4D-BEV數(shù)據(jù)采集標(biāo)注是指在3D空間中以時間作為第四個維度進(jìn)行標(biāo)注的過程。BEV（Bird's Eye View）即鳥瞰視角，實現(xiàn)方法是將原本攝像頭2D的視角通過算法校正和改變，形成基于上帝視角的俯視圖。這種技術(shù)通過精準(zhǔn)地跟蹤和記錄動態(tài)對象（如車輛、行人）的運動軌跡、姿勢變化以及速度等信息，全面理解和分析動態(tài)對象在連續(xù)的時間序列中的變化。

4D-BEV感知算法的輸入為具有時序的視頻數(shù)據(jù)，輸出為時序信息，例如跟蹤、預(yù)測、速度、加速度等，其訓(xùn)練數(shù)據(jù)不僅依賴于3D位姿標(biāo)注數(shù)據(jù)，還需要包含時序信息。因此，4D標(biāo)注不僅需要標(biāo)注3D空間中的靜態(tài)目標(biāo)，還需要標(biāo)注具有時序信息的動態(tài)目標(biāo)，它是一項為輸出3D空間中具有時序信息的任務(wù)提供真值的技術(shù)。

4D數(shù)據(jù)采集標(biāo)注在駕駛中的應(yīng)用

4D數(shù)據(jù)采集標(biāo)標(biāo)注在自動駕駛中發(fā)揮著至關(guān)重要的作用。它不僅提供了動態(tài)物體的精確信息，還支持感知任務(wù)的訓(xùn)練和評測，構(gòu)建仿真場景庫，實現(xiàn)數(shù)據(jù)閉環(huán)，并支持自動駕駛系統(tǒng)的測試和優(yōu)化。具體如下：

一、提供動態(tài)物體的精確信息

記錄運動軌跡：4D標(biāo)注能夠準(zhǔn)確記錄物體在時間軸上的運動和變化，捕捉物體在不同時間點的狀態(tài)，從而生成完整的運動軌跡。

捕捉形態(tài)變化：除了物體的位置信息外，4D標(biāo)注還能捕捉物體的形態(tài)變化，如大小、形狀等隨時間的變化情況。

二、支持感知任務(wù)的訓(xùn)練和評測

真值數(shù)據(jù)生成：4D標(biāo)注為自動駕駛的感知任務(wù)（如分割、freespace、庫位檢測和3D跟蹤等）提供訓(xùn)練和評測的真值數(shù)據(jù)。這些數(shù)據(jù)是算法模型訓(xùn)練和優(yōu)化的基礎(chǔ)。

提升感知性能：通過4D標(biāo)注生成的真值數(shù)據(jù)，可以訓(xùn)練出更準(zhǔn)確的感知模型，從而提高自動駕駛系統(tǒng)對周圍環(huán)境的感知能力。

三、構(gòu)建仿真場景庫

靜態(tài)和動態(tài)目標(biāo)重建：4D標(biāo)注過程中，可以對場景中的靜態(tài)和動態(tài)目標(biāo)進(jìn)行重建，以構(gòu)建仿真場景庫。

合成新場景：根據(jù)某些規(guī)則，可以將新的車輛加入已有的背景環(huán)境中，生成新的真值數(shù)據(jù)，并進(jìn)行仿真測試。這種方式可以模擬各種復(fù)雜的交通場景，為自動駕駛系統(tǒng)的測試和優(yōu)化提供有力支持。

四、實現(xiàn)數(shù)據(jù)閉環(huán)

關(guān)鍵模塊：4D標(biāo)注是自動駕駛數(shù)據(jù)閉環(huán)中的關(guān)鍵模塊之一。它連接了終端和云端，實現(xiàn)了數(shù)據(jù)的采集、處理、標(biāo)注和反饋。

優(yōu)化算法模型：通過4D標(biāo)注生成的真值數(shù)據(jù)，可以對自動駕駛系統(tǒng)的算法模型進(jìn)行持續(xù)優(yōu)化和改進(jìn)，提高系統(tǒng)的整體性能。

五、支持自動駕駛測試

單環(huán)節(jié)測試：4D標(biāo)注可以為自動駕駛系統(tǒng)中的感知、定位、決策規(guī)劃和控制等算法模塊提供真值數(shù)據(jù)，從而支持對這些模塊進(jìn)行單獨的測試。

