[发明专利]点云数据标注方法、装置、电子设备和存储介质

说明书

本申请提供了一种点云数据标注方法及装置，本申请首先对待识别的点云数据进行对象识别，得到所述待识别的点云数据中的对象的检测框；之后根据所述待识别的点云数据中识别到的对象的检测框，确定待标注的点云数据；之后获取待标注的点云数据中的对象的人工标注框；最后根据所述检测框和所述人工标注框，确定所述待识别的点云数据中的对象的标注框。本申请，将自动标注点云数据得到的对象的检测框，与人工对自动点云数据标注后剩余点云数据进行标注，得到的人工标注框合并处理，能够准确地确定对象的标注框，提高了标注速度，降低标注成本。

技术领域

本申请涉及图像处理术领域，具体而言，涉及一种点云数据标注方法及装置、电子设备及存储介质。

背景技术

基于激光雷达LiDAR的3D目标检测是自动驾驶领域内的一项核心技术。具体地，在进行目标检测的过程中，首先采用激光雷达来获取环境中物体外观表面的点数据，得到点云数据；之后，由人工对点云数据进行标注，得到目标对象的标注框。

人工标注点云数据的方法人工成本高，并且点云标注质量和点云标注数量无法保证，降低了3D目标检测的检测精度。

发明内容

本申请实施例至少提供一种点云数据标注方法及装置，提高点云标注的质量和数量，以提高3D目标检测的检测精度。

第一方面，本申请提供了一种点云数据标注方法，包括：

对待识别的点云数据进行对象识别，得到所述待识别的点云数据中的对象的检测框；

根据所述待识别的点云数据中识别到的对象的检测框，确定待标注的点云数据；

获取待标注的点云数据中的对象的人工标注框；

根据所述检测框和所述人工标注框，确定所述待识别的点云数据中的对象的标注框。

该方面，将自动标注点云数据得到的对象的检测框，与人工对自动点云数据标注后剩余点云数据进行标注，得到的人工标注框合并处理，能够准确地确定对象的标注框，提高了标注速度，降低标注成本。

在一种可能的实施方式中，上述点云数据标注方法还包括：

对待识别的点云数据进行对象识别，得到识别到的对象的检测框的置信度；

根据所述待识别的点云数据中识别到的对象的检测框，确定待标注的点云数据，包括：

根据识别到的对象的检测框的置信度，剔除置信度小于置信度阈值的检测框，得到剩余的检测框；

将所述待识别的点云数据中所述剩余的检测框之外的点云数据，作为待标注的点云数据。

该实施方式，利用预设的置信度阈值剔除识别精确度较低的自动点云数据标注结果，有助于提高点云数据的标注质量。

在一种可能的实施方式中，根据所述检测框和所述人工标注框，确定所述待识别的点云数据中的对象的标注框，包括：

根据所述剩余的检测框和所述人工标注框，确定所述待识别的点云数据中的对象的标注框。

该实施方式，基于置信度较高的检测框来确定所述待识别的点云数据中的对象的标注框，提高了点云标注的质量。

在一种可能的实施方式中，不同类别的对象的检测框的置信度阈值不同；

所述根据识别到的对象的检测框的置信度，剔除置信度小于置信度阈值的检测框，得到剩余的检测框，包括：

针对每个检测框，在该检测框的置信度大于或等于该检测框中的对象的类别对应的检测框的置信度阈值时，确定该检测框为剩余的检测框。

在一种可能的实施方式中，上述点云数据标注方法还包括：