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# Fichiers manifestes source pour les tâches d’étiquetage de nuage de points 3D
Lorsque vous créez une tâche d’étiquetage, vous fournissez un fichier manifeste d’entrée dans lequel chaque ligne du manifeste décrit une unité de tâche à remplir par les personnes responsables des annotations. Le format de votre fichier manifeste d’entrée dépend de votre type de tâche.
+ Si vous créez une tâche d’étiquetage de **détection d’objets** ou de **segmentation sémantique** de nuage de points 3D, chaque ligne de votre fichier manifeste d’entrée contient des informations sur une seule trame de nuage de points 3D. C’est ce qu’on appelle un *manifeste d’entrée de trame de nuage de points*. Pour en savoir plus, consultez [Création d’un fichier manifeste d’entrée de trame de nuage de points](sms-point-cloud-single-frame-input-data.md).
+ Si vous créez une tâche d’étiquetage de **suivi d’objets** de nuage de points 3D, chaque ligne de votre fichier manifeste d’entrée contient une séquence de trames de nuage de points 3D et de données associées. C’est ce qu’on appelle un *manifeste d’entrée de séquences de nuage de points*. Pour en savoir plus, consultez [Création d’un manifeste d’entrée de séquences de nuage de points](sms-point-cloud-multi-frame-input-data.md).
# Création d’un fichier manifeste d’entrée de trame de nuage de points
Le manifeste est un fichier codé en UTF-8 dans lequel chaque ligne est un objet JSON complet et valide. Chaque ligne est délimitée par un saut de ligne standard, \$1n ou \$1r\$1n. Chaque ligne étant un objet JSON valide, elle ne peut pas comporter de caractères de saut de ligne sans échappement. Dans le fichier manifeste d’entrée à une seule trame, chaque ligne du manifeste contient des données pour une seule trame de nuage de points. Les données de la trame de nuage de points peuvent être stockées au format binaire ou ASCII (voir [Formats de données 3D brutes acceptés](sms-point-cloud-raw-data-types.md)). Il s’agit du format de fichier manifeste requis pour la détection d’objets et la segmentation sémantique de nuage de points 3D. Vous pouvez éventuellement fournir aussi des données de fusion de capteur de caméra pour chaque trame de nuage de points.
Ground Truth prend en charge le nuage de points et la fusion de capteurs de caméra vidéo dans le [système de coordonnées mondial](sms-point-cloud-sensor-fusion-details.md#sms-point-cloud-world-coordinate-system) pour toutes les modalités. Si vous pouvez obtenir les données extrinsèques de votre capteur 3D (données extrinsèques LiDAR, par exemple), nous vous recommandons de convertir les trames de nuages de points 3D au système de coordonnées mondial à l’aide des données extrinsèques. Pour de plus amples informations, veuillez consulter [Fusion de capteurs](sms-point-cloud-sensor-fusion-details.md#sms-point-cloud-sensor-fusion).
Toutefois, si vous ne pouvez pas obtenir un nuage de points dans le système de coordonnées mondial, vous pouvez fournir des coordonnées dans le système de coordonnées d’origine dans lequel les données ont été capturées. Si vous fournissez des données de caméra pour la fusion des capteurs, il est recommandé de fournir les données de pose du capteur LiDAR et de la caméra dans le système de coordonnées mondial.
Pour créer un fichier manifeste d’entrée à une seule trame, vous identifiez l’emplacement de chaque trame de nuage de points qui doit être étiquetée par les collaborateurs à l’aide de la clé `source-ref`. En outre, vous devez utiliser la clé `source-ref-metadata` pour identifier le format de votre ensemble de données, un horodatage pour cette trame et, éventuellement, les données de fusion de capteurs et les images de caméra vidéo.
L’exemple suivant illustre la syntaxe utilisée pour un fichier manifeste d’entrée pour une tâche d’étiquetage de nuage de points à trame unique. L’exemple inclut deux trames de nuage de points. Pour plus d’informations sur chaque paramètre, consultez le tableau suivant cet exemple.
**Important**
Chaque ligne de votre fichier manifeste source doit être au format [JSON Lines](http://jsonlines.org/). Le bloc de code suivant présente un fichier manifeste source avec deux objets JSON. Chaque objet JSON est utilisé pour pointer et fournir des détails sur une trame de nuage de point unique. Les objets JSON ont été développés pour plus de lisibilité, mais vous devez minimiser chaque objet JSON pour qu’il s’adapte sur une seule ligne lors de la création d’un fichier manifeste source. Un exemple est fourni sous ce bloc de code.
