[发明专利]用于处理数据的方法、装置、设备以及存储介质

说明书

本公开提供了用于处理数据的方法、装置、设备以及存储介质，涉及云计算领域。具体实现方案为：获取目标数据，目标数据包括激光雷达点云数据和毫米波雷达点云数据，激光雷达点云数据和毫米波雷达点云数据在同一时刻针对同一场景采集得到；对毫米波雷达点云数据进行格式转换，得到处理后毫米波雷达点云数据；对激光雷达点云数据、处理后毫米波雷达点云数据中的至少一者进行坐标系转换，使二者位于同一坐标系；显示经坐标转换后得到的激光雷达点云数据、处理后毫米波雷达点云数据。本实现方式可以同时显示激光雷达点云数据和毫米波雷达点云数据，增快标注速度。

技术领域

本公开涉及计算机技术领域，具体涉及云计算领域，尤其涉及用于处理数据的方法、装置、设备以及存储介质。

背景技术

自动驾驶中，感知系统对标注需求很大，尤其是障碍物感知。而障碍物感知有三大主流传感器：激光雷达(LiDAR，Light Detection and Ranging)、相机(Camera)、毫米波雷达(Radar)。这几类传感器各有优劣，优势互补。相机价格便宜、解析度高且能提供颜色信息，但没有深度信息且抗干扰能力差。激光雷达数据精度高，可以获得完整的三维空间信息，且夜晚能很好工作，但对于雨雪雾天的抗干扰能力差，且价格昂贵。毫米波雷达价格便宜、探测距离远、能获取速度信息且抗干扰能力强，但由于点过于稀疏，分辨率不高，且无法获知障碍物的高度信息。

现有的标注工具大部分都针对LiDAR数据和相机数据，无法很好的完成Radar数据的标注。

发明内容

本公开提供了一种用于处理数据的方法、装置、设备以及存储介质。

根据第一方面，提供了一种用于处理数据的方法，包括：获取目标数据，目标数据包括激光雷达点云数据和毫米波雷达点云数据，激光雷达点云数据和毫米波雷达点云数据在同一时刻针对同一场景采集得到；对毫米波雷达点云数据进行格式转换，得到处理后毫米波雷达点云数据；对激光雷达点云数据、处理后毫米波雷达点云数据中的至少一者进行坐标系转换，使二者位于同一坐标系；显示经坐标转换后得到的激光雷达点云数据、处理后毫米波雷达点云数据。

根据第二方面，提供了一种用于处理数据的装置，包括：数据获取单元，被配置成获取目标数据，目标数据包括激光雷达点云数据和毫米波雷达点云数据，激光雷达点云数据和毫米波雷达点云数据在同一时刻针对同一场景采集得到；格式转换单元，被配置成对毫米波雷达点云数据进行格式转换，得到处理后毫米波雷达点云数据；坐标系转换单元，被配置成对激光雷达点云数据、处理后毫米波雷达点云数据中的至少一者进行坐标系转换，使二者位于同一坐标系；数据加载单元，被配置成显示经坐标转换后得到的激光雷达点云数据、处理后毫米波雷达点云数据。

根据第三方面，提供了一种电子设备，包括：至少一个处理器；以及与上述至少一个处理器通信连接的存储器；其中，存储器存储有可被至少一个处理器执行的指令，上述指令被至少一个处理器执行，以使至少一个处理器能够执行如第一方面所描述的方法。

根据第四方面，提供了一种存储有计算机指令的非瞬时计算机可读存储介质，上述计算机指令用于使计算机执行如第一方面所描述的方法。

根据第五方面，一种计算机程序产品，包括计算机程序，上述计算机程序在被处理器执行时实现如第一方面所描述的方法。

根据本公开的技术可以同时显示激光雷达点云数据和毫米波雷达点云数据，增快标注速度。

应当理解，本部分所描述的内容并非旨在标识本公开的实施例的关键或重要特征，也不用于限制本公开的范围。本公开的其它特征将通过以下的说明书而变得容易理解。

附图说明

附图用于更好地理解本方案，不构成对本公开的限定。其中：

图1是本公开的一个实施例可以应用于其中的示例性系统架构图；

图2是根据本公开的用于处理数据的方法的一个实施例的流程图；