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高質(zhì)量數(shù)據(jù)集典型案例 | 車內(nèi)外人像動(dòng)作及自動(dòng)駕駛高質(zhì)量數(shù)據(jù)集
2025-11-28 13:17:16國家數(shù)據(jù)局閱讀量：19448 我要評(píng)論
在自動(dòng)駕駛技術(shù)愈發(fā)普及的今天，自動(dòng)駕駛的安全性與準(zhǔn)確性問題日益凸顯。廣東聯(lián)通攜手祺宸科技依托各自在標(biāo)注及自動(dòng)駕駛行業(yè)的能力深耕，旨在通過構(gòu)建覆蓋車內(nèi)駕駛行為、車外行人意圖與多模態(tài)環(huán)境感知的高質(zhì)量數(shù)據(jù)集，解決復(fù)雜路況與極端天氣下感知精度不足、行為理解不全面等問題，顯著提升模型識(shí)別準(zhǔn)確率與主動(dòng)安全預(yù)警能力，助力自動(dòng)駕駛系統(tǒng)穩(wěn)定落地與推廣應(yīng)用。
方案和成效
一是構(gòu)建多模態(tài)高質(zhì)量數(shù)據(jù)集，覆蓋自動(dòng)駕駛核心場(chǎng)景。聚焦車內(nèi)駕駛行為、車外行人意圖與多模態(tài)環(huán)境感知三大方向，采集包含近1億張駕駛艙內(nèi)典型駕駛狀態(tài)及行人高風(fēng)險(xiǎn)行為的圖片、視頻數(shù)據(jù)，復(fù)雜路況、極端天氣、弱紋理環(huán)境等600萬幀多源感知場(chǎng)景的點(diǎn)云數(shù)據(jù)，形成結(jié)構(gòu)化、標(biāo)簽體系完善的數(shù)據(jù)集，解決了自動(dòng)駕駛在真實(shí)環(huán)境中感知精度不足、場(chǎng)景覆蓋不全的問題。
二是引入智能預(yù)標(biāo)注與多輪質(zhì)控機(jī)制，顯著提升數(shù)據(jù)標(biāo)注效率與成果一致性。依托自研智能預(yù)標(biāo)注算法，融合3D檢測(cè)、BEV感知、多幀時(shí)序建模等技術(shù)，將標(biāo)注效率提升70%以上，一致性提升至95%以上；配合人工精修與交叉質(zhì)檢，形成“機(jī)器先標(biāo)—人工優(yōu)化—模型復(fù)評(píng)”的高可信標(biāo)注閉環(huán)，確保數(shù)據(jù)高質(zhì)量交付。
三是實(shí)現(xiàn)高質(zhì)量數(shù)據(jù)集在自動(dòng)駕駛關(guān)鍵業(yè)務(wù)模塊的落地應(yīng)用。數(shù)據(jù)集已廣泛服務(wù)于駕駛員疲勞檢測(cè)、車外行人行為預(yù)測(cè)、交通意圖理解與主動(dòng)安全預(yù)警等核心業(yè)務(wù)場(chǎng)景，有效提升模型在復(fù)雜場(chǎng)景下的識(shí)別準(zhǔn)確率20%以上，減少誤檢漏檢率30%，助力自動(dòng)駕駛系統(tǒng)在真實(shí)道路環(huán)境中穩(wěn)定運(yùn)行。
創(chuàng)新點(diǎn)
一是面向人車交互的動(dòng)態(tài)行為精準(zhǔn)感知。聚焦城市交通等關(guān)鍵場(chǎng)景，自研輕量化動(dòng)捕與行為建模算法，識(shí)別“轉(zhuǎn)頭”“猶豫”等細(xì)微行為動(dòng)作，模型識(shí)別準(zhǔn)確率達(dá)92.5%；車內(nèi)疲勞駕駛行為識(shí)別準(zhǔn)確率達(dá)94.1%，為主動(dòng)安全控制策略提供高可信數(shù)據(jù)支撐。
二是模型驅(qū)動(dòng)的動(dòng)態(tài)標(biāo)注優(yōu)化推進(jìn)高質(zhì)量數(shù)據(jù)集構(gòu)建。引入“模型-人聯(lián)合標(biāo)注”機(jī)制，建立模型置信度回流系統(tǒng)，結(jié)合難樣本主動(dòng)識(shí)別與區(qū)域標(biāo)注反饋優(yōu)化，減少返工率超過40%，有效提升復(fù)雜數(shù)據(jù)任務(wù)的一致性控制與規(guī)模化交付效率。
三是極端環(huán)境下弱紋理場(chǎng)景感知數(shù)據(jù)的補(bǔ)充。在夜間、雨霧、逆光等復(fù)雜環(huán)境中，應(yīng)用基于Transformer的圖像增強(qiáng)+多幀時(shí)序聚合算法，弱紋理目標(biāo)檢測(cè)召回率提升21.7%，有效解決行業(yè)高誤識(shí)難題。
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