杭州曼孚科技有限公司怎么样（曼孚科技数据标注是骗人的吗）

驾驶系统检查中应注意的安全事项。共享付曼技术解析自动驾驶车辆检测技术

说到自动驾驶，有些人可以 不禁好奇，自动驾驶系统是如何感知周围环境并做出 人类和动物。决定？

自动驾驶技术主要有三个模块，分别是感知、规划和控制。它们相互配合，保护车辆的安全性和舒适性。

简单来说，感知由环境建模和定位组成，分别依赖于外部和本体传感器。规划旨在根据感知结果传达的信息生成更佳轨迹，以到达给定的目的地。，控制模块专用于通过命令车辆的致动器来跟踪生成的轨迹。

其中，感知，作为 眼睛和眼睛。自动驾驶的主要技术是车辆检测，也是自动驾驶的基础和前提。

什么是车辆检测技术？

车辆检测通过环境感知采集场景信息，结合智能算法实时准确计算出车辆周围是否有其他车辆及其位置。

自动驾驶车辆检测包括路面、静态物体和动态物体，如道路边界检测、障碍物检测、车辆检测和行人检测。

通过对车内外信息的采集、处理和分析，车辆可以探测到各种运动和静止的障碍物，从而定位静态和动态物体(车辆、行人、建筑物等。)并确定驾驶空间。其中，道路信息包括可行驶区域、车道线、交通标志、绿化带、红绿灯等。可以帮助车辆准确感知自身和周围环境的行驶情况，准确规划可行驶路径。

如何感知周围环境？

环境感应使用特殊的传感器收集汽车行驶产生的环境信息。常见的传感器有视觉相机(单目、双目立体视觉、全景视觉和红外相机)和测距雷达(激光雷达、毫米波雷达、超声波雷达等。).

相机收集的数据信息是2D图像，其优点是能够测量颜色和光强度。与点云相比，图像更加直观，适用于目标分类和分割。低成本和易于部署。

雷达采集的数据信息是三维点云。点云数据虽然不如目测数据清晰，但不易受外界环境影响，探测距离远。

现阶段汽车企业多采用摄像雷达传感器组合，利用多种传感器相互配合的优势，进行多层次、多空间的信息互补和优化组合处理，最终产生一致的观测环境解释。

车辆数据标注概况

标注是指数据处理的环节。面对传感器采集的非结构化数据，需要数据标注将其转化为模型能够理解的结构化数据。具体来说，标注器需要对图片、视频和文本数据进行分帧和标点，以产生满足算法训练的数据集。

图像和点云是自动驾驶数据集的主要类型。图像标注 包括矩形框、语义分割、多边形、折线、关键点、实体框和椭圆，3D标注 包括连续框、2D3D融合和语义分割。

自动驾驶常见的物体标签包括道路行驶区域、栏杆/围栏/石墩、电线杆、路边建筑、绿色植被、汽车、非机动车、行人、车道、人行道、红绿灯等等。

现阶段，车企对数据类型和质量的要求越来越高，传统的标注模式已经不能满足市场需求。人机结合的半自动贴标已经成为国内领先数据贴标公司的主流方式。

事实上，AI不仅用于数据标注，还用于数据处理的多个流程。从采集阶段的AI筛选，到标注阶段的AI预标注，再到审核质检阶段的AI质检，人机合作模式弱化了对人力的依赖，有效提高了业务执行效率，提升了数据质量。

曼孚科技

曼孚科技就是一家AI驱动的数据服务公司，也是国内最早专注自动驾驶数据标注的企业。MindFlow SEED平台是曼孚科技旗下的第三代数据智能服务平台，,以其对场景的高度适应性，使付曼在自动驾驶领域建立了深厚的技术壁垒并保持

人机协作模式是曼孚自动驾驶数据量产的关键，Mindflow种子平台使用18种不同类型的AI预标注辅助工具，全面覆盖各类垂直标注场景，效率较行业平均水平提升20%以上，部分场景标注效率可提升2-3倍以上。在AI辅助筛选下，数据准确率可以达到100%，直击数据需求痛点。

未来，付曼将继续发挥自身优势，提升AI标注水平，为自动驾驶车辆检测提供更加海量、精准的优质数据，为自动驾驶客户提供更加创新的产品和服务。

付曼科技数据的标注具有欺骗性吗？自动驾驶模拟试验的主要