Die vorliegende Übersetzung wurde maschinell erstellt. Im Falle eines Konflikts oder eines Widerspruchs zwischen dieser übersetzten Fassung und der englischen Fassung (einschließlich infolge von Verzögerungen bei der Übersetzung) ist die englische Fassung maßgeblich. # Erstellen eines Eingabemanifests für Punktwolkensequenzen Das Manifest ist eine UTF-8-kodierte Datei, in der jede Zeile ein vollständiges und gültiges JSON-Objekt ist. Jede Zeile wird durch einen Standardzeilenumbruch getrennt, \$1n oder \$1r\$1n. Da jede Zeile ein gültiges JSON-Objekt sein muss, sind Zeilenumbruchzeichen, die nicht durch Escape-Zeichen geschützt sind, nicht zulässig. In der Eingabemanifestdatei der Punktwolkensequenz enthält jede Zeile im Manifest eine Sequenz von Punktwolkenframes. Die Punktwolkendaten für jeden Frame in der Sequenz können entweder im binären oder im ASCII-Format gespeichert werden. Weitere Informationen finden Sie unter [Akzeptierte 3D-Rohdatenformate](sms-point-cloud-raw-data-types.md). Dies ist die Manifestdateiformatierung, die für die 3D-Punktwolken-Objektverfolgung erforderlich ist. Optional können Sie auch Punktattribut- und Kamerasensorfusionsdaten für jeden Punktwolkenframe bereitstellen. Wenn Sie eine Sequenz-Eingabemanifestdatei erstellen, müssen Sie LiDAR- und Videokamera-Sensorfusionsdaten in einem [Weltkoordinatensystem](sms-point-cloud-sensor-fusion-details.md#sms-point-cloud-world-coordinate-system) bereitstellen. Das folgende Beispiel veranschaulicht die Syntax, die für eine Eingabemanifestdatei verwendet wird, wenn jede Zeile im Manifest eine Sequenzdatei ist. Jede Zeile in Ihrer Eingabemanifestdatei muss im Format [JSON Lines](http://jsonlines.org/) sein. ``` {"source-ref": "s3://amzn-s3-demo-bucket/example-folder/seq1.json"} {"source-ref": "s3://amzn-s3-demo-bucket/example-folder/seq2.json"} ``` Die Daten für jede Sequenz von Punktwolkenframes müssen in einem JSON-Datenobjekt gespeichert werden. Im Folgenden finden Sie ein Beispiel für das Format, das Sie für eine Sequenzdatei verwenden. Informationen zu jedem Frame sind als JSON-Objekt enthalten und werden in der `frames`-Liste aufgeführt. Dies ist ein Beispiel für eine Sequenzdatei mit zwei Punktwolken-Frame-Dateien, `frame300.bin` und `frame303.bin`. Das *...* wird verwendet, um anzugeben, wo Sie Informationen für zusätzliche Frames einfügen sollten. Fügen Sie für jeden Frame in der Sequenz ein JSON-Objekt hinzu. Der folgende Codeblock enthält ein JSON-Objekt für eine einzelne Sequenzdatei. Das JSON-Objekt wurde aus Gründen der Lesbarkeit erweitert. ``` { "seq-no": 1, "prefix": "s3://amzn-s3-demo-bucket/example_lidar_sequence_dataset/seq1/", "number-of-frames": 100, "frames":[ { "frame-no": 300, "unix-timestamp": 1566861644.759115, "frame": "example_lidar_frames/frame300.bin", "format": "binary/xyzi", "ego-vehicle-pose":{ "position": { "x": -2.7161461413869947, "y": 116.25822288149078, "z": 1.8348751887989483 }, "heading": { "qx": -0.02111296123795955, "qy": -0.006495469416730261, "qz": -0.008024565904865688, "qw": 0.9997181192298087 } }, "images": [ { "image-path": "example_images/frame300.bin_camera0.jpg", "unix-timestamp": 1566861644.759115, "fx": 