Les données des nuages de points 3D jouent un rôle de plus en plus important dans les domaines de la vision par ordinateur et de l’apprentissage automatique. Cette représentation 3D précise fournit aux modèles d’IA des informations spatiales riches, qui trouvent des applications dans divers domaines, tels que la conduite autonome, le smart manufacturing, la planification urbaine et la préservation du patrimoine culturel. Les nuages de points dynamiques et statiques jouent tous deux un rôle essentiel dans ce domaine. Les nuages de points dynamiques sont essentiels pour les applications en temps réel telles que la conduite autonome, tandis que les nuages de points statiques sont essentiels dans des domaines tels que la planification urbaine et l’inspection des infrastructures.
Cependant, comme les cas d’utilisation se diversifient, le choix d’un outil d’annotation approprié est devenu un défi majeur. Des outils efficaces permettent non seulement d’annoter plus efficacement, mais aussi d’améliorer considérablement les performances des algorithmes et les résultats des projets. Pour les nuages de points dynamiques, les outils optimisés pour le traitement en temps réel et la fusion de plusieurs capteurs sont souvent préférés. En revanche, pour les nuages de points statiques à grande échelle, des outils spécialisés comme Pointly offrent des API très performantes et prennent en charge des modèles de classification standard et personnalisés, ce qui leur confère un avantage unique pour le traitement de vastes ensembles de données, que ce soit des villes entières, des autoroutes ou des chemins de fer.
Cet article vous aidera à sélectionner la solution de nuage de points la plus appropriée parmi les options disponibles, en mettant l’accent sur les outils de traitement dynamique des nuages de points. Nous procéderons à une comparaison approfondie des principaux outils, analyserons les facteurs clés à prendre en compte lors de votre sélection et explorerons les tendances futures dans ce domaine.
Qu’est-ce que l’annotation de nuages de points ?
L’annotation des nuages de points est le processus d’attribution d’étiquettes sémantiques à des groupes de points dans des nuages de points tridimensionnels. Cette étape transforme les données 3D brutes en set de données d’entraînement pour les algorithmes d’apprentissage automatique. Les tâches d’annotation peuvent comprendre la classification d’objets dans le nuage de points (tels que « véhicule », « piéton », « bâtiment »), le dessin de bounding boxes en 3D ou la segmentation d’instances. Des outils logiciels spécialisés sont généralement utilisés, permettant aux annotateurs de visualiser le nuage de points sous plusieurs angles, de sélectionner des points ou des régions et d’appliquer les annotations appropriées. L’annotation précise des nuages de points 3D est essentielle pour former les modèles d’IA à la compréhension d’environnements 3D complexes.
Les principaux outils d’annotation de nuages de points
Le monde de l’annotation des nuages de points 3D est riche en outils performants, chacun ayant ses propres atouts. Qu’il s’agisse de traiter d’énormes ensembles de données ou d’offrir des interfaces utilisateur intuitives, ces plateformes leaders sur le marché façonnent l’avenir de l’annotation des données 3D. Voici un aperçu de quelques-unes des options les plus remarquables :
BasicAI
BasicAI Cloud est une plateforme complète d’annotation de données assistée par l’IA, conçue pour un large éventail de projets d’IA et d’apprentissage automatique, avec d’excellentes fonctionnalités dans l’annotation de nuages de points en 3D. La plateforme excelle dans le traitement d’ensembles de données à grande échelle, et peut gérer plus de 150 millions de points sur 300 frames, ce qui la rend idéale pour les données LiDAR à haute résolution. Si BasicAI Cloud se distingue dans les applications de conduite autonome, sa polyvalence s’étend aux besoins d’annotation de nuages de points en 3D dans de nombreux secteurs d’activité. En offrant une vitesse d’annotation automatique jusqu’à 82 fois plus rapide que les méthodes manuelles et des taux de précision supérieurs à 98 %, la plateforme améliore considérablement l’efficacité et la qualité du traitement des ensembles de données complexes. Les fonctions de navigation de BasicAI dépassent celles d’outils similaires, avec une interface intuitive qui permet une adoption rapide et une grande facilité d’utilisation.
Caractéristiques principales
- Suivi avancé des objets à travers les séquences d’images (frames)
- Niveau de confiance personnalisable et sélection discriminante des classes sur l’image
- Fusion multi-capteurs de données 2D et 3D
- Flux de travail collaboratif avec des autorisations basées sur les rôles
- Système de contrôle qualité via des approches multiples
iMerit
La plateforme Ango Hub d’iMerit offre des solutions avancées de fusion multi-capteurs de nuages de points 3D, permettant une perception environnementale de haute précision pour les technologies de conduite autonome et de robotique. Ango Hub intègre des données provenant de LiDAR, de radars et de caméras pour créer des représentations de scènes 3D riches et précises. La plateforme prend en charge différents formats de nuages de points 3D et offre des fonctionnalités de détection et de suivi d’objets, de segmentation sémantique et de segmentation d’instances. L’équipe d’experts d’iMerit s’appuie sur les outils et techniques de pointe d’Ango Hub pour garantir une annotation des données efficace et de haute qualité, fournissant ainsi une base fiable pour l’entraînement des modèles d’IA.
