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基于开源的点云车道线标注工具修改版

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简介：
本工具为基于开源代码改进的点云车道线标注软件，旨在提供更高效、精准的自动驾驶领域数据标注解决方案。 激光点云车道线标注工具的Python版本提供了一种高效的方法来处理和标注基于激光雷达数据生成的三维空间中的车道线信息。这种工具特别适用于自动驾驶汽车技术的研发人员，帮助他们更准确地训练机器学习模型以识别复杂的道路环境。使用该工具可以简化从原始点云数据到可用标注数据之间的转换过程，并且支持自定义配置选项来满足不同项目的需求。

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  • 基于开源的点云车道线标注工具修改版
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    本工具为基于开源代码改进的点云车道线标注软件，旨在提供更高效、精准的自动驾驶领域数据标注解决方案。 激光点云车道线标注工具的Python版本提供了一种高效的方法来处理和标注基于激光雷达数据生成的三维空间中的车道线信息。这种工具特别适用于自动驾驶汽车技术的研发人员，帮助他们更准确地训练机器学习模型以识别复杂的道路环境。使用该工具可以简化从原始点云数据到可用标注数据之间的转换过程，并且支持自定义配置选项来满足不同项目的需求。
     
  • 基于Qt、PCL和VTK的点云标注工具开发
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    本项目致力于开发一款结合了Qt界面、PCL处理能力和VTK可视化技术的高效点云标注工具，旨在提升三维空间数据的手动与自动标注精度及效率。 本项目开发了一个点云标注工具的演示版本（demo），使用了Qt、PCL和VTK技术栈。该工具具备打开与关闭点云文件的功能，并支持创建新的3D包围盒，初始状态下为点云数据的AABB包围盒，同时可以调整其位置大小。此外还提供了保存及删除已标注信息的操作选项。项目资源包括完整的源代码以及在Windows 10系统上可以直接运行的可执行文件版本。
     
  • 基于点云和RGB数据融合的道路车道线检测方法
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    本研究提出一种创新的方法，结合点云与RGB图像数据进行道路车道线检测，提升自动驾驶车辆在复杂环境中的感知能力。 车道线.zip.007
     
  • BDD100K 车道线标注，ll-seg-annotations.zip
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    BDD100K车道线数据集提供了大规模、高质量的道路场景图像及对应的车道线标注信息，该文件夹包含详细的分段注释，用于训练和评估自动驾驶系统中的语义分割模型。 BDD100K 数据集是由加州大学伯克利分校 AI 实验室（BAIR）在2018年发布的大型公开驾驶数据集之一。该数据集包含了超过10万个高清视频序列，总时长超过1100小时。每个视频大约40秒长、720p分辨率和30帧每秒的速率，并附有手机记录下的GPS/IMU信息及时间戳以显示大致驾驶轨迹。 BAIR对每个视频中的第10秒钟进行关键帧采样，从而生成了约10万张图片（尺寸为1280*720），并对其进行了详细的标注。这些图像被标记上了：图像标签、道路对象边界框、可行驶区域、车道标线和全图实例分割。这样的注释有助于理解不同场景下数据及物体的多样性统计。 该数据集中的视频来自美国各地，涵盖了不同的时间点以及各种天气条件（包括晴天、阴天和雨天等）与驾驶环境，并且采集地遍布纽约、伯克利、旧金山等多个地点。在道路目标检测方面，公共汽车、交通灯、交通标志牌、行人、自行车手、卡车司机及其他车辆类型均进行了2D边界框的标注；实例分割则用于探索具有像素级和丰富实例级别的注释，涉及超过10,000张相关图像；此外还有一项任务是标记引擎区域。
     
  • 基于激光雷达点云的多车道线分割与拟合
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    本研究提出一种基于激光雷达点云数据实现多车道线精确分割及拟合的方法，提升道路环境感知精度。 基于激光雷达点云的多条车道线分割与拟合方法研究。
     
  • 基于深度学习的激光雷达点云车道线识别
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    本研究利用深度学习技术对激光雷达点云数据进行处理，提出了一种高效的车道线识别方法，提升了自动驾驶车辆在复杂环境下的感知能力。 提供完整的工程代码（C++/CUDA），以及测试数据、权重文件等。如果有需要可以通过私信联系。
     
