[发明专利]一种标注方法和装置在审
申请号: | 202110005035.4 | 申请日: | 2021-01-04 |
公开(公告)号: | CN112734831A | 公开(公告)日: | 2021-04-30 |
发明(设计)人: | 沈煜;刘兰个川;毛云翔;王弢 | 申请(专利权)人: | 广州小鹏自动驾驶科技有限公司 |
主分类号: | G06T7/70 | 分类号: | G06T7/70;G06K9/62;G06K9/00 |
代理公司: | 北京润泽恒知识产权代理有限公司 11319 | 代理人: | 赵娟 |
地址: | 510725 广东省广州市*** | 国省代码: | 广东;44 |
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摘要: | |||
搜索关键词: | 一种 标注 方法 装置 | ||
本发明实施例提供了一种标注方法和装置,所述方法包括:获取针对车辆图像的标注信息;标注信息包括针对车辆的至少两条侧边棱分别标注的第一方位属性信息和第二方位属性信息;第一方位属性信息表示侧边棱位于车辆的前端或后端;第二方位属性信息表示侧边棱在车辆图像中的相对位置;根据针对至少两条侧边棱分别标注的第一方位属性信息和第二方位属性信息,确定至少两条侧边棱分别对应的方位类型。相比于有标注人员直接标注出侧边棱的方位类型,让标注人员只需要标注侧边棱位于车辆的前端或后端,以及标注侧边棱在车辆图像中的相对位置的方式,更加符合人类认知,可以使得标注过程更加简单并且生成的标注数据更加准确。
技术领域
本发明涉及计算机技术领域,特别是涉及一种标注方法和一种标注装置。
背景技术
通过对车辆侧边棱的预测,可以在单目摄像机拍摄的图片中对车辆的偏航角进行较为精准的估算,因此偏航角的预测结果对自动驾驶的感知系统非常重要。
为了能够训练出性能优越的车辆侧边棱预测模型,大量高精度的人工标注图片则必不可少。现有的标注方法都是详尽的让标注员标注侧边棱的位置,并从四个方位类型中选择正确的位置。这种标注方法比较费时,错误率也较高。
发明内容
鉴于上述问题,提出了本发明实施例以便提供一种克服上述问题或者至少部分地解决上述问题的一种标注方法和相应的一种标注装置。
为了解决上述问题,本发明实施例公开了一种标注方法,包括:
获取针对车辆图像的标注信息;所述标注信息包括针对车辆的至少两条侧边棱分别标注的第一方位属性信息和第二方位属性信息;所述第一方位属性信息表示侧边棱位于车辆的前端或后端;所述第二方位属性信息表示侧边棱在所述车辆图像中的相对位置;
根据针对至少两条侧边棱分别标注的第一方位属性信息和第二方位属性信息,确定所述至少两条侧边棱分别对应的方位类型。
可选地,所述根据针对至少两条侧边棱分别标注的第一方位属性信息和第二方位属性信息,确定所述至少两条侧边棱分别对应的方位类型,包括:
从预设映射关系中,查找与侧边棱的第一方位属性信息和第二方位属性信息匹配的方位类型;
将所述匹配的方位类型,确定为所述侧边棱对应的方位类型。
可选地,所述获取针对车辆图像的标注信息,包括:
向标注人员展示车辆图像;
获取所述标注人员针对所述车辆图像标注的标注信息。
可选地,所述获取所述标注人员针对所述车辆图像标注的标注信息,包括:
获取所述标注人员针对所述车辆图像标注的至少两条侧边棱,以及针对所述至少两条侧边棱分别标注的第一方位属性信息和第二方位属性信息。
可选地,所述获取所述标注人员针对所述车辆图像标注的标注信息,包括:
识别所述车辆图像中的至少两条侧边棱并对所述至少两条侧边棱分别标注第二方位属性信息;
获取所述标注人员对所述至少两条侧边棱分别标注的第一方位属性信息。
可选地,所述表示侧边棱在图像中的相对位置包括左侧、中间、右侧;若所述车辆图像中侧边棱的数量为两条,则两条所述侧边棱的第二方位属性信息为左侧或右侧;若所述车辆图像中侧边棱的数量为三条,则三条所述侧边棱的第二方位属性信息为左侧、中间、右侧的一种。
可选地,所述方位类型包括左后棱、左前棱、右后棱、右前棱。
本发明实施例还公开了一种标注装置,包括:
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