1.一種3d點云數(shù)據的智能標注方法，其特征在于，包括以下步驟：
2.一種3d點云數(shù)據的智能標注系統(tǒng)，其特征在于，包括數(shù)據采集系統(tǒng)；
3.根據權利要求2所述的一種3d點云數(shù)據的智能標注系統(tǒng)，其特征在于，所述數(shù)據采集系統(tǒng)用于從激光雷達、攝像頭以及imu慣性測量單元的多源傳感器獲取原始數(shù)據。
4.根據權利要求3所述的一種3d點云數(shù)據的智能標注系統(tǒng)，其特征在于，所述預處理系統(tǒng)對從數(shù)據采集系統(tǒng)收集的數(shù)據進行多層濾波、下采樣、超分辨率重建、色彩校正、圖像增強以及時間戳同步的預處理操作，確保數(shù)據的精確性和一致性，并輸出高質量的3d點云和圖像數(shù)據。
5.根據權利要求4所述的一種3d點云數(shù)據的智能標注系統(tǒng)，其特征在于，所述高精度空間對齊系統(tǒng)利用外部標定參數(shù)和傳感器內參，通過優(yōu)化算法實現(xiàn)3d點云與圖像數(shù)據的高精度空間對齊，且高精度空間對齊系統(tǒng)支持實時校準和動態(tài)調整，以適應環(huán)境變化或傳感器位置變動。
6.根據權利要求5所述的一種3d點云數(shù)據的智能標注系統(tǒng)，其特征在于，所述深度學習目標檢測系統(tǒng)包括部署先進的3d和2d深度學習目標檢測網絡，分別處理點云和圖像數(shù)據，處理完成輸出目標的邊界框、類別標簽及置信度，為多源數(shù)據融合提供關鍵信息。
7.根據權利要求6所述的一種3d點云數(shù)據的智能標注系統(tǒng)，其特征在于，所述多源數(shù)據融合與關聯(lián)系統(tǒng)采用概率圖模型或加權融合算法，結合3d和2d檢測結果進行目標關聯(lián)與一致性校驗，考慮目標的時間連續(xù)性，進行跨幀追蹤與匹配，提高標注的穩(wěn)定性。
8.根據權利要求7所述的一種3d點云數(shù)據的智能標注系統(tǒng)，其特征在于，所述的3d標注與邊緣優(yōu)化系統(tǒng)還包括動態(tài)調整模塊，該模塊能夠根據目標物的運動狀態(tài)或環(huán)境變化實時調整優(yōu)化算法的參數(shù)，確保標注結果的實時性和準確性。
9.根據權利要求8所述的一種3d點云數(shù)據的智能標注系統(tǒng)，其特征在于，所述用戶交互與反饋循環(huán)系統(tǒng)提供直觀的用戶界面，允許用戶對標注結果進行查看、編輯和驗證，接收用戶反饋，并據此自動調整標注參數(shù)、優(yōu)化算法或重新執(zhí)行部分處理流程，支持實時預覽和逐步修正功能，提高用戶操作的便捷性和效率，且用戶交互與反饋循環(huán)系統(tǒng)還包括標注歷史記錄模塊，該模塊能夠記錄用戶的標注操作歷史，并支持歷史標注的快速檢索和復用。
10.根據權利要求2所述的一種3d點云數(shù)據的智能標注系統(tǒng)，其特征在于，所述智能學習與自我優(yōu)化系統(tǒng)包括知識庫構建模塊，該模塊能夠收集并整理歷史標注數(shù)據、用戶反饋及系統(tǒng)優(yōu)化策略，構建知識庫以支持系統(tǒng)的智能學習和決策過程。