```
{
"source-ref": "s3://amzn-s3-demo-bucket/examplefolder/frame1.bin",
"source-ref-metadata":{
"format": "binary/xyzi",
"unix-timestamp": 1566861644.759115,
"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
}
},
"prefix": "s3://amzn-s3-demo-bucket/lidar_singleframe_dataset/someprefix/",
"images": [
{
"image-path": "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"
}]
}
}
{
"source-ref": "s3://amzn-s3-demo-bucket/examplefolder/frame2.bin",
"source-ref-metadata":{
"format": "binary/xyzi",
"unix-timestamp": 1566861632.759133,
"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
}
},
"prefix": "s3://amzn-s3-demo-bucket/lidar_singleframe_dataset/someprefix/",
"images": [
{
"image-path": "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"
}]
}
}
```
Lorsque vous créez un fichier manifeste source, vous devez réduire vos objets JSON pour qu’ils tiennent sur une seule ligne. Par exemple, le bloc de code ci-dessus apparaît comme suit dans un fichier manifeste source :
```
{"source-ref":"s3://amzn-s3-demo-bucket/examplefolder/frame1.bin","source-ref-metadata":{"format":"binary/xyzi","unix-timestamp":1566861644.759115,"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}},"prefix":"s3://amzn-s3-demo-bucket/lidar_singleframe_dataset/someprefix/","images":[{"image-path":"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"}]}}
{"source-ref":"s3://amzn-s3-demo-bucket/examplefolder/frame2.bin","source-ref-metadata":{"format":"binary/xyzi","unix-timestamp":1566861632.759133,"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}},"prefix":"s3://amzn-s3-demo-bucket/lidar_singleframe_dataset/someprefix/","images":[{"image-path":"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"}]}}
```
Le tableau suivant présente les paramètres que vous pouvez inclure dans votre fichier manifeste d’entrée :
****
| Paramètre | Obligatoire | Valeurs acceptées | Description |
| --- | --- | --- | --- |
| `source-ref` | Oui | String **Format de valeur de chaîne accepté** : `s3:////point-cloud-frame-file` | Emplacement Amazon S3 d’une trame de nuage de points unique. |
| `source-ref-metadata` | Oui | Objet JSON **Paramètres acceptés** : `format`, `unix-timestamp`, `ego-vehicle-pose`, `position`, `prefix`, `images` | Utilisez ce paramètre pour inclure des informations supplémentaires sur le nuage de points dans `source-ref`, et pour fournir des données de caméra pour la fusion des capteurs. |
| `format` | Non | String **Valeurs de chaîne acceptées** : `"binary/xyz"`, `"binary/xyzi"`, `"binary/xyzrgb"`, `"binary/xyzirgb"`, `"text/xyz"`, `"text/xyzi"`, `"text/xyzrgb"`, `"text/xyzirgb"` **Valeurs par défaut :** Lorsque le fichier identifié dans `source-ref` a une extension .bin, `binary/xyzi` Lorsque le fichier identifié dans `source-ref` a une extension .txt, `text/xyzi` | Utilisez ce paramètre pour spécifier le format de vos données de nuage de points. Pour de plus amples informations, veuillez consulter [Formats de données 3D brutes acceptés](sms-point-cloud-raw-data-types.md). |
| `unix-timestamp` | Oui | Number Horodatage Unix. | L’horodatage unix est le nombre de secondes écoulées depuis le 1er janvier 1970 jusqu’à l’heure UTC à laquelle les données ont été collectées par un capteur. |
| `ego-vehicle-pose` | Non | Objet JSON | Pose de l’appareil utilisé pour collecter les données du nuage de points. Pour plus d’informations sur ce paramètre, consultez [Inclusion des informations de pose de véhicule dans votre manifeste d’entrée](#sms-point-cloud-single-frame-ego-vehicle-input). |
| `prefix` | Non | String **Format de valeur de chaîne accepté** : `s3:////` | Emplacement dans Amazon S3 où vos métadonnées, telles que les images de caméra, sont stockées pour cette trame. Le préfixe doit se terminer par une barre oblique : `/`. |
| `images` | Non | List | Liste des paramètres décrivant les images de caméra couleur utilisées pour la fusion des capteurs. Vous pouvez inclure jusqu’à 8 images dans cette liste. Pour plus d’informations sur les paramètres requis pour chaque image, consultez [Inclusion des données de la caméra dans votre manifeste d’entrée](#sms-point-cloud-single-frame-image-input). |
## Inclusion des informations de pose de véhicule dans votre manifeste d’entrée
Utilisez l’emplacement du véhicule ego pour fournir des informations sur l’emplacement du véhicule utilisé pour capturer les données du nuage de points. Ground Truth utilise ces informations pour calculer la matrice extrinsèque LiDAR.