端到端測試：由于4D標(biāo)注提供了完整的場景信息，因此也可以支持自動駕駛系統(tǒng)的端到端測試，即模擬從感知到控制的全過程測試。

4D-BEV（四維鳥瞰視圖）在自動駕駛中的使用具有以下優(yōu)勢?：

?全局感知能力?：4D-BEV視角能夠提供360度的全方位視野，并且可以表示場景中物體的高度和立體空間信息。這種視角使得車輛能夠在復(fù)雜環(huán)境中精確感知場景，解決了傳統(tǒng)視角在感知上的局限性?。

?傳感器數(shù)據(jù)融合?：在4D-BEV空間中，不同傳感器（如攝像頭、激光雷達(dá)、毫米波雷達(dá)）的數(shù)據(jù)可以在同一坐標(biāo)系下進(jìn)行對齊和融合，減少了信息丟失，提高了感知的準(zhǔn)確性和可靠性。

?前融合的優(yōu)勢?：4D-BEV支持前融合技術(shù)，即直接在BEV空間中進(jìn)行多傳感器數(shù)據(jù)的融合，而不是在各自傳感器中分別處理后再進(jìn)行融合。這種方法減少了信息丟失，提高了目標(biāo)識別的準(zhǔn)確率，并且簡化了多攝像頭之間的目標(biāo)確認(rèn)過程。

?高精度和高感知距離?：4D-BEV標(biāo)注技術(shù)提供了高精度的目標(biāo)檢測和占用檢測，能夠?qū)崿F(xiàn)500米（前后）、200米（左右）的綜合真值感知，這對于自動駕駛車輛在復(fù)雜城市環(huán)境中的安全行駛至關(guān)重要。

4D標(biāo)注未來面臨挑戰(zhàn)

當(dāng)下 4D BEV 感知的挑戰(zhàn)主要有兩個：

1.數(shù)據(jù)獲取與標(biāo)注成本高：獲取高質(zhì)量的4D BEV真值數(shù)據(jù)并進(jìn)行標(biāo)注是一項昂貴和耗時的任務(wù)。為了解決這個問題，標(biāo)貝科技推出了基于大模型自動化能力的4D-BEV標(biāo)注工具，支持處理上億像素點云數(shù)量，提高標(biāo)注效率和準(zhǔn)確度。

2.算法復(fù)雜度大：4D BEV感知需要處理的數(shù)據(jù)維度更高，算法復(fù)雜度更大，對計算資源的要求也更高。這要求標(biāo)注工具具備強大的計算能力和優(yōu)化算法，以應(yīng)對復(fù)雜的數(shù)據(jù)處理需求。

3.實時性要求高：自動駕駛系統(tǒng)需要實時感知周圍環(huán)境，這對4D BEV感知的算法提出了很高的實時性要求。因此，標(biāo)注工具需要支持快速的數(shù)據(jù)處理和標(biāo)注，以滿足自動駕駛系統(tǒng)的實時性需求。

為了解決這些行業(yè)痛點，標(biāo)貝科技4D標(biāo)注工具針對3D空間+時序維度進(jìn)行標(biāo)注，采用了多種傳感器融合的方式，可以支持激光雷達(dá)、攝像頭、毫米波雷達(dá)、機(jī)位圖等多種數(shù)據(jù)類型，并通過算法將這些數(shù)據(jù)進(jìn)行對齊和融合，以提供更準(zhǔn)確、更統(tǒng)一的視圖。同時借助自動化技術(shù)和云端大數(shù)據(jù)來提升標(biāo)注的效率和準(zhǔn)確度。

基于自身豐富的3D點云項目標(biāo)注經(jīng)驗和先進(jìn)的數(shù)據(jù)標(biāo)注工具，標(biāo)貝科技可以根據(jù)客戶需求提供相應(yīng)的數(shù)據(jù)標(biāo)注服務(wù)，有力突破數(shù)據(jù)與應(yīng)用場景之間的邊界，支持全面質(zhì)檢、驗收和管理，開放甲方驗收通道，標(biāo)注結(jié)果支持多種格式在線導(dǎo)出，校對數(shù)據(jù)，基本實現(xiàn)標(biāo)注精確率達(dá)99%，完成高標(biāo)注、高質(zhì)量、快速交付。