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Uso de Ground Truth para etiquetar nubes de puntos 3D

Cree un trabajo de etiquetado de nubes de puntos 3D para que los trabajadores etiqueten objetos en nubes de puntos 3D generadas a partir de sensores 3D, como sensores de detección y alcance (LiDAR) de luz y cámaras de profundidad, o generadas a partir de una reconstrucción 3D mediante la unión de imágenes capturadas por un agente, como un dron.

Nubes de puntos 3D

Las nubes de puntos se componen de datos visuales tridimensionales (3D) que consisten en puntos. Cada punto se describe utilizando tres coordenadas, normalmente x, y, y z. Para agregar color o variaciones en la intensidad de los puntos en la nube de puntos, los puntos se pueden describir con atributos adicionales, como i para la intensidad o valores de canales de 8 bits para el color rojo (r), verde (g) y azul (b). Al crear un trabajo de etiquetado de nube de puntos 3D de Ground Truth, puede proporcionar datos de nube de puntos y, opcionalmente, datos de fusión de sensores.

La siguiente imagen muestra una única escena de nube de puntos 3D representada por Ground Truth y mostrada en la interfaz de usuario del trabajador de segmentación semántica.

Li DAR

Un sensor de detección y alcance de luz (LiDAR) es un tipo de sensor común que se utiliza para recopilar mediciones que se utilizan para generar datos de nubes de puntos. DAREl Li es un método de teledetección que utiliza luz en forma de láser pulsado para medir las distancias entre los objetos y el sensor. Puede proporcionar datos de nubes de puntos 3D generados por un DAR sensor de Li para un trabajo de etiquetado de nubes de puntos 3D de Ground Truth utilizando los formatos de datos sin procesar descritos enFormatos de datos 3D sin procesar aceptados.

Fusión de sensores

Los trabajos de etiquetado de nube de puntos 3D de Ground Truth incluyen una característica de fusión de sensores que admite la fusión de sensores de cámaras de vídeo para todos los tipos de tareas. Algunos sensores vienen con varios DAR dispositivos Li y cámaras de vídeo que capturan imágenes y las asocian a un DAR marco Li. Para ayudar a los anotadores a completar visualmente sus tareas con gran confianza, puede utilizar la función de fusión de sensores Ground Truth para proyectar anotaciones (etiquetas) desde una nube de puntos 3D a imágenes de cámara 2D y viceversa utilizando una matriz extrínseca de escáner 3D (como LiDAR) y matrices extrínsecas e intrínsecas de cámara. Para obtener más información, consulte Fusión de sensores.

Etiquetado de nubes de puntos 3D

Ground Truth proporciona una interfaz de usuario (IU) y herramientas que los trabajadores utilizan para etiquetar o anotar nubes de puntos 3D. Cuando se utilizan los tipos de tareas de detección de objetos o segmentación semántica, los trabajadores pueden anotar un solo fotograma de nube de puntos. Cuando se utiliza el seguimiento de objetos, los trabajadores anotan una secuencia de fotogramas. Puede utilizar el seguimiento de objetos para realizar un seguimiento del movimiento de objetos en todos los fotogramas de una secuencia.

A continuación, se muestra cómo un trabajador utilizaría las herramientas y el portal de trabajadores de Ground Truth para anotar una nube de puntos 3D para una tarea de detección de objetos. Para ver ejemplos visuales similares de otros tipos de tareas, consulte Tipos de tareas de nube de puntos 3D.

Herramientas de etiquetado de apoyo para anotación de nube de puntos

Ground Truth ofrece herramientas de etiquetado de apoyo para ayudar a los trabajadores a completar las tareas de anotación de nube de puntos con mayor rapidez y precisión. Para obtener información detallada sobre las herramientas de etiquetado de apoyo que se incluyen en la interfaz de usuario del trabajador para cada tipo de tarea, seleccione un tipo de tarea y consulte la sección Ver la interfaz de tareas del trabajador de esa página.

Siguientes pasos

Puede crear seis tipos de tareas al utilizar trabajos de etiquetado de nube de puntos 3D de Ground Truth. Utilice los temas de Tipos de tareas de nube de puntos 3D para obtener más información sobre estos tipos de tareas y sobre cómo crear un trabajo de etiquetado utilizando el tipo de tarea que elija.

El trabajo de etiquetado de nube de puntos 3D es diferente de otras modalidades de etiquetado de Ground Truth. Antes de crear un trabajo de etiquetado, le recomendamos que lea Descripción general de los trabajos de etiquetado de nubes de puntos 3D. Además, revise las cuotas de datos de entrada en Cuotas de trabajo de etiquetado de fotogramas de vídeo y nubes de puntos 3D.

Para ver una end-to-end demostración del SageMaker API uso de AWS Python SDK (boto 3) para crear un trabajo de etiquetado de nubes de puntos en 3D, consulte Create-3D- pointcloud-labeling-job .ipynb en la pestaña del cuaderno de ejemplos. SageMaker