Crab智驾场景认知炼金引擎：自动驾驶场景数据闭环的跃迁

然而在智能驾驶技术迭代的深水区，传统自然驾驶场景构建范式正遭遇三重困境：

1. 原始数据问题无法有效修复，生成场景质量低；

2. 面对海量数据，场景提取难度高，场景生成效率低；

3. 生成场景无法有效进行特征提取和场景分类，去重工作困难，测试效率难以提升。

DeepOCEAN.AI仿真平台的Crab自然驾驶场景处理工具通过三层引擎实现范式突破：

1. 数据炼金层

搭载强大的数据清洗功能，能够自动识别并剔除数据中的噪声、异常值和重复数据、平滑轨迹、目标物合并及补帧等，确保清洗后的数据质量满足高质量场景构建要求。

Crab功能：自动轨迹平滑效果

Crab功能：目标物自动合并效果

2. 价值提纯层

内置数据筛选规则，同时支持用户自定义筛选标准，构建智能场景特征蒸馏系统，实现关键场景识别。

构建符合ISO 34502的场景语义本体库，实现多维场景特征矩阵，通过特征识别、认知聚类，并结合相似性度量技术，实现场景自动化分类和场景库自主进化。

核心三层能力基础上，Crab提供更多功能，支撑数据生产工程化应用：

1. 多源数据可视化展示

Crab软件提供了丰富的可视化展示功能。支持展示点云、视频、OpenDRIVE格式路网、目标物等数据。方便用户更直观地了解数据情况和处理结果。

2. 手动编辑和切片

在自动化算法基础之上，Crab软件配套人工模式，支持进一步优化数据处理。同时支持多种数据片段切片方式，包括人工自定义切片（手动拖动进度条或输入起终时刻）、筛选结果切片；支持对数据切片复制、再切片、再筛选等处理。

3. 多样化数据导出功能

支持导出多种格式的数据处理成果，用于后续的数据应用链路。

– 面向SCANeR仿真平台的场景文件（.sce格式）

– 面向VTD和CARLA仿真平台的场景文件（openscenario格式）

– 面向数据分析的时序化表格文件（.csv格式）