[发明专利]一种激光点云标注方法及装置有效
申请号: | 201710262366.X | 申请日: | 2017-04-20 |
公开(公告)号: | CN107093210B | 公开(公告)日: | 2021-07-16 |
发明(设计)人: | 王智猛;李倢姝;郑贺 | 申请(专利权)人: | 北京图森智途科技有限公司 |
主分类号: | G06T19/20 | 分类号: | G06T19/20;G06T17/00;G06T15/00 |
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摘要: | |||
搜索关键词: | 一种 激光 标注 方法 装置 | ||
本发明公开一种激光点云标注方法及装置,以解决现有技术激光点云标注速度慢、效率低的问题。方法包括:接收激光点云数据;构建三维场景,并建立与该三维场景对应的三维坐标系;将激光点云中各激光点的坐标转换为所述三维坐标系中的三维坐标;根据激光点的三维坐标将激光点放入到所述三维场景中;在所述三维场景中对所述激光点进行标注。采用本方案,能够提升激光点标注的速度和效率。
技术领域
本发明涉及计算机领域,特别涉及一种激光点云标注方法和一种激光点云标注装置。
背景技术
目前随着自动驾驶技术的发展,识别车辆周边目标物体(如车辆、行人、三轮车、自行车等)则尤为重要,目前一种比较常用的方式是通过激光雷达(如采用8线、16线、32线或64线激光雷达)探测车辆周围目标物体,激光雷达向周围发射激光束,当激光束遇到物体时则返回激光点云,通过该激光点云识别周围的目标物体以及该目标物体的大小、位置、运动速度等。
目前,通过激光点云识别目标物体主要的方式为:预先通过人工对接收到的激光点云进行逐点标注以得到目标物体对应的激光点云样本数据;采用该样本数据进行机器学习得到物体识别模型;通过该物体识别模型识别出激光点云对应的目标物体。
目前通过人工对接收到的激光点云进行逐点标注,而激光点云包含的激光点数据庞大,该种标注方式速度较慢,且激光点云中还包含有大量不是目标物体的激光点,该种方式可能还会对大量非目标物体的激光点进行处理,效率低。
发明内容
鉴于上述问题,本发明提供一种激光点云标注方法,以提高激光点标注的速度和效率。
本发明实施例,一方面,提供一种激光点云标注方法,该方法包括:
接收激光点云数据;
构建三维场景,并建立与该三维场景对应的三维坐标系;
将激光点云中各激光点的坐标转换为所述三维坐标系中的三维坐标;
根据激光点的三维坐标将激光点放入到所述三维场景中;
在所述三维场景中对所述激光点进行标注。
相应地,本发明实施例还提供一种激光点云标注装置,该装置包括:
接收单元,用于接收激光点云数据;
构建单元,用于构建三维场景,并建立与该三维场景对应的三维坐标系;
转换单元,用于将激光点云中各激光点的坐标转换为所述三维坐标系中的三维坐标;
映射单元,用于根据激光点的三维坐标将激光点放入到所述三维场景中;
标注单元,用于在所述三维场景中对所述激光点进行标注。
本发明实施例中,在接收到激光点云数据时重新构建三维场景,并将激光点云中的各激光点放入该三维场景中,在该三维场景对激光点进行标注。采用本发明技术方案,将激光点云放入至三维场景中,由于属于同一目标物体反馈的激光点相对集中且能够显示该目标物体的大致轮廓,因此,标注人员能够更加直观、快速的判断出属于目标类型的激光点,从而能够快速的有针对性的将属于目标类型的激光点标注出来,无需对所有的激光点进行逐一处理后才标注出属于目标类型的激光点,从而提高了激光点标注的速度和效率。
附图说明
附图用来提供对本发明的进一步理解,并且构成说明书的一部分,与本发明的实施例一起用于解释本发明,并不构成对本发明的限制。
图1为本发明实施例中激光点云标注方法的流程图之一;
图2为本发明实施例中激光点云标注方法的流程图之二;
图3为本发明实施例中在三维场景中设置一个照相机的示意图;
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