LiDAR और 2D एनोटेशन के साथ रेलवे दृश्य की समझ को रूपांतरित करना

परियोजना अवलोकन

आधुनिक रेलवे धारणा प्रणालियों को सामान्य वस्तु लेबलिंग से कहीं अधिक की आवश्यकता होती है। उन्हें रेल-विशिष्ट संदर्भ, सटीक ज्यामिति और लिडार पॉइंट क्लाउड और सिंक्रनाइज़्ड कैमरा दृश्यों में विश्वसनीय क्रॉस-सेंसर स्थिरता की आवश्यकता होती है।

इस आवश्यकता को पूरा करने के लिए, Shaip को रेलवे अवसंरचना दृश्यों को कवर करने वाले LiDAR रेल डेटा एनोटेशन प्रोजेक्ट के लिए नियुक्त किया गया था। इस प्रोजेक्ट में प्रत्येक दृश्य के लिए पांच सिंक्रनाइज़्ड 2D संदर्भ छवियों द्वारा समर्थित LiDAR पॉइंट क्लाउड का एनोटेशन शामिल था, जिसमें अनिवार्य और वैकल्पिक श्रेणियों के साथ 29-श्रेणी वर्गीकरण का उपयोग किया गया था।
प्रत्येक वर्ग के लिए विशेषताएँ।

इसका लक्ष्य एक संरचित, गुणवत्ता-नियंत्रित डेटासेट बनाना था जो वस्तु पहचान, दृश्य समझ, ट्रैक जागरूकता और बुनियादी ढांचे की व्याख्या के लिए रेलवे धारणा मॉडल को प्रशिक्षित और मान्य करने में सक्षम हो।