"自动驾驶 PLD 标注方案：打点与分割标注输出json文件"

自动驾驶标注方案PLD（Perception, Localization, and Detection）标注区域，是一种用于自动驾驶系统的数据标注方案。该方案的主要目的是通过标注数据，训练自动驾驶系统的感知、定位和检测能力，生成json文件来记录标注内容。 在这个方案中，标注的内容主要分为两部分：打点标注和分割标注。打点标注用于标注车位的位置，而分割标注则用于标注车位的具体形状。 在打点标注方法中，我们将标注的车位位置作为中心点，使用角点作为标注的方式。针对车位是否为空的情况，我们使用一个"Occupied"字段来标识。当"Occupied"字段为0时，表示该车位为空车位，即可以顺利泊入，车位内没有任何干扰项，例如地锁没有落下等。而当"Occupied"字段为1时，表示该车位为被占用车位，即影响车辆正常泊入的车位，例如车位内有移动障碍物（如行人或动物），或者车位被其他车占用等。被占用的车位也包括一些静态障碍物，如地锁启用无法泊入，车库入口或内部有锥桶等。 除了打点标注，我们还使用分割标注方法来进行更精细的车位形状标注。分割标注将车位的边界进行详细绘制，用于更准确地表示车位的形状。 在标注过程中，需要将标注的内容记录在json文件的"annotations"字段中，而图片的标签则写入"metadata"字段中。"metadata"字段中包括了一些预定义的标签，例如车速、视频名字以及采集车辆信息等。需要注意的是，由于同一张原图可能对应多种标注方式（例如打点标注和分割标注），因此"metadata"字段只需要标注一次即可。若遇到重复的图片，可以直接从原图中读取"metadata"信息，而无需再次标注。 对于数据库中所有标注类型的图片，它们的"metadata"都是相同的，与标注方法和图片类型无关。 总之，PLD标注方案是一种用于自动驾驶系统的数据标注方案。通过打点标注和分割标注的方式，我们可以标注车位的位置和形状，并将这些信息记录在json文件中，以训练自动驾驶系统的感知、定位和检测能力。同时，标注过程中的图片标签和预定义标签也需要记录在文件中。这一方案的目标是提高自动驾驶系统的准确性和安全性，以实现自动驾驶技术的商业化应用。