Ground Truth utilise des matrices extrinsèques pour projeter des étiquettes vers et depuis la scène 3D et les images 2D. Pour de plus amples informations, veuillez consulter [Fusion de capteurs](sms-point-cloud-sensor-fusion-details.md#sms-point-cloud-sensor-fusion).
Le tableau suivant fournit des informations supplémentaires sur les paramètres `position` et d’orientation (`heading`) qui sont requis lorsque vous fournissez des informations sur le véhicule ego.
****
| Paramètre | Obligatoire | Valeurs acceptées | Description |
| --- | --- | --- | --- |
| `position` | Oui | Objet JSON **Paramètres requis** : `x`, `y` et `z`. Entrez des nombres pour ces paramètres. | Vecteur de translation du véhicule ego dans le système de coordonnées mondial. |
| `heading` | Oui | Objet JSON **Paramètres requis** : `qx`, `qy`, `qz` et `qw`. Entrez des nombres pour ces paramètres. | Orientation de la trame de référence de l’appareil ou du capteur monté sur le véhicule détectant l’environnement, mesurée en [quaternions](https://en.wikipedia.org/wiki/Quaternion), (`qx`, `qy`, `qz`, `qw`) dans le système de coordonnées. |
## Inclusion des données de la caméra dans votre manifeste d’entrée
Si vous souhaitez inclure des données de caméra vidéo avec une trame, utilisez les paramètres suivants pour fournir des informations sur chaque image. La colonne **Obligatoire** ci-dessous s’applique lorsque le paramètre `images` est inclus dans le fichier manifeste d’entrée sous `source-ref-metadata`. Vous n’êtes pas obligé d’inclure des images dans votre fichier manifeste d’entrée.
Si vous incluez des images de caméra, vous devez inclure des informations sur les éléments `position` et `heading` de la caméra utilisés pour capturer des images dans le système de coordonnées mondial.
Si vos images sont déformées, Ground Truth peut corriger automatiquement cette déformation à l’aide des informations que vous fournissez sur l’image dans votre fichier manifeste source, en particulier les coefficients de distorsion (`k1`, `k2`, `k3`, `k4`, `p1`, `p1`), le modèle de la caméra et la matrice intrinsèque de la caméra. La matrice intrinsèque est constituée de la longueur focale (`fx`, `fy`) et du point principal (`cx`, `cy)`. Consultez [Matrice intrinsèque](sms-point-cloud-sensor-fusion-details.md#sms-point-cloud-intrinsic) pour savoir comment Ground Truth utilise la matrice intrinsèque de la caméra. Si les coefficients de distorsion ne sont pas inclus, Ground Truth ne corrigera pas les déformations de l’image.
****
| Paramètre | Obligatoire | Valeurs acceptées | Description |
| --- | --- | --- | --- |
| `image-path` | Oui | String **Exemple de format** : `/` | Emplacement relatif, dans Amazon S3, de votre fichier image. Ce chemin relatif sera ajouté au chemin que vous spécifiez dans `prefix`. |
| `unix-timestamp` | Oui | Number | L’horodatage unix est le nombre de secondes écoulées depuis le 1er janvier 1970 jusqu’à l’heure UTC à laquelle les données ont été collectées par une caméra. |
| `camera-model` | Non | Chaîne : **Valeurs acceptées :** `"pinhole"`, `"fisheye"` **Valeur par défaut :** `"pinhole"` | Modèle de caméra utilisé pour capturer l’image. Ces informations sont utilisées pour corriger la déformation des images de la caméra. |
| `fx, fy` | Oui | Nombres | Distance focale de la caméra, dans les directions x (`fx`) et y (`fy`). |
| `cx, cy` | Oui | Nombres | Coordonnées x (`cx`) et y (`cy`) du point principal. |
| `k1, k2, k3, k4` | Non | Number | Coefficients de distorsion radiale. Pris en charge pour les modèles de caméras **fisheye** et **à sténopé**. |
| `p1, p2` | Non | Number | Coefficients de distorsion tangentielle. Pris en charge pour les modèles de caméras **à sténopé**. |
| `skew` | Non | Number | Paramètre permettant de mesurer l’inclinaison d’une image. |
| `position` | Oui | Objet JSON **Paramètres requis** : `x`, `y` et `z`. Entrez des nombres pour ces paramètres. | Emplacement ou origine de la trame de référence de la caméra montée sur le véhicule qui capture des images. |
| `heading` | Oui | Objet JSON **Paramètres requis** : `qx`, `qy`, `qz` et `qw`. Entrez des nombres pour ces paramètres. | Orientation de la trame de référence de la caméra montée sur le véhicule qui capture des images, mesurée à l’aide de [quaternions](https://en.wikipedia.org/wiki/Quaternion), (`qx`, `qy`, `qz`, `qw`), dans le système de coordonnées mondial. |
## Limites de trame de nuage de points
Vous pouvez inclure jusqu’à 100 000 trames de nuage de points dans votre fichier manifeste d’entrée. Les tâches d’étiquetage de nuage de points 3D ont des temps de prétraitement plus longs que les autres types de tâches Ground Truth. Pour de plus amples informations, veuillez consulter [Temps de prétraitement de la tâche](sms-point-cloud-general-information.md#sms-point-cloud-job-creation-time).
