3D点云数据标注的方法包括3D点云目标检测、3D点云关键点标注等。
3D点云目标检测：这种方法需要标准的目标点云或标准的点云特征来描述向量。在实时采集的点云数据中，寻找与目标点云相似度最高的点云块。它是获取物体在三维空间中的位置和类别信息的主要方法，主要基于点云、双目、单目和多模态数据等方式。
3D点云关键点标注：这种方法通过定义检测标准来获取具有稳定性、区别性的点集。从技术角度来说，3D点云关键点的数量比原始点云数据量少很多，而关键点技术也已成为在3D信息处理中非常关键的技术。
景联文科技是AI基础行业的头部数据供应商，自建数据标注平台与成熟的标注、审核、质检机制，支持自动驾驶3D点云标注、2D/3D融合标注、3D点云目标检测、3D点云连续帧标注等多类型数据标注。
平台还具有自动标注功能，可对图像进行预处理，根据标注结果调整模型进行标注，根据场景灵活配制标注流程，进一步保证了标注精度。
基于自身丰富的3D点云项目标注经验和先进的数据标注工具，景联文科技可以根据客户需求提供相应的数据标注服务，有力突破数据与应用场景之间的边界，支持全面质检、验收和管理，开放甲方验收通道，标注结果支持多种格式在线导出，校对数据，基本实现标注精确率达99%，完成高标准、高质量、快速交付。
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数据标注方式有：语义分割、3D点云标注、关键点标注、线标注、2D/3D融合标注。
1、语义分割：标记图像中存在的内容及位置，根据属性进行像素级分割，支持单属性、多级属性。
2、3D点云标注：将点云数据图像中的多类指定对象使用3D框进行标注。
3、关键点标注：对人脸关键点、人体骨骼关键点、人脸五官等进行关键点标注。
4、线标注：支持贝塞尔曲线和普通线段标注，支持对车道线进行贝塞尔曲线标注，使用线段将图像目标的边缘、轮廓用线段标注。
5、2D/3D融合标注：对2D平面图与3D点云图映射的数据组进行标注，支持自动贴边、跨帧复制、测距、2/3D图片标注分离等多种功能。