Caractéristiques principales
- Algorithme propriétaire de fusion multi-capteurs
- Alignement intelligent des projections 3D à 2D
- Système d’annotation multi-frames efficace
- Workflows d’annotation personnalisables
- Système de contrôle qualité assisté par l’IA et par l’homme
- Mesures avancées de sécurité des données
Supervisely
Supervisely’s 3D LiDAR Sensor Fusion platform est un puissant outil d’annotation et de gestion des données qui convient à un large éventail de projets de vision par ordinateur. La plateforme intègre de manière transparente des images 2D et des données de nuages de points 3D, offrant ainsi une perception de l’environnement complète. Supervisely prend en charge différents formats de données, y compris des ensembles de données standard comme KITTI et nuScenes, et offre des options flexibles d’importation et d’exportation de données. La plateforme propose des fonctionnalités de détection, de suivi et de segmentation d’objets en 3D et prend en charge la collaboration entre les équipes et la gestion des projets. Elle fournit aussi un accès API pour les flux de travail automatisés.
Caractéristiques principales
- Outils d’annotation 3D intelligents (par exemple, cuboïdes 3D, polygones)
- Suppression automatique des points d’ancrage
- Propagation des annotations d’une frame à l’autre
- Modèles d’annotation et systèmes d’attributs personnalisables
- Contrôle intégré du versioning
CVAT
CVAT (Computer Vision Annotation Tool) est une plateforme open-source qui offre des fonctionnalités robustes pour le traitement des données de nuages de points 3D. La plateforme prend en charge l’annotation de bounding boxes en 3D, ce qui permet aux utilisateurs de travailler avec des données de nuages de points provenant de LiDAR et d’autres capteurs. CVAT permet la visualisation synchronisée d’images 2D et de scènes 3D, ce qui permet de comprendre et d’annoter des environnements 3D complexes. La plateforme s’adapte à différents formats de données et offre des capacités de suivi par interpolation, ce qui facilite la manipulation d’objets dynamiques dans des scènes en 3D. Avec des options de services hébergés dans le cloud ou de déploiement autonome, CVAT offre des solutions flexibles pour répondre aux diverses exigences des projets.
Caractéristiques principales
- Logiciel open-source avec un développement assuré par la communauté
- Annotation des bounding boxes de nuages de points 3D
- Visualisation synchronisée d’images 2D et de scènes 3D
- Prise en charge de plusieurs formats de données 3D
- Options de déploiement flexibles hébergées dans le cloud ou auto-hébergées
Kognic
Kognic offre de solides capacités d’annotation des nuages de points, ce qui permet aux équipes produit de développer et de gérer des flux de traitement de données 3D. La plateforme se distingue dans la curation des données, qui permet aux utilisateurs de sélectionner ou de regrouper les données des nuages de points avant de les annoter. Kognic améliore l’efficacité et la qualité de l’annotation des nuages de points grâce à diverses méthodes de pré-annotation et de workflows à effectuer par les annotateurs et reviewers. La plateforme prend en charge la visualisation synchronisée des données 2D et 3D, offrant aux annotateurs un meilleur contexte pour les données des nuages de points. Bien que les capacités multi-capteurs soient limitées, la plateforme offre une visualisation synchronisée des images dans l’interface. En outre, l’assurance qualité (AQ) est assurée par une fonction d’analyse qui présente diverses statistiques sur le dataset afin de faciliter l’amélioration continue de la qualité des données.
Caractéristiques principales
- Fonctions de curation de données avancées
- Visualisation synchronisée des données 2D et 3D
- Traitement de données multi-capteurs (fonctionnalité limitée)
- Assurance qualité (AQ) pour l’annotation des nuages de points
- Pipeline de traitement des données de nuages de points personnalisable
Facteurs de sélection d’un outil d’annotation 3D Point Cloud
Lors du choix d’un outil d’annotation de 3D point cloud, plusieurs facteurs sont importants. Voici six considérations essentielles :
Capacités d’annotation de haute précision : La pierre angulaire de tout outil d’annotation est sa capacité à fournir des résultats précis. Qu’il s’agisse de boîtes de délimitation 3D complexes, de polygones complexes ou d’une segmentation sémantique détaillée, la précision des annotations a une incidence directe sur la qualité des données et sur l’efficacité de l’apprentissage des modèles.
