[发明专利]一种基于3D点云的图像获取方法、装置及电子设备

说明书

本发明涉及3D点云图像技术领域，提供一种基于3D点云的图像获取方法、装置及电子设备，其中，所述方法包括：获取目标物体的点云数据，根据所述目标物体的点云数据构建点云坐标系；基于所述点云坐标系建立所述目标物体的初始标注立方体；将所述初始标注立方体的每个面基于所在的法线方向进行平移，得到根据所述初始标注立方体所确定的裁剪平面；对所述裁剪平面在法线方向一侧的干扰点云数据进行去除，得到裁剪后的待观察点云。本发明能够在同一视角的情况下，避免多个物体之间造成干扰，有利于提高对目标物体进行标注时的准确率。

技术领域

本发明涉及3D点云图像技术领域，尤其涉及一种基于3D点云的图像获取方法、装置及电子设备。

背景技术

无人驾驶技术早已耳熟能详，随着深度学习和机器视觉的发展，使得如何识别路面上的车/人/障碍物等成为可能。目前，通常用于识别路面上的车/人/障碍物等使用的方法是将一种激光发射器设置于车顶，随着车辆的移动记录扫描到的信息，通过一系列的数据转换，可以将扫描到的信息呈现在显示设备上，通过对车/人/障碍物等进行标注、训练，最终可以产生机器视觉模型。但由于实际场景中，路况较为复杂，车辆众多，常常会捕捉到多个物体，且多个物体出现重叠，使得各个物体的边界模糊，影响对物体边界的标注。可见，现有技术中，同一视角下，多个物体之间存在相互干扰，对物体标注时存在误差大的问题。

发明内容

本发明实施例提供一种基于3D点云的图像获取方法，能够降低在同一个视角下多物体之间造成的干扰，提高对物体进行图像标注的准确率。

第一方面，本发明实施例提供一种基于3D点云的图像获取方法，包括：

获取目标物体的点云数据，根据所述目标物体的点云数据构建点云坐标系；

基于所述点云坐标系建立所述目标物体的初始标注立方体；

将所述初始标注立方体的每个面基于所在的法线方向进行平移，得到根据所述初始标注立方体所确定的裁剪平面；

对所述裁剪平面在法线方向一侧的干扰点云数据进行去除，得到裁剪后的待观察点云。

第二方面，本发明实施例还提供一种基于3D点云的图像获取装置，包括：

获取模块，用于获取目标物体的点云数据，根据所述目标物体的点云数据构建点云坐标系；

构建模块，用于基于所述点云坐标系构建所述目标物体的初始标注立方体；

控制模块，用于将所述初始标注立方体的每个面基于所在的法线方向进行平移，得到根据所述初始标注立方体所确定的裁剪平面；

裁剪模块，用于对所述裁剪平面在法线方向一侧的干扰点云数据进行去除，得到裁剪后的待观察点云。

第三方面，本发明实施例还提供一种电子设备，包括：存储器、处理器及存储在所述存储器上并可在所述处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时实现本发明实施例提供的基于3D点云的图像获取方法中的步骤。

第四方面，本发明实施例还提供一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质上存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现发明实施例提供的基于3D点云的图像获取方法中的步骤。