) ist die englische Fassung maßgeblich.

Erstellen eines Eingabemanifests für Punktwolkensequenzen

Das Manifest ist eine mit UTF -8 kodierte Datei, in der jede Zeile ein vollständiges und gültiges JSON Objekt ist. Jede Zeile wird durch einen Standardzeilenumbruch getrennt, \n oder \r\n. Da es sich bei jeder Zeile um ein gültiges JSON Objekt handeln muss, sind Zeilenumbruchzeichen ohne Escape-Zeichen nicht zulässig. In der Eingabemanifestdatei der Punktwolkensequenz enthält jede Zeile im Manifest eine Sequenz von Punktwolkenframes. Die Punktwolkendaten für jedes Bild in der Sequenz können entweder im Binär- oder im ASCII Format gespeichert werden. Weitere Informationen finden Sie unter Akzeptierte 3D-Rohdatenformate. Dies ist die Manifestdateiformatierung, die für die 3D-Punktwolken-Objektverfolgung erforderlich ist. Optional können Sie auch Punktattribut- und Kamerasensorfusionsdaten für jeden Punktwolkenframe bereitstellen. Wenn Sie eine Sequenzeingabe-Manifestdatei erstellen, müssen Sie Li DAR - und Videokamerasensor-Fusionsdaten in einem Weltkoordinatensystem angeben.

Das folgende Beispiel veranschaulicht die Syntax, die für eine Eingabemanifestdatei verwendet wird, wenn jede Zeile im Manifest eine Sequenzdatei ist. Jede Zeile in Ihrer Eingabemanifestdatei muss im JSONLinienformat vorliegen.

{"source-ref": "s3://amzn-s3-demo-bucket/example-folder/seq1.json"}
{"source-ref": "s3://amzn-s3-demo-bucket/example-folder/seq2.json"}

Die Daten für jede Sequenz von Punktwolkenframes müssen in einem JSON Datenobjekt gespeichert werden. Im Folgenden finden Sie ein Beispiel für das Format, das Sie für eine Sequenzdatei verwenden. Informationen zu jedem Frame sind als JSON Objekt enthalten und in der frames Liste aufgeführt. Dies ist ein Beispiel für eine Sequenzdatei mit zwei Punktwolken-Frame-Dateien, frame300.bin und frame303.bin. Das Tool ... wird verwendet, um anzugeben, wo Sie Informationen für zusätzliche Frames hinzufügen sollten. Fügt für jedes Bild in der Sequenz ein JSON Objekt hinzu.

Der folgende Codeblock enthält ein JSON Objekt für eine einzelne Sequenzdatei. Das JSON Objekt wurde aus Gründen der Lesbarkeit erweitert.

{
  "seq-no": 1,
  "prefix": "s3://amzn-s3-demo-bucket/example_lidar_sequence_dataset/seq1/",
  "number-of-frames": 100,
  "frames":[
    {
        "frame-no": 300, 
        "unix-timestamp": 1566861644.759115, 
        "frame": "example_lidar_frames/frame300.bin", 
        "format": "binary/xyzi", 
        "ego-vehicle-pose":{
            "position": {
                "x": -2.7161461413869947,
                "y": 116.25822288149078,
                "z": 1.8348751887989483
            },
            "heading": {
                "qx": -0.02111296123795955,
                "qy": -0.006495469416730261,
                "qz": -0.008024565904865688,
                "qw": 0.9997181192298087
            }
        }, 
        "images": [
        {
            "image-path": "example_images/frame300.bin_camera0.jpg",
            "unix-timestamp": 1566861644.759115,
            "fx": 847.7962624528487,
            "fy": 850.0340893791985,
            "cx": 576.2129134707038,
            "cy": 317.2423573573745,
            "k1": 0,
            "k2": 0,
            "k3": 0,
            "k4": 0,
            "p1": 0,
            "p2": 0,
            "skew": 0,
            "position": {
                "x": -2.2722515189268138,
                "y": 116.86003310568965,
                "z": 1.454614668542299
            },
            "heading": {
                "qx": 0.7594754093069037,
                "qy": 0.02181790885672969,
                "qz": -0.02461725233103356,
                "qw": -0.6496916273040025
            },
            "camera-model": "pinhole"
        }]
    },
    {
        "frame-no": 303, 
        "unix-timestamp": 1566861644.759115, 
        "frame": "example_lidar_frames/frame303.bin", 
        "format": "text/xyzi", 
        "ego-vehicle-pose":{...}, 
        "images":[{...}]
    },
     ...
  ]
}

Die folgende Tabelle enthält Einzelheiten zu den Parametern der obersten Ebene einer Sequenzdatei. Ausführliche Informationen zu den Parametern, die für einzelne Frames in der Sequenzdatei erforderlich sind, finden Sie unter Parameter für einzelne Punktwolkenframes.

Parameter für einzelne Punktwolkenframes

Die folgende Tabelle zeigt die Parameter, die Sie in die Eingabemanifestdatei aufnehmen können.

Aufnehmen von Fahrzeugposeninformationen in Ihr Eingabemanifest

Verwenden Sie den Standort des Ego-Fahrzeugs, um Informationen über die Pose des Fahrzeugs zu erhalten, das zur Erfassung der Punktwolkendaten verwendet wird. Ground Truth verwendet diese Informationen, um DAR extrinsische Li-Matrizen zu berechnen.

Ground Truth verwendet extrinsische Matrizen, um Beschriftungen auf und von der 3D-Szene und den 2D-Bildern zu projizieren. Weitere Informationen finden Sie unter Sensorfusion.

In der folgenden Tabelle finden Sie weitere Informationen zu den Parametern position und Ausrichtung (heading), die erforderlich sind, wenn Sie Ego-Fahrzeuginformationen bereitstellen.

Einschließen der Kameradaten in das Eingabemanifest

Wenn Sie Farbkameradaten in einen Frame einschließen möchten, verwenden Sie die folgenden Parameter, um Informationen zu den einzelnen Bildern bereitzustellen. Die Spalte Erforderlich in der folgenden Tabelle gilt, wenn der Parameter images in der Eingabemanifestdatei enthalten ist. Sie müssen keine Bilder in Ihre Eingabemanifestdatei aufnehmen.

Wenn Sie Kamerabilder einschließen, müssen Sie Informationen über die position und Ausrichtung (heading) der Kamera angeben, die für die Erfassung der Bilder verwendet wurde.

Wenn Ihre Bilder verzerrt sind, kann Ground Truth sie automatisch entzerren, indem es Informationen verwendet, die Sie über das Bild in Ihrer manifesten Eingabedatei bereitstellen, einschließlich der Verzerrungskoeffizienten (k1, k2, k3, k4, p1, p1), des Kameramodells und der Brennweite (fx, fy), und des Hauptpunkts (cx, cy). Weitere Informationen zu diesen Koeffizienten und dem Entzerren von Bildern finden Sie unter Kamerakalibrierung mit OpenCV. Wenn keine Verzeichnungskoeffizienten enthalten sind, wird ein Bild durch Ground Truth nicht unverzerrt.

Grenzwerte für Sequenzdateien und Punktwolkenframes

Sie können bis zu 100.000 Punktwolkenframesequenzen in Ihre Eingabemanifestdatei aufnehmen. Sie können bis zu 500 Punktwolkenframes in jede Sequenzdatei aufnehmen.

Beachten Sie, dass 3D-Punktwolken-Beschriftungsaufträge längere Vorverarbeitungszeiten haben als andere Ground Truth-Aufgabentypen. Weitere Informationen finden Sie unter Zeit für die Auftragsvorverarbeitung.