[发明专利]数据标注方法、系统、设备及介质

权利要求书

1.一种数据标注方法，其特征在于，包括：

获取车辆数据，所述车辆数据包括车辆行驶中的视频数据与点云数据；

将所述视频数据与所述点云数据依次进行抽帧处理与聚合处理，得到按时间关联的图像文件与点云文件；

将所述点云文件映射到所述图像文件所在图像坐标系进行融合处理，得到目标特征；

对所述目标特征进行类别识别与标注，完成数据标注。

2.根据权利要求1所述的数据标注方法，其特征在于，获取车辆数据，还包括：

根据传感数据对所述车辆的行驶状况进行预测，基于预测的行驶状况采集视频数据与点云数据；或/和，

根据所述车辆当前事件进行触发，采集所述车辆当前的视频数据与点云数据；或/和，

以预设时间为间隔时间，间隔采集车辆行驶中的视频数据与点云数据。

3.根据权利要求1所述的数据标注方法，其特征在于，将所述视频数据与所述点云数据依次进行抽帧处理、聚合处理，得到按时间关联的图像文件与点云文件，还包括：

将所述视频数据与所述点云数据进行抽帧处理，得到单帧图像文件与单帧点云文件；

将所述单帧图像文件与单帧点云文件按照采集时间进行聚合处理，得到以时间节点关联的图像文件与点云文件。

4.根据权利要求1所述的数据标注方法，其特征在于，将所述点云文件映射到所述图像文件所在图像坐标系进行融合处理，得到目标特征，包括：

对所述点云文件进行坐标转换，得到图像坐标系下的点云文件与图像文件；

将所述点云文件映射到所述图像文件所在图像坐标系进行融合处理，得到目标框；

对所述目标框内目标特征进行特征提取，得到矩阵表征的目标特征。

5.根据权利要求4所述的数据标注方法，其特征在于，将所述点云文件映射到所述图像文件所在图像坐标系形成目标框，还包括：

基于回归模型对所述目标框进行缩放处理与随机偏移，生成目标框候选集；对所述目标框候选集进行选择性搜索，得到目标框。

6.根据权利要求1至5任一所述的数据标注方法，其特征在于，对所述目标特征进行类别识别与标注，完成数据标注，还包括：

对所述目标特征进行类别识别，确定分类结果；根据所述分类结果对所述目标框的坐标进行修正，得到修正的所述目标框进行标注。

7.根据权利要求6所述的数据标注方法，其特征在于，对所述目标特征进行类别识别与标注之后，还包括：

对所述修正的所述目标框的大小与位置进行校验，得到校验的目标框；

对所述分类结果的准确性进行校验，得到校验后分类结果；

根据所述校验的目标框与校验后分类结果完成标注数据的校验。

8.一种数据标注系统，其特征在于，包括：

数据获取模块，用于获取车辆数据，所述车辆数据包括车辆行驶中的视频数据与点云数据；

数据处理模块，用于将所述视频数据与所述点云数据依次进行抽帧处理与聚合处理，得到按时间关联的图像文件与点云文件；

特征确定模块，用于将所述点云文件映射到所述图像文件所在图像坐标系进行融合处理，得到目标特征；

数据标注模块，用于对所述目标特征进行类别识别与标注，完成数据标注。

9.一种电子设备，其特征在于，包括：

一个或多个处理器；

存储装置，用于存储一个或多个程序，当所述一个或多个程序被所述一个或多个处理器执行时，使得所述电子设备实现权利要求1至7中任一项所述的方法。

10.一种计算机可读存储介质，其特征在于，其上存储有计算机可读指令，当所述计算机可读指令被计算机的处理器执行时，使计算机执行权利要求1至7中任一项所述的方法。