Начало работы с Lidar Labeler

Приложение Lidar Labeler позволяет вам интерактивно помечать достоверные данные в облаке точек или последовательности облака точек и сгенерировать соответствующие достоверные данные.

Lidar labeler session

Этот пример демонстрирует поддержку приложения Lidar Labeler в лидаре достоверные данные, маркирующие рабочий процесс.

Загрузите данные о лидаре, чтобы пометить

Используйте приложение Lidar Labeler, чтобы интерактивно помечать файлы облака точек и последовательности файлов облака точек.

Откройте приложение Lidar Labeler

Открыть приложение Lidar Labeler, в MATLAB® командная строка, введите эту команду.

lidarLabeler

Приложение открывается к пустому сеансу.

В качестве альтернативы можно открыть приложение от вкладки Apps под Image Processing and Computer Vision.

Загрузите сигналы от источников данных

Приложение Lidar Labeler позволяет вам загрузить сигналы от нескольких типов источников данных. В приложении data source является файлом или папкой, содержащей один или несколько сигналов пометить. Используйте этот процесс, чтобы загрузить данные для последовательности облака точек.

  1. На панели инструментов приложения нажмите Import> Add Point Cloud. Окно Select Point Cloud уже открывает параметром Source Type набор к Point Cloud Sequence.

    Toolstrip to open file

  2. В параметре Folder Name просмотрите к папке, которая содержит последовательность файлов данных об облаке точек (PCD), что вы хотите загрузить и нажать Select Folder.

  3. Если вы имеете переменную меток времени в рабочем пространстве MATLAB, устанавливаете параметр Timestamps на From Workspace и, в the Import From Workspace окно, выберите переменную и нажмите OK. В противном случае установите его на Use Default.

    Set timestamps

  4. В окне Select Point Cloud нажмите OK. Последовательность облака точек загружает в приложение.

Создайте метки и атрибуты

После загрузки данных об облаке точек в приложение Lidar Labeler создайте label definitions и атрибуты. Определения метки содержат информацию о метках, с которыми вы хотите аннотировать точки. Можно создать определения метки в интерактивном режиме в рамках приложения или программно при помощи labelDefinitionCreatorLidar объект.

Создайте ROI, маркируют Definition

Метка ROI является меткой, которая соответствует видимой области (ROI).

  1. На вкладке ROI Labels на левой панели нажмите Label.

  2. Создайте Cuboid пометьте и обеспечьте имя для метки.

    Define ROI

  3. От Group перечислите, выберите New Group и предоставьте имя группе. Добавление меток группам является дополнительным.

  4. Заданное название группы появляется на вкладке ROI Labels с заданным именем метки под ним.

Для получения дополнительной информации об этих метках, смотрите Метки ROI и Атрибуты.

Создайте атрибут ROI

ROI attribute указывает дополнительную информацию о метке ROI. Можно задать атрибуты ROI этих типов.

  • Numeric Value — Задайте атрибут числового скаляра, такой как количество дверей на помеченном транспортном средстве.

  • String — Задайте атрибут строкового скаляра, такой как цвет транспортного средства.

  • Logical — Задайте логический истинный или ложный атрибут, такой как, находится ли транспортное средство в движении.

  • List — Задайте выпадающий атрибут списка предопределенных строк, тех, которые делают или модель транспортного средства.

Используйте этот процесс, чтобы создать атрибут.

  1. На вкладке ROI Labels на левой панели выберите метку и нажмите Attribute.

  2. Обеспечьте имя в поле Attribute Name. Выберите тип атрибута и опционально дайте атрибуту описание и нажмите OK. Можно навести на информационный значок, который, кажется, рядом с полем атрибута отображает добавленное описание.

    Define ROI attribute

Для получения дополнительной информации об этих атрибутах, смотрите Метки ROI и Атрибуты.

Создайте определение меток сцены

scene label задает дополнительную информацию через сцену. Используйте метки сцены, чтобы описать условия, такие как подсветка и погода, или события, такие как маршрут изменяется.

Используйте этот процесс, чтобы создать определение меток сцены.

  1. Выберите вкладку Scene Labels на левой панели приложения и нажмите Define new scene label.

  2. В Задавании нового окна метки сцены обеспечивают имя для метки.

  3. Выберите Color для метки.

    Define new scene label

  4. От Group перечислите, выберите New Group и предоставьте имя группе. Добавление меток группам является дополнительным.

  5. Панель Scene Labels показывает определение меток сцены.

Оснуйте сегментацию

Приложение Lidar Labeler обеспечивает наземную функцию сегментации, чтобы скрыть наземные точки в облаке точек. Основывайтесь удаление облегчает находить объекты во время маркировки. Используйте этот процесс, чтобы скрыть наземные точки:

  1. Во вкладке Lidar выберите Hide Ground, чтобы сегментировать и скрыть наземные точки. Это также включает кнопку Ground Settings.

  2. Выберите Ground Settings, чтобы изменить наземный алгоритм сегментации и настроить соответствующие параметры.

    Lidar Labeler ground settings

  3. Выберите алгоритм сегментации из выпадающего. Поддержки приложений эти алгоритмы:

    • Range-based floodfill (значение по умолчанию) — Сегментирует наземную плоскость в организованных данных об облаке точек с помощью segmentGroundFromLidarData функция.

    • Fit ground plane — Сегментируйте наземную плоскость в организованных данных об облаке точек с помощью pcfitplane функция.

