借力算法，海天瑞声驾驭自动驾驶“新引擎”( 三 )

例如， WaymoOpenDataset有16.7个小时的视频数据， 3,000个驾驶场景， 60万视频帧，将近200万3D多边形和2200万2D多边形标注，而这只是Waymo大量私有自动驾驶数据集的一小部分。
快速变化的市场环境，对数据交付工期的要求也更为苛刻，只有更加自动化、智能化、平台化的数据服务，才能更好地满足客户需求。
作为浸润行业十几年的头部服务商，海天瑞声从成立之初，就在摸索各环节人机协作的可能，实现数据标注服务质量、速度和规模化的最佳平衡。

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一体化数据处理平台示意图
其十多项核心技术应用于训练数据生产的设计、采集、加工、质检中，自主研发一体化数据处理平台，将项目流程管理、质量把控、数据安全管理融入其中，并嵌入上千款自主开发积累的，适用于各种业务场景训练数据处理需求的工具，充分提高了数据训练的生产效率与质量控制水平。
具体到自动驾驶场景，一般人眼中， 3D点云只是一片点状物，很难直观看出具体是什么。但资深标注员会就同一个连续帧的前、后几帧来回看，有时还会搭配2D图片一起看，「脑补」点云数据无法呈现的部分。
海天瑞声自动驾驶标注平台有一个叫做「辅助构建物体脑补框」的工具，能帮助标注员进行更为精确的「脑补」。比如，拉框后，系统会自动就同一个连续帧的前、后几帧内容进行预判，还会给出一些诸如车辆大小的参考。