[发明专利]一种自动化标注方法、装置、电子设备和存储介质

权利要求书

1.一种自动化标注方法，其特征在于，包括：

基于第一观察车辆采集的图像确定第一点云数据，其中，所述第一点云数据包括：表征目标物体的点云以及点云中每个点在第一观察车辆坐标系下的第一坐标；

基于所述第一点云数据以及第一观察车辆与第二观察车辆的坐标转换矩阵，确定目标物体在第二观察车辆坐标系下的标注信息，其中，所述标注信息包括：表征目标物体的点云以及点云中每个点在第二观察车辆坐标系下的第二坐标；

所述第二观察车辆与所述目标物体的距离大于所述第一观察车辆与所述目标物体的距离，或者所述第二观察车辆与所述目标物体之间存在障碍物。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于第一观察车辆采集的图像确定第一点云数据，包括：

获取安装在所述第一观察车辆的双目相机所拍摄的包含目标物体的双目图像，其中，所述双目图像包含左目图像和右目图像；

根据所述双目图像确定目标物体在双目相机坐标系下的初始点云数据，其中，所述初始点云数据包括：表征目标物体的点云以及点云中每个点在双目相机坐标系下的初始坐标；

根据所述初始点云数据以及所述双目相机相对第一观察车辆的坐标转换矩阵确定所述第一点云数据。

3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述根据所述双目图像确定目标物体在双目相机坐标系下的初始点云数据，包括：

采用预先训练的图像分割模型对所述左目图像进行分割，获取目标像素和背景像素；

根据所述左目图像和所述右目图像获取视差图；

根据所述视差图以及所述双目相机焦距获取三维点云图，其中，所述三维点云图中的点云与所述左目图像中的像素分别对应；

确定所述三维点云图中与所述目标像素所对应的初始点云数据。

4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述目标像素包括接地线像素，其中，所述接地线包括所述目标物体与地面接触点的连线；

所述确定所述三维点云图中与所述目标像素所对应的初始点云数据，包括：

对所述三维点云图中的点云进行拟合获取地面方程，其中，所述三维点云图中位于地面上的点云都符合所述地面方程；

确定所述三维点云图中与所述接地线像素所对应的预选点云；

将所述预选点云中不符合所述地面方程的点云进行删除，将保留的预选点云作为所述初始点云数据。

5.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述获取安装在所述第一观察车辆的双目相机所拍摄的包含目标物体的双目图像之后，还包括：

根据所述双目相机的内参和外参对所述双目图像进行校正；

所述根据所述双目图像确定目标物体在双目相机坐标系下的初始点云数据，包括：

根据校正后的所述双目图像确定目标物体在双目相机坐标系下的初始点云数据。

6.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于所述第一点云数据以及第一观察车辆与第二观察车辆的坐标转换矩阵，确定目标物体在第二观察车辆坐标系下的标注信息，包括：

获取所述第一观察车辆相对所述第二观察车辆的坐标转换矩阵；

将所述第一点云数据与所述坐标转换矩阵进行乘积运算，并将乘积运算的结果作为所述标注信息。

7.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述根据所述左目图像和所述右目图像获取视差图，包括：

根据所述左目图像和所述右目图像采用立体匹配算法获取所述视差图，其中，所述立体匹配算法包括：半全局匹配算法SGBM或者图割算法GC。