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• 提升3D数据处理效率，推动3D感知网络下一代算法发展 
   

2025年1月15日韩国首尔,深度学习视觉感知技术领导者STRADVISION今天宣布成功部署数据管理工作流。该系统旨在支持SVNet 3D感知网络的开发和量产，并在CES® 2025上向客户展示。 
 

STRADVISION开发的数据管理工作流集成了端到端自动化和优化，涵盖数据收集、处理、标记和成本结算。通过将这些流程转移到云基础架构，该工作流在数据质量、运营效率和成本降低方面取得了显著成就。 
 

随着对3D数据处理的需求不断增长（这对于自动驾驶和高级驾驶辅助系统 (ADAS) 至关重要），STRADVISION已将重点从以2D视觉为中心的数据扩展到3D数据，包括LiDAR和多摄像头数据集。这种转变需要一种创新的自动化解决方案，能够高效处理大规模数据，同时提高数据标签质量并最大限度地降低成本。 
 

为了应对这些挑战，STRADVISION开发数据管理工作流程，其特点是： 
 

• 使用SURF进行高质量数据收集：该系统利用STRADVISION统一采集框架（SURF），集成各种传感器数据，以最大程度地提高数据质量。 
   

• 自动化数据管道：数据管道采用基于Kubernetes集群和Airflow的可扩展架构，优化高性能算法的计算服务器资源并实现数据处理自动化，从而高效处理大规模数据。 
   

• 基于Web的标记工具（Labelit）：支持多通道摄像机和3D数据的标记接口，可在单个工具中标记各种ADAS产品。通过利用ALT（自动标记工具）的高质量预标记结果和ALAS（自动标记助手服务）提供的实时校正，它可以最大程度地提高效率，提供准确的工作流程指导，降低错误率并提高数据质量。 
   

• 结算和分析自动化：使用工作负载日志服务（WLS）和工作负载重放服务（WRS）自动执行标记任务分析和成本管理，提高运营效率。 
   

对内这种创新的工作流程使STRADVISION能够加速数据处理和质量保证。对外它通过快速提供高质量数据来增强客户的能力，支持技术开发和性能优化工作。
 

近期的合作凸显了STRADVISION在数据处理和技术领导方面的专业知识。例如，自动标记助手服务(ALAS)和Deskewing（激光雷达和视频数据的补偿）解决方案获得了客户的高度赞誉，巩固了行业值得信赖的合作伙伴的地位。 
 

STRADVISION首席执行官Junhwan Kim表示：“这个数据管理工作流程不仅代表了运营效率，它是自动驾驶技术商业化的关键推动因素，我们致力于通过与客户的密切合作来推动创新并加强我们的全球领导地位。” 
 

有关STRADVISION及其行业领先技术的更多信息，请访问STRADVISION。