  • LabelImg-点标注工具
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    LabelImg是一款开源的图形界面应用程序，用于图像和视频的手工标注，支持多种数据格式，便于机器学习领域的目标检测与识别。 labelimg是我认为最好用的深度学习目标框标注工具。最近我开始尝试标注关键点，试用了许多工具但都不满意，于是我们对labelimg的源码进行了修改，使其能够支持关键点标注。如果您有更好用的关键点标注工具，请分享一下。
     
  • 3D点云标签工具(Pointcloud_Labeling_Tool)-浏览器版 源码
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    Pointcloud_Labeling_Tool是一款基于浏览器的3D点云标签软件源代码，提供高效、便捷的三维数据标注解决方案。 Pointcloud_Labeling_Tool 是一个浏览器内标记3D点云的工具。安装该工具需要先安装NodeJS，并通过npm命令安装所有依赖项（即运行“npm install”）。对于点云格式，每个文件必须上传至名为to_label的AWS S3存储桶中，并在 middleware / datalake.js 文件里指定此存储桶名称。 启动服务器前，请确保已导出您的访问密钥和秘密访问密钥。每个点云数据需按照以下格式保存为json文件：{x: [1, 2, 3], y: [1, 2, 3],z: [1, 2, 3],i: [1, 2, 3], l: [0, 0, 0]}。您可以在“public / data”目录下找到一个示例点云json文件作为参考。 在运行工具前，请确保所有设置正确无误，以便顺利使用Pointcloud_Labeling_Tool进行标记操作。
     
  • 3D-BAT：用于点云和图像的3D边界框标注工具
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    3D-BAT是一款专为点云与图像设计的高效三维边界框标注工具，旨在提升物体检测与识别任务中的精确度与效率。 3D边界框注释工具（3D BAT）的安装步骤如下： 1. 克隆存储库： ``` git clone https://github.com/walzimmer/bat-3d.git ``` 2. 安装npm (Linux): ``` sudo apt-get install npm ``` 3. Windows用户请自行搜索并下载npm安装程序。 4. 下载PHP Storm或WebStorm（具有集成Web服务器的IDE）。 5. [可选] 可以考虑使用WhatPulse来测量贴标签时的点击次数和击键次数，但此步骤非必需。 6. 在PHP Storm中打开文件夹bat-3d 。 7. 移动到目录`cd bat-3d`. 8. 下载并从NuScenes数据集中提取示例场景，并将其内容解压至 `bat-3d/input/` 文件夹内。 9. 安装必要的软件包： ``` npm install ``` 10. 在IDE中使用Chrome浏览器（Linux）或直接在Windows系统上打开index.html文件，方法如下：右键点击index.html -> 在浏览器中打开-> Chrome / Chrom。
     
  • 点云分割工具-支持语义和实例分割的数据标注-超实用的点云标注软件.zip
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    这是一款集成了语义与实例分割功能的强大点云数据标注工具，适用于各类点云数据处理需求，提供高效、精确的数据标注体验。 点云分割技术在计算机视觉与3D数据处理领域扮演着重要角色。它涉及对由激光雷达或RGB-D相机捕捉到的三维空间离散点集合（即点云）进行分析、理解和组织，这些点通常包含颜色及深度信息。 1. **语义分割**：这是一种将每个点归类至预定义类别中的方法，例如地面、建筑和植被等。此过程依赖于机器学习模型如卷积神经网络(CNN)与图神经网络(GNN)，通过训练使模型能够理解并分类特征。 2. **实例分割**：相较于语义分割，它不仅区分不同类别的点云数据，还能识别同一类别中不同的个体对象。例如，在存在两棵树的场景下，虽然语义分割将所有树归为“树木”，但实例分割则能明确这两棵是独立的对象。这一技术在自动驾驶、机器人导航等领域有着广泛应用。 3. **标注工具**：高质量的数据对于训练深度学习模型至关重要。点云分割标注工具提供了一个直观界面以便于用户进行边界框绘制，类别标签分配及对象识别等工作，这不仅提高了数据准备的效率还减少了人为错误。 4. **深度学习应用**：在处理点云时常用的网络架构包括PointNet、PointNet++和Semantic3D等。这些设计用于直接操作原始点云数据，并从中提取高级特征进行分类与分割任务。 一个名为“超实用点云标注工具”的文件可能包含了一套完整的解决方案，旨在简化并优化语义及实例分割的注释工作流程，同时利用深度学习算法提供自动化或半自动化的分析支持。对于科研人员和开发者而言，这样的工具有助于提升3D计算机视觉应用领域的效率与精确度。