847.7962624528487, "fy": 850.0340893791985, "cx": 576.2129134707038, "cy": 317.2423573573745, "k1": 0, "k2": 0, "k3": 0, "k4": 0, "p1": 0, "p2": 0, "skew": 0, "position": { "x": -2.2722515189268138, "y": 116.86003310568965, "z": 1.454614668542299 }, "heading": { "qx": 0.7594754093069037, "qy": 0.02181790885672969, "qz": -0.02461725233103356, "qw": -0.6496916273040025 }, "camera-model": "pinhole" }] }, { "frame-no": 303, "unix-timestamp": 1566861644.759115, "frame": "example_lidar_frames/frame303.bin", "format": "text/xyzi", "ego-vehicle-pose":{...}, "images":[{...}] }, ... ] } ``` Die folgende Tabelle enthält Einzelheiten zu den Parametern der obersten Ebene einer Sequenzdatei. Ausführliche Informationen zu den Parametern, die für einzelne Frames in der Sequenzdatei erforderlich sind, finden Sie unter [Parameter für einzelne Punktwolkenframes](#sms-point-cloud-multi-frame-input-single-frame). **** | Parameter | Erforderlich | Akzeptierte Werte | Description | | --- | --- | --- | --- | | `seq-no` | Ja | Ganzzahl | Die geordnete Nummer der Sequenz. | | `prefix` | Ja | Zeichenfolge **Akzeptierte Werte**: `s3:////` | Der Amazon S3-Speicherort, an dem sich die Sequenzdateien befinden. Das Präfix muss mit einem Schrägstrich enden: `/`. | | `number-of-frames` | Ja | Ganzzahl | Die Gesamtzahl der Frames, die in der Sequenzdatei enthalten sind. Diese Zahl muss mit der Gesamtzahl der Frames übereinstimmen, die im Parameter `frames` in der nächsten Zeile aufgeführt sind. | | `frames` | Ja | Liste der JSON-Objekte | Eine Liste der Framedaten. Die Länge der Liste muss gleich `number-of-frames` sein. In der Benutzeroberfläche für Auftragnehmer sind Frames in einer Sequenz identisch mit der Reihenfolge der Frames in diesem Array. Weitere Informationen zum Format der einzelnen Frames finden Sie unter [Parameter für einzelne Punktwolkenframes](#sms-point-cloud-multi-frame-input-single-frame). | ## Parameter für einzelne Punktwolkenframes Die folgende Tabelle zeigt die Parameter, die Sie in die Eingabemanifestdatei aufnehmen können. **** | Parameter | Erforderlich | Akzeptierte Werte | Description | | --- | --- | --- | --- | | `frame-no` | Nein | Ganzzahl | Eine Framenummer. Dies ist eine optionale Kennung, die vom Kunden angegeben wird, um den Frame innerhalb einer Sequenz zu identifizieren. Diese wird von Ground Truth nicht verwendet. | | `unix-timestamp` | Ja | Zahl | Der Unix-Zeitstempel ist die Anzahl der Sekunden seit dem 1. Januar 1970 bis zum UTC-Zeitpunkt, zu dem die Daten von einem Sensor erfasst wurden. Der Zeitstempel für jeden Frame muss unterschiedlich sein und die Zeitstempel müssen sequentiell sein, da sie für die quaderförmige Interpolation verwendet werden. Idealerweise sollte dies der tatsächliche Zeitstempel sein, zu dem die Daten erfasst wurden. Wenn dies nicht verfügbar ist, müssen Sie eine inkrementelle Sequenz von Zeitstempeln verwenden, wobei der erste Frame in Ihrer Sequenzdatei dem ersten Zeitstempel in der Sequenz entspricht. | | `frame` | Ja | Zeichenfolge **Beispiel für Format** `/` | Der relative Speicherort Ihrer Sequenzdatei in Amazon S3. Dieser relative Pfad wird an den Pfad angehängt, den Sie in `prefix` angeben. | | `format` | Nein | Zeichenfolge **Akzeptierte Zeichenfolgenwerte**: `"binary/xyz"`, `"binary/xyzi"`, `"binary/xyzrgb"`, `"binary/xyzirgb"`, `"text/xyz"`, `"text/xyzi"`, `"text/xyzrgb"`, `"text/xyzirgb"` **Standardwerte**: Wenn die in `source-ref` identifizierte Datei die Erweiterung .bin aufweist, `binary/xyzi` Wenn die in `source-ref` identifizierte Datei die Erweiterung .txt aufweist, `text/xyzi` | Verwenden Sie diesen Parameter, um das Format der Punktwolkendaten anzugeben. Weitere Informationen finden Sie unter [Akzeptierte 3D-Rohdatenformate](sms-point-cloud-raw-data-types.md). | | `ego-vehicle-pose` | Nein | JSON-Objekt | Die Pose des Geräts, das zum Sammeln der Punktwolkendaten verwendet wird. Weitere Informationen zu diesem Parameter finden Sie unter [Aufnehmen von Fahrzeugposeninformationen in Ihr Eingabemanifest](#sms-point-cloud-multi-frame-ego-vehicle-input). | | `prefix` | Nein | Zeichenfolge **Format für akzeptierte Zeichenfolgenwerte**: `s3:////` | Der Speicherort in Amazon S3, an dem Ihre Metadaten, z. B. Kamerabilder, für dieses Frame gespeichert sind. Das Präfix muss mit einem Schrägstrich enden: `/`. | | `images` | Nein | Auflisten | Eine Liste der Parameter, die Farbkamerabilder beschreiben, die für die Sensorfusion verwendet werden. Sie können bis zu 8 Bilder in diese Liste aufnehmen. Weitere Informationen zu den für jedes Bild erforderlichen Parametern finden Sie unter [Einschließen der Kameradaten in das Eingabemanifest](#sms-point-cloud-multi-frame-image-input). | ## Aufnehmen von Fahrzeugposeninformationen in Ihr Eingabemanifest Verwenden Sie den Standort des Ego-Fahrzeugs, um Informationen über die Pose des Fahrzeugs zu erhalten, das zur Erfassung der Punktwolkendaten verwendet wird. Ground Truth verwendet diese Informationen, um extrinsische LiDAR-Matrizen zu berechnen. Ground Truth verwendet extrinsische Matrizen, um Beschriftungen auf und von der 3D-Szene und den 2D-Bildern zu projizieren. Weitere Informationen finden Sie unter [Sensorfusion](sms-point-cloud-sensor-fusion-details.md#sms-point-cloud-sensor-fusion). In der folgenden Tabelle finden Sie weitere Informationen zu den Parametern `position` und Ausrichtung (`heading`), die erforderlich sind, wenn Sie Ego-Fahrzeuginformationen bereitstellen. **** | Parameter | Erforderlich | Akzeptierte Werte | Description | | --- | --- | --- | --- | | `position` | Ja | JSON-Objekt **Erforderliche Parameter**: `x`, `y` und `z`. Geben Sie Zahlen für diese Parameter ein. | Der Translationsvektor des Ego-Fahrzeugs im Weltkoordinatensystem. | | `heading` | Ja | JSON-Objekt **Erforderliche Parameter**: `qx`, `qy`, `qz` und `qw`. Geben Sie Zahlen für diese Parameter ein. | Die Ausrichtung des Bezugsrahmens des auf dem Fahrzeug montierten Geräts oder Sensors, das bzw. der die Umgebung erfasst, gemessen in [Quaternionen](https://en.wikipedia.org/wiki/Quaternion), (`qx`, `qy`, `qz`, `qw`), im Koordinatensystem. | ## Einschließen der Kameradaten in das Eingabemanifest Wenn Sie Farbkameradaten in einen Frame einschließen möchten, verwenden Sie die folgenden Parameter, um Informationen zu den einzelnen Bildern bereitzustellen. Die Spalte **Erforderlich** in der folgenden Tabelle