[發明專利]一種數據處理方法及裝置

在審

• 申請號: 202011104583.4
• 申請日: 2020-10-15
• 公開（公告）號: CN112329547A
• 公開（公告）日: 2021-02-05
• 發明（設計）人: 劉審川
• 申請（專利權）人: 北京三快在線科技有限公司
• 主分類號: G06K9/00
• 分類號: G06K9/00;G06K9/62;G01S17/931
• 代理公司: 北京曼威知識產權代理有限公司 11709
• 代理人: 方志煒

本說明書公開了一種數據處理方法及裝置，可先確定一幀待處理的激光點云，以及目標物體對應的點云數據。之后，根據采集該目標物體對應的點云數據時采集設備與該目標物體的相對位姿關系，以及采集該待處理的激光點云時采集設備的位姿，確定所述目標物體對應的點云數據在該待處理的激光點云中的位置，最后，將該目標物體對應的點云數據添加至待處理的激光點云對應的位置處，并將添加后的激光點云，作為訓練分類模型的訓練樣本。通過將預設的標注物體中的目標物體的點云數據，按照采集時的相對位姿關系，添加至待處理的激光點云中，使組合得到的激光點云中新增了目標物體的點云數據，提高了訓練樣本的豐富度。

技術領域

本申請涉及數據處理技術領域，尤其涉及一種數據處理方法及裝置。

背景技術

通常無人駕駛設備在行駛過程中，需要實時檢測周圍環境中的行人以及車輛等移動物體，以進行避障行駛。具體的，該無人駕駛設備可通過搭載的激光雷達實時采集周圍環境中的激光點云信息，并將采集到的激光點云輸入預先訓練的分類模型中，確定周圍環境中的行人以及車輛等，以進行避障。

其中，在訓練該分類模型時，通常由人工預先對歷史上采集的若干幀激光點云進行標注，即，在各幀激光點云中以3D標注框的方式框出行人以及車輛等，并將已標注的各幀激光點云作為訓練樣本訓練該分類模型。但是，人工標注各幀激光點云中的行人以及車輛等移動物體的信息，需要花費大量的人工成本。

發明內容

本說明書實施例提供一種數據處理方法及裝置，用于部分解決現有技術中存在的上述問題。

本說明書實施例采用下述技術方案：

本說明書提供的一種數據處理方法，包括：

確定一幀待處理的激光點云；

從預設的各標注物體對應的點云數據中確定目標物體對應的點云數據，其中，所述標注物體為若干幀激光點云中標注的環境物體，所述標注物體對應的點云數據是從已標注的激光點云中提取出的；

根據采集所述目標物體對應的點云數據時采集設備與所述目標物體的相對位姿關系以及采集所述待處理的激光點云時采集設備的位姿，確定所述目標物體對應的點云數據在所述待處理的激光點云中的位置；

根據所述目標物體在所述待處理的激光點云中的位置，將所述目標物體對應的點云數據添加至待處理的激光點云中，并將添加后的激光點云，作為訓練分類模型的訓練樣本，以通過訓練完成的分類模型識別激光點云中的目標物體。

可選地，各已標注的激光點云包括所述待處理的激光點云，或者，各已標注的激光點云不包括所述待處理的激光點云。

可選地，將添加后的激光點云，作為訓練分類模型的訓練樣本之前，所述方法還包括：

從所述待處理的激光點云中確定地面點云數據集；

根據確定出的地面點云數據集，確定所述待處理的激光點云表征的地面；

根據所述目標物體對應的點云數據在所述待處理的激光點云中的位置，確定所述目標物體在所述地面上的投影區域；

當所述投影區域中不包含所述地面點云數據集中的激光點時，以采集所述待處理的激光點云的采集設備為中心，旋轉所述目標物體對應的點云數據，并更新所述目標物體對應的點云數據在所述待處理的激光點云中的位置，重新確定所述目標物體在所述地面上的投影區域，直至所述投影區域中包含所述地面點云數據集中的激光點為止。

可選地，將添加后的激光點云，作為訓練分類模型的訓練樣本之前，所述方法還包括：

從所述待處理的激光點云中確定地面點云數據集，并根據確定出的地面點云數據集，確定所述待處理的激光點云表征的地面；

根據所述目標物體對應的點云數據以及所述地面點云數據集，確定所述目標物體距離所述地面的距離；