Caractéristiques de l’assistance AI : Les outils dotés de fonctions pilotées par l’IA, telles que la détection automatique d’objets et la propagation entre les images, peuvent considérablement améliorer l’efficacité. Ces fonctionnalités intelligentes permettent non seulement d’accélérer le processus d’annotation, mais aussi de maintenir la cohérence entre de grands ensembles de données.
Fusion de données multi-capteurs: Dans les environnements 3D complexes, la capacité de traiter et d’afficher simultanément des données provenant de divers capteurs est cruciale. La fusion des flux vidéos améliore la compréhension de l’environnement, la précision et la rapidité des annotations, en particulier dans des applications telles que la conduite autonome ou la robotique.
Traitement de données à grande échelle et à haute performance: Au fur et à mesure que les datasets augmentent, la capacité de l’outil à gérer des nuages de points massifs devient de plus en plus importante. De bonnes performances garantissent un fonctionnement sans problème, même avec des millions de points, ce qui permet de maintenir la productivité dans les projets à grande échelle.
Capacités de collaboration et de gestion de projet : Pour les projets menés en équipe, les fonctions de collaboration multi-utilisateurs, de répartition des tâches et de suivi de l’avancement des travaux sont essentielles. Ces capacités garantissent un travail d’équipe efficace et une gestion de projet simplifiée, ce qui est particulièrement crucial pour les équipes de taille importante ou distribuées.
API et capacités d’intégration: Un outil doté d’API et d’options d’intégration robustes peut s’intégrer de manière transparente dans les flux de travail existants et se connecter à d’autres systèmes. Cette flexibilité est essentielle pour créer des pipelines de traitement de données efficaces et s’adapter à l’évolution des projets.
Tendances futures
Alors que nous naviguons dans le paysage actuel de l’annotation des nuages de points 3D, il est essentiel de regarder vers l’avenir. Examinons quelques tendances clés susceptibles de façonner l’avenir de ce domaine en pleine évolution :
Traitement multi-résolution des nuages de points : Les futurs outils d’annotation traiteront intelligemment les données des nuages de points à différentes résolutions. Ils seront en mesure d’effectuer rapidement des annotations grossières à faible résolution, puis d’affiner les zones clés à des résolutions plus élevées, en trouvant un équilibre entre l’efficacité et la précision.
Annotation efficace de nuages de points épars à grande échelle : Avec l’évolution de la technologie LiDAR, les données des nuages de points deviennent de plus en plus volumineuses et éparses. Les futurs systèmes d’annotation seront spécifiquement optimisés pour traiter efficacement ces ensembles de données éparses à grande échelle, en utilisant des techniques avancées d’échantillonnage et d’interpolation pour améliorer l’efficacité et la qualité de l’annotation.
Écosystème de collaboration entre l’homme et l’intelligence artificielle : Les futurs systèmes iront au-delà de la simple assistance de l’IA, créant des écosystèmes dynamiques où les annotateurs humains et les agents de l’IA peuvent apprendre en collaboration et s’améliorer mutuellement. Cette collaboration approfondie permettra une évolution continue de la qualité et de l’efficacité des annotations, en capitalisant sur les forces complémentaires de l’intelligence humaine et de l’intelligence artificielle.
Annotation en temps réel de nuages de points dynamiques : Les futurs outils d’annotation des nuages de points 3D développeront la capacité de traiter et d’étiqueter des flux de nuages de points dynamiques et continuellement mis à jour. Ces progrès sont principalement motivés par les exigences spécifiques du traitement des données 3D, plutôt que de s’appuyer uniquement sur le développement de modèles d’IA généraux. Cette capacité permettra une compréhension de la scène 3D en temps quasi réel pour les applications, répondant ainsi aux exigences uniques de l’analyse des environnements dynamiques.
Conclusion
L’annotation des nuages de points s’apparente à un voyage de découverte sur un océan numérique. Chaque point de données est une île dans cette vaste mer, qui attend d’être découverte et cartographiée. Nos outils d’annotation sont nos navires, et choisir le bon outil revient à choisir un navire solide capable de résister à toutes les tempêtes.
Aujourd’hui, nous explorons les archipels de la conduite autonome et les continents de la robotique, en traçant les premières routes du progrès technologique. À l’avenir, notre voyage s’étendra aux plaines fertiles de l’agriculture intelligente, aux ports animés d’une logistique efficace et aux îles scintillantes des villes intelligentes.
À l’ère de l’exploration numérique, les aventuriers humains et les systèmes de navigation IA travaillent côte à côte, créant ensemble une grande carte nautique qui couvre de multiples domaines.