gilt, wenn der Parameter `images` in der Eingabemanifestdatei enthalten ist. Sie müssen keine Bilder in Ihre Eingabemanifestdatei aufnehmen. Wenn Sie Kamerabilder einschließen, müssen Sie Informationen über die `position` und Ausrichtung (`heading`) der Kamera angeben, die für die Erfassung der Bilder verwendet wurde. Wenn Ihre Bilder verzerrt sind, kann Ground Truth sie automatisch entzerren, indem es Informationen verwendet, die Sie über das Bild in Ihrer manifesten Eingabedatei bereitstellen, einschließlich der Verzerrungskoeffizienten (`k1`, `k2`, `k3`, `k4`, `p1`, `p1`), des Kameramodells und der Brennweite (`fx`, `fy`), und des Hauptpunkts (`cx`, `cy)`. Weitere Informationen zu diesen Koeffizienten und dem Entzerren von Bildern finden Sie unter [Kamerakalibrierung mit OpenCV](https://docs.opencv.org/2.4.13.7/doc/tutorials/calib3d/camera_calibration/camera_calibration.html). Wenn keine Verzeichnungskoeffizienten enthalten sind, wird ein Bild durch Ground Truth nicht unverzerrt. **** | Parameter | Erforderlich | Akzeptierte Werte | Description | | --- | --- | --- | --- | | `image-path` | Ja | Zeichenfolge **Beispiel für Format**: `/` | Der relative Speicherort Ihrer Bilddatei in Amazon S3. Dieser relative Pfad wird an den Pfad angehängt, den Sie in `prefix` angeben. | | `unix-timestamp` | Ja | Zahl | Der Zeitstempel des Bildes. | | `camera-model` | Nein | Zeichenfolge: **Akzeptierte Werte**: `"pinhole"`, `"fisheye"` **Standard:** `"pinhole"` | Das Modell der Kamera, mit der das Bild erfasst wird. Diese Informationen werden verwendet, um Kamerabilder zu entzerren. | | `fx, fy` | Ja | Zahlen | Die Brennweite der Kamera in x (`fx`)- und y (`fy`)-Richtungen. | | `cx, cy` | Ja | Zahlen | Die x (`cx`)- und y (`cy`)-Koordinaten des Hauptpunkts. | | `k1, k2, k3, k4` | Nein | Zahl | Radiale Verzeichnungskoeffizienten. Unterstützt sowohl für **Fischaugen-** als auch **Lochkameramodelle**. | | `p1, p2` | Nein | Zahl | Tangentiale Verzeichnungskoeffizienten. Unterstützt für **Lochkameramodelle**. | | `skew` | Nein | Zahl | Ein Parameter, mit dem alle bekannten Neigungen im Bild gemessen werden können. | | `position` | Ja | JSON-Objekt **Erforderliche Parameter**: `x`, `y` und `z`. Geben Sie Zahlen für diese Parameter ein. | Die Position oder der Ursprung des Bezugsrahmens der Kamera, die auf dem Fahrzeug montiert ist und Bilder erfasst. | | `heading` | Ja | JSON-Objekt **Erforderliche Parameter**: `qx`, `qy`, `qz` und `qw`. Geben Sie Zahlen für diese Parameter ein. | Die Ausrichtung des Bezugsrahmens der auf dem Fahrzeug montierten Kamera, die Bilder erfasst, gemessen mit [Quaternionen](https://en.wikipedia.org/wiki/Quaternion), (`qx`, `qy`, `qz`, `qw`). | ## Grenzwerte für Sequenzdateien und Punktwolkenframes Sie können bis zu 100.000 Punktwolkenframesequenzen in Ihre Eingabemanifestdatei aufnehmen. Sie können bis zu 500 Punktwolkenframes in jede Sequenzdatei aufnehmen. Beachten Sie, dass 3D-Punktwolken-Beschriftungsaufträge längere Vorverarbeitungszeiten haben als andere Ground Truth-Aufgabentypen. Weitere Informationen finden Sie unter [Vorverarbeitungszeit der Jobs](sms-point-cloud-general-information.md#sms-point-cloud-job-creation-time).