多传感器数据接入
支持摄像头图像、视频帧、激光雷达点云、毫米波雷达目标及车辆状态数据的统一整理与检索。
数据标注与训练能力
J9九游汽车AI智能驾驶平台的数据处理链
将原始道路记录转化为结构清晰的训练样本，减少数据断层，让感知算法拥有可追踪的输入与输出。
数据可追踪
道路目标与车道标注
覆盖车辆、行人、骑行者、交通标识、车道线、道路边界和可行驶区域等常用标注对象。
样本质量检查
通过漏标、错标、重叠框、类别冲突和关键属性缺失检查，形成可复核的问题清单。
训练集与任务管理
按车型、道路类型、天气条件和采集批次组织数据集，记录训练配置、模型版本与评估结果。
应用场景
J9国际集团AI智能驾驶平台覆盖的样本类型
通过有针对性的样本组织，支持感知模型面对不同道路结构、天气变化和交通参与者组合。
城市道路目标数据
沉淀车辆、行人、非机动车和交通标志等目标类别，适用于通行环境识别训练。
车道线与道路边界
支持实线、虚线、交叉口边界及可行驶区域等结构化标注。
复杂天气样本
按雨雾、逆光、夜间和低照度条件管理样本覆盖情况。
泊车辅助数据
整理车位线、障碍物、路沿和近距离视场数据。
仿真回放样本
结合场景参数与回放记录，补充边界条件训练数据。
技术说明
数据集管理与训练输入保持一致
从数据格式、标注对象到输出方式建立明确约束，降低跨工具转换时的信息损失。
数据接入范围
图像与视频JPEG、PNG、MP4 等常见格式
点云与雷达按采集批次关联时间戳
场景属性道路、天气、光照、交通密度
标注输出目标框、折线、多边形与属性字段
质量控制维度
完整性检查漏标、空样本、属性缺失
一致性检查类别、边界和时序关联
数据集版本批次、变更记录和发布状态
训练关联配置、模型与评估结果归档
研发流程
从采集数据到模型训练的五个环节
每个环节保留清晰的输入、处理动作和输出记录，便于算法迭代时定位数据变化。
步骤 01
数据汇入
接收多传感器记录，补充时间、车辆与道路属性。
步骤 02
规则标注
按项目规范完成目标、车道和区域标注。
步骤 03
复核质检
筛查边界、类别和样本覆盖方面的问题。
步骤 04
数据集发布
冻结版本并输出训练、验证与测试数据集。
步骤 05
训练评估
记录训练配置，结合测试结果调整样本结构。
技术常见问题
数据标注与训练工具常见问题
可根据项目需要接入摄像头图像与视频、激光雷达点云、毫米波雷达目标以及车辆状态信息，并按采集时间、车辆配置和道路场景建立关联。
可以。目标类别、车道线类型、属性字段、边界规则和复核条件均可按感知算法需求进行配置，并通过版本记录保留规范变更。
数据集发布时可记录样本批次、标注版本和训练配置，测试阶段再关联模型版本与评估结果，便于分析样本变化对识别效果的影响。
工具可按角色划分标注、复核和数据管理任务，保留问题记录与处理状态，适合感知算法、数据工程和测试人员共同维护样本质量。
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