# Création d’un manifeste d’entrée de séquences de nuage de points
Le manifeste est un fichier codé en UTF-8 dans lequel chaque ligne est un objet JSON complet et valide. Chaque ligne est délimitée par un saut de ligne standard, \$1n ou \$1r\$1n. Chaque ligne étant un objet JSON valide, elle ne peut pas comporter de caractères de saut de ligne sans échappement. Dans le fichier manifeste d’entrée de séquences de nuage de points, chaque ligne du manifeste contient une séquence de trames de nuage de points. Les données de nuage de points pour chaque trame de la séquence peuvent être stockées au format binaire ou ASCII. Pour de plus amples informations, veuillez consulter [Formats de données 3D brutes acceptés](sms-point-cloud-raw-data-types.md). Il s’agit du format de fichier manifeste requis pour le suivi d’objets de nuage de points 3D. Vous pouvez éventuellement fournir aussi des données de fusion de capteurs de caméra et d’attributs de points pour chaque trame de nuage de points. Lorsque vous créez un fichier manifeste d’entrée de séquences, vous devez fournir des données de fusion de capteurs de caméra vidéo et LiDAR dans un [système de coordonnées mondial](sms-point-cloud-sensor-fusion-details.md#sms-point-cloud-world-coordinate-system).
L’exemple suivant illustre la syntaxe utilisée pour un fichier manifeste d’entrée lorsque chaque ligne du manifeste est un fichier de séquence. Chaque ligne de votre fichier manifeste source doit être au format [JSON Lines](http://jsonlines.org/).
```
{"source-ref": "s3://amzn-s3-demo-bucket/example-folder/seq1.json"}
{"source-ref": "s3://amzn-s3-demo-bucket/example-folder/seq2.json"}
```
Les données de chaque séquence de trames de nuage de points doivent être stockées dans un objet de données JSON. Voici un exemple du format que vous utilisez pour un fichier de séquence. Les informations sur chaque trame sont incluses en tant qu’objet JSON et sont répertoriées dans la liste `frames`. Ceci est un exemple de fichier de séquence avec deux fichiers de trames de nuage de points, `frame300.bin` et `frame303.bin`. Le *...* est utilisé pour indiquer où vous devez inclure des informations pour les cadres supplémentaires. Ajoutez un objet JSON pour chaque trame de la séquence.
Le bloc de code suivant inclut un objet JSON pour un fichier de séquence unique. L’objet JSON a été développé pour faciliter la lecture.
```
{
"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":[{...}]
},
...
]
}
```
Le tableau suivant fournit des détails sur les paramètres de niveau supérieur d’un fichier de séquence. Pour plus d’informations sur les paramètres requis pour chaque trame dans le fichier de séquence, consultez [Paramètres des trames de nuage de points individuelles](#sms-point-cloud-multi-frame-input-single-frame).
