自动驾驶数据处理平台

总体工作流程

本平台通过自动化数据采集、标注和处理，并利用高性能计算资源，加速自动驾驶系统的迭代。

自动化数据采集

配置和管理来自传感器的自动数据收集。

配置采集

自动化数据标注

管理和监控自动数据标注过程。

管理标注

数据格式转换与存储

管理数据的格式转换和存储，包括创建、更新、查看和删除操作。

创建转换规则 更新转换规则 查看转换规则 删除转换规则

模型训练与评估

使用高性能计算加速模型训练，并提供快速评估。

训练模型

系统迭代与优化

根据模型评估结果迭代和优化系统。

迭代系统

系统性能指标

模型训练周期

2 天 (之前: 5 天)

数据处理吞吐量

100 视频流/秒, 500GB/小时

数据压缩率

60%

系统迭代速度

2x 更快

实施数据示例

以下表格展示了从传感器采集到的数据示例，以及经过标注、质量评估等处理后的数据情况。这些数据是模型训练的基础。

ID 传感器类型 时间戳 文件路径 标注类型 2D精度 3D精度 数据完整性 压缩率
1 摄像头 1678886400000 /path/to/camera_data_1.jpg 2D 95.2% - 98.5% 62.3%
2 激光雷达 1678886401000 /path/to/lidar_data_1.pcd 3D - 92.8% 99.1% 58.7%
3 GPS/IMU 1678886402000 /path/to/gps_imu_data_1.txt 融合 93.5% 91.2% 97.8% 70.1%

测试数据示例

以下表格展示用于测试模型性能的数据示例，包括模型的预测结果和真实值，以及评估指标。

ID 传感器数据ID 标注类型 算法版本 2D精度 3D精度 数据质量得分 审核状态
1 1 2D v1.0 90.5% - 85 已审核
2 2 3D v1.1 - 92.0% 90 未审核
3 3 融合 v1.2 91.3% 93.5% 92 已审核

数据采集方式说明

数据采集方式主要分为以下几种：

数据生成方式说明

数据生成方式包括：