[發明專利]一種傳感器數據的標注裝置

在審

• 申請號: 201610799121.6
• 申請日: 2016-08-31
• 公開（公告）號: CN107798010A
• 公開（公告）日: 2018-03-13
• 發明（設計）人: 不公告發明人
• 申請（專利權）人: 法樂第（北京）網絡科技有限公司
• 主分類號: G06F17/30
• 分類號: G06F17/30
• 代理公司: 北京潤澤恒知識產權代理有限公司11319
• 代理人: 趙娟

技術領域

本發明涉及無人車的技術領域，特別是涉及一種傳感器數據的標注裝置。

背景技術

無人車是汽車的信息化發展方向，環境感知是無人車的關鍵技術之一。

環境感知是對無人車周圍靜態和動態環境進行檢測，在路面上，靜態障礙物包括車道線，交通指示燈，交通標志牌，路面標記等，動態障礙物包括行人、車輛、自行車燈，等等。

基于周圍靜態和動態環境規劃路線，以保證無人車在行駛過程中能夠遵守道路交通標示，并避開行人、車輛等障礙物。

為進行環境感知，無人車中通常配備多種傳感器設備，一般包括二維(2D)傳感器和三維(3D)傳感器，用于采集2D數據和3D數據。

在環境感知過程中，通常需要用到機器學習的方法，通過對海量數據進行標注，獲得標注數據訓練模型，從而完成對特定對象的檢測、跟蹤和識別等任務。

發明人在實現發明的過程中發現，在標注過程中，2D數據和3D數據通常單獨標注。

一方面，2D數據的標注清晰、直觀，但是視角單一、探測范圍受限。

另一方面，3D數據的標注感知范圍大，可直接對3D環境進行建模，但是標注復雜度高。

對2D數據和3D數據進行標注各自具有局限性，不僅標注數據的精確度低，并且標注耗費的時間長，由于作為訓練數據的標注數據精確度低，導致用這些數據訓練的模型性能較差。

發明內容

本發明實施例提供一種傳感器數據的標注裝置，用以解決導致標注數據的精確度不高，并且耗費時間的問題。

本發明實施例提供一種傳感器數據的標注裝置，包括：

數據采集模塊，用于調用二維傳感器和三維傳感器分別采集二維數據和三維數據；

數據標注模塊，用于對所述二維數據和所述三維數據分別進行標注，獲得二維標注數據和三維標注數據；

數據校驗模塊，用于根據所述二維標注數據和所述三維標注數據進行相互校驗，獲得二維目標標注數據和/或三維目標標注數據。

優選地，所述數據采集模塊包括：

同步采集子模塊，用于分別調用二維傳感器和三維傳感器在同一時間采集二維數據和三維數據。

優選地，所述數據標注模塊包括：

第一投射子模塊，用于將所述二維數據和所述三維數據分別投射到同一坐標系中，獲得二維坐標數據和三維坐標數據；

第一標注子模塊，用于在所述同一坐標系中，對所述二維坐標數據和所述三維坐標數據分別進行標注，獲得二維標注數據和三維標注數據；

或者，

第二標注子模塊，用于對所述二維數據和所述三維數據分別進行標注，獲得二維原始標注數據和三維原始標注數據；

第二投射子模塊，用于將所述二維原始數據和所述三維原始數據分別投射到同一坐標系中，獲得二維標注數據和三維標注數據。

優選地，所述數據校驗模塊包括：

二維數據投射子模塊，用于將所述二維標注數據投射到所述三維標注數據所屬的三維空間中，獲得三維參考標注數據；

三維數據校驗子模塊，用于在所述三維空間中，基于所述三維參考標注數據對所述三維標注數據進行校驗，獲得三維目標標注數據；

和/或，

三維數據投射子模塊，用于將所述三維標注數據投射到所述二維標注數據所屬的二維空間中，獲得二維參考標注數據；

二維數據校驗子模塊，用于在所述二維空間中，基于所述二維參考標注數據對所述二維標注數據進行校驗，獲得二維目標標注數據。

優選地，所述二維數據投射子模塊包括：

第一目標投射單元，用于在所述二維標注數據的二維標注對象為預設的第一目標對象時，將所述二維標注數據投射到所述三維標注數據所屬的三維空間中，獲得三維參考標注數據；

所述三維數據投射子模塊包括：

第二目標投射單元，用于在所述三維標注數據的三維標注對象為預設的第二目標對象時，將所述三維標注數據投射到所述二維標注數據所屬的二維空間中，獲得三維參考標注數據。

優選地，所述三維數據校驗子模塊包括：

第一相似度計算單元，用于在所述二維標注數據的二維標注對象與所述三維標注數據的三維標注目標為同一個對象時，計算所述三維參考標注數據與所述三維標注數據的第一相似度；

第一相似度校驗單元，用于在所述第一相似度低于預設的第一相似度閾值時，基于所述三維參考標注數據對所述三維標注數據進行校驗，獲得三維目標標注數據；

所述二維數據校驗子模塊包括：