基于深度学习的自动驾驶4D点云时序标注自动化流程优化研究

章清泉

doi:https://doi.org/10.37155/2717-5170-0705-65

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基于深度学习的自动驾驶4D点云时序标注自动化流程优化研究

章清泉（苏州柏川数据科技有限公司杭州分公司）

https://doi.org/10.37155/2717-5170-0705-65

简介

聚焦深度学习在自动驾驶4D点云时序标注自动化流程优化研究。阐述自动驾驶发展迅速，4D点云时序标注作为关键环节，其自动化流程优化极为重要。剖析深度学习技术原理与4D点云数据特性，梳理现有自动化标注流程，指出存在问题，如标注准确性欠佳、效率低下、成本较高等。提出针对性优化策略，经筛选评估，组合适用技术设计优化方案并实施验证。实验结果表明，优化后的流程在标注准确性和效率上显著提升，有效降低成本，为自动驾驶4D点云数据处理提供更高效、精准的技术支撑，推动自动驾驶技术发展。

关键字

深度学习；自动驾驶；4D点云；时序标注；流程优化

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参考文献

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出版时间:2025-05-31
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