    • Segment ground SMRF — Сегментируйте наземную плоскость и в организованных и в неорганизованных облаках точек с помощью segmentGroundSMRF функция. Используйте этот алгоритм для неоднородных наземных плоскостей и воздушных данных о лидаре. Параметры по умолчанию настраиваются для воздушных данных. Для наземных данных о лидаре уменьшите параметр Max Window Radius к 5 и параметр Elevation Threshold к значению в области значений [0.2, 0.3].

  4. После выбора алгоритма диалоговое окно отображается соответствующие параметры. Можно настроить параметры с помощью ползунков, чтобы улучшить результаты сегментации.

Маркируйте Point Cloud Using Automation

Можно использовать алгоритм автоматизации, чтобы автоматически пометить данные при помощи одного из включенных алгоритмов или путем создания и импорта пользовательского алгоритма автоматизации. Для получения дополнительной информации о создании пользовательского алгоритма автоматизации смотрите, Создают Алгоритм Автоматизации для Маркировки. Приложение включает Lidar Object Tracker и Point Cloud Temporal Interpolator, маркирующий алгоритмы автоматизации.

Используйте этот процесс, чтобы пометить данные об облаке точек с помощью алгоритма автоматизации.

  1. Загрузите данные в приложение и создайте определение метки ROI.

  2. На вкладке LABEL панели инструментов приложения, в разделе Automate Labeling, нажимают Select Algorithm.

    Select algorithm

  3. Выберите алгоритм для автоматизации.

  4. Нажмите Automate и затем следуйте инструкциям по автоматизации на правой панели приложения.

Просмотрите и настройте метки

Если вы создали метки для своих данных об облаке точек, приложение предоставляет возможности для просмотра, корректировки и сравнения вашего облака точек и данных о метке.

Спроектированное представление

На вкладке LIDAR панели инструментов приложения нажмите Projected View, чтобы просмотреть выбранную метку в виде спереди, виде сверху и виде сбоку одновременно. Используйте эти представления, чтобы вручную настроить точность ваших марок.

Projected view of point cloud data

Позвольте опции Auto Align соответствовать кубоиду к данным о метке и выровнять метку в направлении объекта. Это изображение показывает, что различие в метке с и без опции Auto Align включило.

Пометьте без опции Auto AlignПометьте опцией Auto Align

No autoalign

Autoalign

Поле зрения камеры

Используйте опцию Camera View, чтобы сохранить и снова использовать пользовательские представления данных об облаке точек. Можно вращать, панорамировать, и масштабировать представление, затем сохранить представление путем нажатия на Camera View и выбора Save Camera View. Задайте имя для представления и нажмите OK. Можно возвратиться к сохраненному представлению в любое время путем нажатия на Camera View и выбора сохраненного представления из выпадающего списка.

Select camera view

Camera view 1

Camera view 2

Camera view 3

Представление ROI

Можно задать и просмотреть видимую область (ROI) в облаке точек с помощью ROI View, и затем выбрать Select ROI.

ROI View drop down list

Приложение открывает Adjust ROI Limits диалоговое окно, которое содержит параметры ROI.

Adjust ROI Limits dialog box

Чтобы задать x - y - и z - пределы осей для ROI, перетаскивает соответствующие ползунки минимального и максимального значения. В качестве альтернативы можно ввести новые минимальные или максимальные значения в соответствующих текстовых полях. Можно также настроить отображенный размер точки облака точек с помощью параметра Point Size. Используйте это, чтобы улучшить визуализацию разреженных облаков точек путем увеличения их размера точки. Если вы хотите возвратиться к полному представлению облака точек, нажмите ROI View и выберите Full View.

Синхронизирующий Image Viewer

Соедините внешний инструмент с приложением, чтобы отобразить синхронизируемые со временем изображения для использования в качестве ссылки при маркировке. Смотрите lidar.syncImageViewer.SyncImageViewer класс. Следующий пример показывает, как соединить внешнее отображение изображений с Lidar Labeler.

Соедините отображение изображений с Lidar Labeler

Открыть скрипт

Соедините инструмент отображения изображений с приложением Lidar Labeler. Используйте приложение, и инструмент, чтобы отобразиться синхронизировал лидар и данные изображения.

Задайте имя данных о лидаре, чтобы загрузить в приложение.

sourceName = fullfile('lidarSequence');

Соедините видеодисплей с приложением, и отображение синхронизировало данные.

lidarLabeler(sourceName,'SyncImageViewerTargetHandle',@helperSyncImageDisplay);

Экспортируйте метки

На вкладке LABEL панели инструментов приложения выберите Export Labels> To Workspace. В Экспорте в окно рабочей области оставьте имя переменной экспорта по умолчанию, gTruth, и нажмите ОК. Приложение экспортирует groundTruthLidar объект, gTruth, к рабочему пространству MATLAB. Этот объект содержит данные о метке лидара основной истины, собранные от сеанса приложения.

Свойства groundTruthLidar объект, gTruth, содержите информацию об источнике данных сигнала, пометьте определения и метки от связанного сеанса приложения. Отобразите информацию об объекте и каждом из его свойств с помощью этих команд.

  • gTruth — Отобразите свойства groundTruthLidar объект.

  • gTruth.DataSource — Отобразите информацию об источнике данных об облаке точек.

  • gTruth.LabelDefinitions — Отобразите таблицу информации об определениях метки.

  • gTruth.LabelData — Отобразите ROI и данные о метке сцены.

Смотрите также

Приложения

Объекты

Похожие темы

Документация Lidar Toolbox

Поддержка

Для просмотра документации необходимо авторизоваться на сайте