****
| Paramètre | Obligatoire | Valeurs acceptées | Description |
| --- | --- | --- | --- |
| `seq-no` | Oui | Entier | Numéro ordonné de la séquence. |
| `prefix` | Oui | String **Valeurs acceptées :** `s3:////` | L’emplacement Amazon S3 où se trouvent les fichiers de séquence. Le préfixe doit se terminer par une barre oblique : `/`. |
| `number-of-frames` | Oui | Entier | Nombre total de trames incluses dans le fichier de séquences. Ce nombre doit correspondre au nombre total de trames répertoriées dans le paramètre `frames` de la ligne suivante. |
| `frames` | Oui | Liste d’objets JSON | Liste des données de trame. La longueur de la liste doit être égal à `number-of-frames`. Dans l’interface utilisateur de travail, les trames d’une séquence sont identiques à l’ordre des trames dans ce tableau. Pour plus d’informations sur le format de chaque trame, consultez [Paramètres des trames de nuage de points individuelles](#sms-point-cloud-multi-frame-input-single-frame). |
## Paramètres des trames de nuage de points individuelles
Le tableau suivant présente les paramètres que vous pouvez inclure dans votre fichier manifeste d’entrée.
****
| Paramètre | Obligatoire | Valeurs acceptées | Description |
| --- | --- | --- | --- |
| `frame-no` | Non | Entier | Numéro de trame. Il s’agit d’un identificateur facultatif spécifié par le client pour identifier la trame dans une séquence. Il n’est pas utilisé par Ground Truth. |
| `unix-timestamp` | Oui | Number | L’horodatage unix est le nombre de secondes écoulées depuis le 1er janvier 1970 jusqu’à l’heure UTC à laquelle les données ont été collectées par un capteur. L’horodatage de chaque image doit être différent et les horodatages doivent être séquentiels, car ils sont utilisés pour l’interpolation cuboïde. Idéalement, il devrait s’agir de l’horodatage réel lorsque les données ont été collectées. Si ce n’est pas disponible, vous devez utiliser une séquence progressive d’horodatages, où la première image de votre fichier de séquence correspond au premier horodatage de la séquence. |
| `frame` | Oui | String **Exemple de format** `/` | Emplacement relatif, dans Amazon S3, de votre fichier de séquences. Ce chemin relatif sera ajouté au chemin que vous spécifiez dans `prefix`. |
| `format` | Non | String **Valeurs de chaîne acceptées** : `"binary/xyz"`, `"binary/xyzi"`, `"binary/xyzrgb"`, `"binary/xyzirgb"`, `"text/xyz"`, `"text/xyzi"`, `"text/xyzrgb"`, `"text/xyzirgb"` **Valeurs par défaut :** Lorsque le fichier identifié dans `source-ref` a une extension .bin, `binary/xyzi` Lorsque le fichier identifié dans `source-ref` a une extension .txt, `text/xyzi` | Utilisez ce paramètre pour spécifier le format de vos données de nuage de points. Pour de plus amples informations, veuillez consulter [Formats de données 3D brutes acceptés](sms-point-cloud-raw-data-types.md). |
| `ego-vehicle-pose` | Non | Objet JSON | Pose de l’appareil utilisé pour collecter les données du nuage de points. Pour plus d’informations sur ce paramètre, consultez [Inclusion des informations de pose de véhicule dans votre manifeste d’entrée](#sms-point-cloud-multi-frame-ego-vehicle-input). |
| `prefix` | Non | String **Format de valeur de chaîne accepté** : `s3:////` | Emplacement dans Amazon S3 où vos métadonnées, telles que les images de caméra, sont stockées pour cette trame. Le préfixe doit se terminer par une barre oblique : `/`. |
| `images` | Non | List | Liste des paramètres décrivant les images de caméra couleur utilisées pour la fusion des capteurs. Vous pouvez inclure jusqu’à 8 images dans cette liste. Pour plus d’informations sur les paramètres requis pour chaque image, consultez [Inclusion des données de la caméra dans votre manifeste d’entrée](#sms-point-cloud-multi-frame-image-input). |
## Inclusion des informations de pose de véhicule dans votre manifeste d’entrée
Utilisez l’emplacement du véhicule ego pour fournir des informations sur la pose du véhicule utilisé pour capturer les données du nuage de points. Ground Truth utilise ces informations pour calculer les matrices extrinsèques LiDAR.
Ground Truth utilise des matrices extrinsèques pour projeter des étiquettes vers et depuis la scène 3D et les images 2D. Pour de plus amples informations, veuillez consulter [Fusion de capteurs](sms-point-cloud-sensor-fusion-details.md#sms-point-cloud-sensor-fusion).
Le tableau suivant fournit des informations supplémentaires sur les paramètres `position` et d’orientation (`heading`) qui sont requis lorsque vous fournissez des informations sur le véhicule ego.
