Semi-Automated Data Annotation in Multisensor Datasets for Autonomous Vehicle Testing

📄 arXiv: 2512.24896v1 📥 PDF

作者: Andrii Gamalii, Daniel Górniak, Robert Nowak, Bartłomiej Olber, Krystian Radlak, Jakub Winter

分类: cs.AI

发布日期: 2025-12-31

💡 一句话要点

提出一种半自动标注流水线，加速自动驾驶多传感器数据标注

🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)

关键词: 半自动标注 自动驾驶 多传感器融合 人机协作 3D目标检测

📋 核心要点

  1. 手动标注自动驾驶多传感器数据成本高昂且耗时，阻碍了大规模数据集的构建。
  2. 提出一种人机协作的半自动标注流水线，利用AI生成初始标注并迭代优化，降低标注成本。
  3. 该方案集成了数据匿名化和领域自适应技术，并已在DARTS项目中验证，显著节省标注时间。

📝 摘要（中文）

本报告介绍了DARTS项目中开发的半自动数据标注流水线的设计与实现。DARTS项目的目标是创建波兰驾驶场景的大规模多模态数据集。手动标注这种异构数据既昂贵又耗时。为了解决这个挑战，提出的解决方案采用人机协作方法，将人工智能与人类专业知识相结合，以降低标注成本和时间。该系统自动生成初始标注，支持迭代模型重训练，并结合了数据匿名化和领域自适应技术。该工具的核心是使用3D目标检测算法来生成初步标注。总的来说，开发的工具和方法显著节省了时间，同时确保了不同传感器模态之间一致的高质量标注。该解决方案通过加速项目标准化格式的大型标注数据集的准备工作，直接支持DARTS项目，从而加强了波兰自动驾驶研究的技术基础。

🔬 方法详解

问题定义：自动驾驶测试需要大量标注数据，特别是多传感器融合的数据。人工标注成本高、耗时，且容易出错，难以满足大规模数据集的需求。现有方法自动化程度低，标注效率不高。

核心思路：采用人机协作（Human-in-the-Loop）的方式，利用AI算法自动生成初始标注，然后由人工进行校正和完善。通过迭代训练，不断提升AI模型的标注精度，从而减少人工干预，提高标注效率。

技术框架：该半自动标注流水线包含以下主要模块：1) 数据导入与预处理；2) 3D目标检测算法生成初始标注；3) 人工校正与编辑；4) 模型重训练；5) 数据匿名化；6) 领域自适应。整个流程是一个迭代循环，人工校正后的数据用于训练模型，提升模型性能，进而减少后续的人工工作量。

关键创新：该方法的核心创新在于将3D目标检测算法与人机协作相结合，实现半自动标注。通过迭代训练，不断提升模型的标注精度，从而显著降低人工标注的工作量。此外，还集成了数据匿名化和领域自适应技术，以增强数据的安全性和泛化能力。

关键设计：该方法使用3D目标检测算法生成初始标注，具体采用何种算法（如PointPillars、CenterPoint等）论文中未明确说明，属于未知信息。数据匿名化和领域自适应的具体实现细节也未详细描述，属于未知信息。损失函数和网络结构等技术细节同样未知。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

论文强调该方法能够显著节省标注时间，并确保不同传感器模态之间标注的一致性和高质量。虽然论文中没有提供具体的性能数据，但指出该解决方案直接支持了DARTS项目，加速了大型标注数据集的准备工作，为波兰的自动驾驶研究提供了技术支持。具体的节省时间和标注质量提升幅度属于未知信息。

🎯 应用场景

该研究成果可广泛应用于自动驾驶数据集的构建，加速自动驾驶技术的研发和测试。通过降低数据标注成本，可以促进自动驾驶技术在更多场景下的应用，例如智能物流、自动泊车、无人配送等。此外，该方法也可推广到其他需要大规模数据标注的领域，如机器人、智能监控等。

📄 摘要（原文）

This report presents the design and implementation of a semi-automated data annotation pipeline developed within the DARTS project, whose goal is to create a large-scale, multimodal dataset of driving scenarios recorded in Polish conditions. Manual annotation of such heterogeneous data is both costly and time-consuming. To address this challenge, the proposed solution adopts a human-in-the-loop approach that combines artificial intelligence with human expertise to reduce annotation cost and duration. The system automatically generates initial annotations, enables iterative model retraining, and incorporates data anonymization and domain adaptation techniques. At its core, the tool relies on 3D object detection algorithms to produce preliminary annotations. Overall, the developed tools and methodology result in substantial time savings while ensuring consistent, high-quality annotations across different sensor modalities. The solution directly supports the DARTS project by accelerating the preparation of large annotated dataset in the project's standardized format, strengthening the technological base for autonomous vehicle research in Poland.