近年来，基于3D点云的深度学习一直受到学术界和驾驶、机器人感知以及三维场景理解等领域的广泛关注，特别是在过去的几年时间里，解决与点云处理相关的问题等论文发表的数量显著增加。
然而，基于点云的深度学习仍旧面临着许多挑战。例如，点云场景中点的位置具有稀疏和非结构化的性质，因此他们的密度和数量都随场景中对象的变化而经常性变化。
另一方面，由于自动驾驶车辆需要在行驶过程中快速做出反应，所以必须实时执行物体检测。这意味着检测网络必须在两次扫描之间的极短时间间隔内给出结果。
因此，数据堂基于点云的目标检测和分类的处理流程，为进一步细化预测不同特征类型，升级改造了新模板功能。
亮点一：3D点云追踪支持交互式预识别
数据堂新升级的3D点云追踪模板工具，具备精准的模型预识别功能，能够自动识别并标注物体，并且可以自行在标注页面上默认隐藏这些预识别标注框。当鼠标移入时，预识别框会自动显示，让标注员能够轻松选择使用预识别框或手动绘制标注框，以应对不同场景的需求。
此外，本次新升级工具模板还支持物体ID的追踪，极大的提高了标注效率，使整个标注过程更加流畅和高效。
亮点二：3D点云支持连续帧分割
我们的平台支持在线叠帧高效标注功能。借助pose参数，用户能够将多帧图像精准地合并为单一帧进行标注，这极大地简化了标注过程。完成标注后，系统会自动将这些帧精确拆分回原始的多帧形式。
与以往需要逐帧标注的方式相比，现在用户仅需标注一帧，从而显著提升了标注的效率。此外，本次更新已经成功解决了叠帧后渲染性能的问题，确保了即使在处理大量叠加帧时，也能保持流畅且高效的渲染速度。
同时，针对标注过程中可能出现的点云数据过多导致的性能瓶颈，我们也进行了针对性的优化，有效提升了系统在处理这类复杂数据时的稳定性和性能。这些改进措施共同为用户提供了更加顺畅、高效的标注体验。
亮点三：4D分块标注功能
我们的平台工具具备大规模点云分割和分块加载功能，根据后台配置，单块显示的点云点数可灵活调整，生成多个区域标注块。用户可手动选择标注区域进行标注，同时通过分块加载方式，有效提升了点云加载速度，减轻了设备运行压力。
这种智能分块加载的方式不仅可以应对设备无法支持过多点数的情况，还能显著加快标注效率，为用户提供更流畅、高效的标注体验。
结语
在自动驾驶领域应用中，3D数据标注能够为智能汽车提供一双“慧眼”，并助力驾驶系统快速完成感知、信息处理、决策等全过程。
通过不断的技术创新和服务优化升级，数据堂致力于成为自动驾驶行业的高质量数据合作伙伴，为客户提供全方位的数据支持，为行业的发展注入新的动力。与合作伙伴共同推动自动驾驶技术的发展进程。