L4/L5 自动驾驶数据采集与标注系统

##实施数据##

好的，我理解了您的需求。基于您提供的业务数据、功能要求、风险管控以及测试数据，我将提供更完善的代码示例，并结合实际应用场景进行更深入的分析，旨在降低数据成本，提高数据质量和处理效率。

**核心思路：**

更精细化的成本控制：除了存储成本，还要考虑计算成本（例如：自动化标注的计算资源消耗）、人工审核成本等，并将这些成本纳入监控和优化范围。
更智能的数据选择：并非所有数据都同等重要。根据模型训练的需求，选择对模型提升最有价值的数据进行标注，避免无效标注。
更强大的数据质量保证：利用统计分析、模型预测等方法，主动识别和修复数据中的错误，减少人工干预。
更高效的处理流程：优化数据处理流程，例如：利用增量学习，减少重复标注；利用数据增强，扩大数据集规模。

功能列表

数据展示

时间戳	雷达点云数据	相机图像	GPS 位置
1678886400	[1.2, 3.4, 5.6, ...]		[30.26, 120.14, 10.5]
1678886401	[2.3, 4.5, 6.7, ...]		[30.27, 120.15, 10.6]

测试数据

这里展示一些测试数据，用于验证各个功能模块的正确性。

                
                {
                    "timestamp": 1678886400,
                    "lidar_data": [1.2, 3.4, 5.6, ...],
                    "camera_image": "base64 encoded image data",
                    "gps_location": [30.26, 120.14, 10.5]
                }