3D数据标注中的瓶颈何在
对于已精通2D数据流程的工程师而言，转向3D可能令人震惊。曾经只需绘制2D框的简单问题，已变成一场应对稀疏点云、笨拙的可视化以及模糊分类的复杂战斗。 这个看似“简单”的过程通常包含无数挑战和隐藏瓶颈。如何解决它们，什么才是最优解？让我们尝试“在实践中”寻找答案，通过探索领先的标注提供商和3D平台的专业知识与项目。
瓶颈的产生之处
3D标注为汽车、机器人、建筑和医疗保健等各行业的自主系统解锁了强大能力。那么，一系列独特的挑战从何而来？点云数据天生不稳定：玻璃或潮湿表面的反射、天气引起的噪声以及不断移动的物体会扭曲场景或产生从未存在过的“幽灵”结构。大规模扫描增加了额外的复杂性；对齐传感器、同步帧以及在庞大数据集中保持几何一致性需要细致的控制。更重要的是，3D标注不仅仅是标记点；它关乎正确解读上下文。LiDAR系统不知道店面是透明的，不知道骑行者可能突然改变姿势，也不知道两个几乎相同的物体在现实世界中应有不同的理解。 另一个常见的瓶颈甚至在标注开始之前就已出现：目标不明确。细节水平、要捕获的属性以及对象之间的语义关系都必须预先定义。一辆自行车是需要详细分割，还是仅需一个带有运动向量的长方体，这将塑造模型的整个架构。单独来看，这些挑战对于任何复杂的点云项目都很典型。但结合在一起，它们会减慢甚至完全阻塞AI流程。所有这些都可以通过建立在三大支柱上的解决方案来解决：经验丰富的专家、合适的工具和清晰定义的需求。
人与强大工具的联合实验室
专业从事高精度标注的团队Keymakr与专为企业级3D标注设计的平台Segments.ai宣布建立合作伙伴关系，这展示了先进工具与人类专业知识的结合如何提升3D数据工作流并解决隐藏瓶颈。Keymakr和Segments.ai团队在不同复杂度和规模的3D项目中合作，分享了他们最有趣的案例和针对挑战性问题的创造性解决方案。
解决与天气相关的点云失真
解决瓶颈的一个实际例子来自与天气相关的噪声。在一个基于LiDAR的基础设施测绘项目中，浓雾和细雨导致点密度不稳定，难以区分真实物体和大气伪影。Segments.ai的内置过滤器通过移除低强度和孤立点来处理第一层清理。然而，天气失真过于异构，仅靠自动工具无法解决：雾产生了扩散的点簇，细雨产生了尖锐但随机的“火花”，反光路面又增加了一层复杂性。为了解决这个问题，Keymakr团队应用了一个多步骤审查工作流：
- 基于模式的可视化分析：标注员手动识别重复出现的噪声特征（雾斑、反光眩光、湿气伪影）。
- 迭代阈值调整：Segments.ai工程师调整过滤规则以应对环境干扰，而非通用噪声。
- 分层清理：数据集经过过滤、审查、校正，然后再次通过调整后的过滤器。
- 3D空间交叉检查：操作员从多个角度和深度验证并清理区域，以确保合法物体被保留。
这种人机循环显著改善了数据集。更重要的是，它为受天气影响的扫描产生了一个可重复的工作流程，现在两个团队在处理非理想条件下捕获的LiDAR数据时都以此作为模板。
“Keymakr的团队充分利用我们的平台来优化复杂项目的速度和质量。他们积极的沟通和专家反馈帮助我们持续改进平台。看到他们为我们共同支持的一些客户取得的成果总是很棒。” Otto Debals, Segments.ai CEO
恢复自定义LiDAR格式中的时间同步
另一个案例涉及与基于时间的点云数据相关的技术瓶颈。与视频不同，视频的帧是离散且易于对齐的，而点云是随时间测量的，这意味着它不是特定的帧，而是连续的秒级记录。客户拥有自定义数据格式，在上传过程中，帧到时间戳的对齐被忽略了，导致文件显示不正确。结果，平台无法识别或处理数据集。Keymakr技术团队和Segments.ai工程师共同解决了这一挑战，他们调整了时间映射逻辑并恢复了完全兼容性。这次合作不仅挽救了数据集，还改进了平台未来项目的时间同步能力。
“我们一直在寻找创造性的方式来使用合作伙伴的工具，因为我们的客户经常提出非标准和复杂的任务，”Keymakr的项目经理Zoia Boiko说。“处理非常规格式和具有挑战性的案例有助于Segments改进平台，为每个人创造更好的环境。因此，我们一起成长，我们的团队发现这些工具不可或缺。”
因此，Keymakr贡献了人力部分，即对真实世界数据行为的深刻理解、专注力、创造力。Segments则带来了流程化元素——驱动工作流、设计工程解决方案，并使标注成为可能。当标注团队在平台上测试真实的“实地”案例时，两家公司共同创造了一个环境，让工具适应用户，并反过来相应地塑造工作流程。
解决3D道路标记中的结构断裂
另一个瓶颈出现在需要高精度3D道路标记的项目中。在2D工作流中，一条线可以中断并继续，而不影响整体结构，但在3D中，这是危险的。即使是一个微小的人工“间隙”也可能被自主系统误解为车道结束。为了解决这个问题，Keymakr团队开发了一个基于连续多段线并自动移除重叠部分的工作流。每个道路标记都被绘制为单个连续对象，之后Segments.ai自动移除仅落在重叠区域内的部分。这防止了模型将重叠解读为结构断裂，显著提高了一致性。
“在3D中，你承担不起意外的间隙。单个断裂就可能扭曲整个场景的几何形状，并误导自主系统。我们的目标是创建一个工作流，其中连续性是通过设计来保证的，而不是听天由命，”——Keymakr的项目经理Zoia Boiko。
通过在Segments.ai的合并模式下，在聚合的3D场景内部工作，该流程得到了进一步加强。标注员不再处理成千上万个不连贯的帧，而是处理整个路线的统一、密集表示，包括边缘、分叉、合并、路缘、标志和护栏。这种整体视图使道路几何更清晰、过渡更合理、线条平滑更准确。 在合并模式下构建了注释的全局“骨架”后，操作员切换回帧级编辑，仅用于优化重叠部分，而不改变底层几何形状。这使得数据集保持紧凑，并避免了在大量多帧编辑中常见的错误。起初的结构瓶颈，现在变成了一个可扩展的方法，在许多3D LiDAR项目中得到重用。 Keymakr和Segments.ai的所有这些案例都可以看作是一个联合实验室的范例，在这里技术与人类专业知识同步发展。虽然3D标注通常被视为纯粹的技术过程，但实际上，它反映了更深层的东西——教导机器理解现实世界。每个点云都捕捉了现实的一个片段，而正是人类操作员决定了什么是有效的、什么是噪声、什么真正存在于场景中。这些案例共同表明，3D数据工作的未来在于人机协作模型，其中人类指导系统，通过真实的实地挑战塑造工具，并最终确保最终输出的可靠性、准确性和可信度。
