自动驾驶领域多模态数据统一标注

自动驾驶 · PROJECT HIGHLIGHT

2D 标注效率提升 300%，跨模态匹配准确率 99.6%。

本案例按照“数据准备—规则配置—模型处理—人工复核—质量验收—持续交付”的链路推进，重点呈现可核验的实施过程与项目结果。

项目处理日均 20TB+ 视觉、激光雷达和毫米波雷达数据，服务自动驾驶感知、预测与规划模型。

多传感器格式和坐标不一致，同一目标 ID 难统一，连续帧标注成本高，数据生产制约模型迭代。

建立统一多模态对象编码和时空关联标准，稳定输出训练与评测数据。

统一 2D/3D/4D 标注，建立跨模态 ID 与坐标映射，结合 AI 预标注、人工校验和抽样质检。

完成数据同步、标签配置、模型预标注、低置信度复核和跨模态一致性检查。

标签规范、跨模态 ID 映射、2D/3D/4D 数据集、时序轨迹和质量报告。

2D 标注效率提升 300%，跨模态匹配准确率 99.6%。

减少重复标注，提升样本时空一致性，缩短数据采集到模型迭代的反馈周期。