[发明专利]数据处理方法、装置、设备及存储介质

权利要求书

1.一种数据处理方法，其特征在于，包括：

获取高线激光雷达进行激光扫描得到的高线激光雷达点云数据和低线激光雷达在同一时刻进行激光扫描得到的低线激光雷达点云数据；

根据所述高线激光雷达到所述低线激光雷达的投影转移矩阵，将所述高线激光雷达点云数据对应的高线检测分类结果映射到所述低线激光雷达点云数据上，得到所述低线激光雷达点云数据的低线初始标注结果；

对所述低线初始标注结果进行修正处理，得到所述低线激光雷达点云数据的低线标注结果。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述对所述低线初始标注结果进行修正处理，得到所述低线激光雷达点云数据的低线标注结果，包括：

确定所述低线初始标注结果与所述高线检测分类结果具有投影偏差的至少一个影响因素；

根据所述至少一个影响因素中每个影响因素对应的偏差修正方式，对所述低线初始标注结果进行修正处理，得到所述低线标注结果。

3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，对于所述高线激光雷达与所述低线激光雷达的扫描周期不一致的影响因素，则所述根据所述至少一个影响因素中每个影响因素对应的偏差修正方式，对所述低线初始标注结果进行修正处理，得到所述低线标注结果，包括：

根据所述高线激光雷达点云数据和所述低线激光雷达点云数据携带的时间戳信息和速度矢量信息，对所述低线初始标注结果进行修正处理，得到所述低线标注结果。

4.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，对于所述高线激光雷达和所述低线激光雷达在使用过程中的震动的影响因素，则所述根据所述至少一个影响因素中每个影响因素对应的偏差修正方式，对所述低线初始标注结果进行修正处理，得到所述低线标注结果，包括：

根据预设的点云匹配算法，对所述低线初始标注结果进行修正处理，得到所述低线标注结果。

5.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，对于标定的所述投影转移矩阵存在偏差的影响因素，则所述根据所述至少一个影响因素中每个影响因素对应的偏差修正方式，对所述低线初始标注结果进行修正处理，得到所述低线标注结果，包括：

以所述低线初始标注结果包括的每个低线标注框的中心点为基准，分别扩展每个低线标注框的覆盖区域，得到每个扩展后的低线标注框；

对于每个扩展后的低线标注框，根据所述扩展后的低线标注框包括的低线激光雷达点云数据，对所述扩展后的低线标注框的覆盖区域进行更新，得到更新后的低线标注框；

根据所有更新后的低线标注框更新所述低线初始标注结果，得到所述低线标注结果。

6.根据权利要求1-5任一项所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：

基于预设的验证策略，对所述低线标注结果包括的标注框进行正确性验证；

若所述低线标注结果包括标注错误的标注框，则对所述标注错误的标注框进行重新处理，得到更新的低线标注结果。

7.根据权利要求1-5任一项所述的方法，其特征在于，在所述根据所述高线激光雷达到所述低线激光雷达的投影转移矩阵，将所述高线检测分类结果映射到所述低线激光雷达点云数据上，得到所述低线激光雷达点云数据的低线初始标注结果之前，所述方法还包括：

对所述高线激光雷达和所述低线激光雷达进行标定，确定所述高线激光雷达到所述低线激光雷达的投影转移矩阵。

8.根据权利要求1-5任一项所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：

将携带有所述低线标注结果的所述低线激光雷达点云数据作为低线激光雷达点云标注数据；

将所述低线激光雷达点云标注数据作为障碍物处理模型的训练样本，所述障碍物处理模型用于对获取到的激光点云数据进行障碍物处理操作，所述障碍物处理操作包括：障碍物预测、障碍物分类、障碍物分割。