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| Paramètre | Obligatoire | Valeurs acceptées | Description |
| --- | --- | --- | --- |
| `position` | Oui | Objet JSON **Paramètres requis** : `x`, `y` et `z`. Entrez des nombres pour ces paramètres. | Vecteur de translation du véhicule ego dans le système de coordonnées mondial. |
| `heading` | Oui | Objet JSON **Paramètres requis** : `qx`, `qy`, `qz` et `qw`. Entrez des nombres pour ces paramètres. | Orientation de la trame de référence de l’appareil ou du capteur monté sur le véhicule détectant l’environnement, mesurée en [quaternions](https://en.wikipedia.org/wiki/Quaternion), (`qx`, `qy`, `qz`, `qw`) dans le système de coordonnées. |
## Inclusion des données de la caméra dans votre manifeste d’entrée
Si vous souhaitez inclure des données de caméra couleur avec une trame, utilisez les paramètres suivants pour fournir des informations sur chaque image. La colonne **Obligatoire** du tableau suivant s’applique lorsque le paramètre `images` est inclus dans le fichier manifeste d’entrée. Vous n’êtes pas obligé d’inclure des images dans votre fichier manifeste d’entrée.
Si vous incluez des images de caméra, vous devez inclure des informations sur l’élément `position` et sur l’orientation (`heading`) de la caméra utilisée pour capturer les images.
Si vos images sont déformées, Ground Truth peut corriger automatiquement cette déformation à l’aide des informations que vous fournissez sur l’image dans votre fichier manifeste source, en particulier les coefficients de distorsion (`k1`, `k2`, `k3`, `k4`, `p1`, `p1`,), le modèle de la caméra et la longueur focale (`fx`, `fy`) et le point principal (`cx`, `cy)`). Pour plus d’informations sur ces coefficients et sur la correction de la distorsion des images, consultez [Camera calibration With OpenCV](https://docs.opencv.org/2.4.13.7/doc/tutorials/calib3d/camera_calibration/camera_calibration.html). Si les coefficients de distorsion ne sont pas inclus, Ground Truth ne corrigera pas les déformations de l'image.
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| Paramètre | Obligatoire | Valeurs acceptées | Description |
| --- | --- | --- | --- |
| `image-path` | Oui | String **Exemple de format** : `/` | Emplacement relatif, dans Amazon S3, de votre fichier image. Ce chemin relatif sera ajouté au chemin que vous spécifiez dans `prefix`. |
| `unix-timestamp` | Oui | Number | Horodatage de l’image. |
| `camera-model` | Non | Chaîne : **Valeurs acceptées :** `"pinhole"`, `"fisheye"` **Valeur par défaut :** `"pinhole"` | Modèle de caméra utilisé pour capturer l’image. Ces informations sont utilisées pour corriger la déformation des images de la caméra. |
| `fx, fy` | Oui | Nombres | Distance focale de la caméra, dans les directions x (`fx`) et y (`fy`). |
| `cx, cy` | Oui | Nombres | Coordonnées x (`cx`) et y (`cy`) du point principal. |
| `k1, k2, k3, k4` | Non | Number | Coefficients de distorsion radiale. Pris en charge pour les modèles de caméras **fisheye** et **à sténopé**. |
| `p1, p2` | Non | Number | Coefficients de distorsion tangentielle. Pris en charge pour les modèles de caméras **à sténopé**. |
| `skew` | Non | Number | Paramètre permettant de mesurer toute inclinaison connue dans l’image. |
| `position` | Oui | Objet JSON **Paramètres requis** : `x`, `y` et `z`. Entrez des nombres pour ces paramètres. | Emplacement ou origine de la trame de référence de la caméra montée sur le véhicule qui capture des images. |
| `heading` | Oui | Objet JSON **Paramètres requis** : `qx`, `qy`, `qz` et `qw`. Entrez des nombres pour ces paramètres. | Orientation de la trame de référence de la caméra montée sur le véhicule qui capture des images, mesurée à l’aide de [quaternions](https://en.wikipedia.org/wiki/Quaternion), (`qx`, `qy`, `qz`, `qw`). |
## Limites des trames du nuage de points et du fichier de séquences
Vous pouvez inclure jusqu’à 100 000 séquences de trames de nuage de points dans votre fichier manifeste d’entrée. Vous pouvez inclure jusqu’à 500 trames de nuage de points dans chaque fichier de séquences.
Gardez à l’esprit que la tâche d’étiquetage de nuage de points 3D a des temps de prétraitement plus longs que les autres types de tâches Ground Truth. Pour de plus amples informations, veuillez consulter [Temps de prétraitement de la tâche](sms-point-cloud-general-information.md#sms-point-cloud-job-creation-time).