[發(fā)明專利]可行駛區(qū)域的標注方法、裝置和電子設(shè)備

在審

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• 申請日: 2020-12-03
• 公開（公告）號: CN112348122A
• 公開（公告）日: 2021-02-09
• 發(fā)明（設(shè)計）人: 宣經(jīng)緯;張炳剛;韋松;郭立群
• 申請（專利權(quán)）人: 蘇州摯途科技有限公司
• 主分類號: G06K9/62
• 分類號: G06K9/62;G06T7/11;G06T7/187
• 代理公司: 北京超凡宏宇專利代理事務(wù)所(特殊普通合伙) 11463
• 代理人: 徐麗

本發(fā)明提供了一種可行駛區(qū)域的標注方法、裝置和電子設(shè)備，首先從預(yù)設(shè)的多個待標注數(shù)據(jù)集中，確定目標數(shù)據(jù)集；將目標數(shù)據(jù)集和預(yù)設(shè)的交互指令輸入至初始標注模型，輸出目標數(shù)據(jù)集對應(yīng)的指示可行駛區(qū)域的位置的標注結(jié)果；按照可行駛區(qū)域確定規(guī)則，調(diào)整標注結(jié)果；將調(diào)整后的標注結(jié)果和目標數(shù)據(jù)集組成訓(xùn)練集合，通過訓(xùn)練集合訓(xùn)練初始標注模型，得到訓(xùn)練后的初始標注模型；將初始標注模型替換為訓(xùn)練后的初始標注模型，繼續(xù)執(zhí)行從多個待標注數(shù)據(jù)集中，確定目標數(shù)據(jù)集的步驟，直到每個待標注數(shù)據(jù)集均被標注完成。該方式無需投入大量人力，提高了標注效率；同時，該方式通過不斷優(yōu)化的標注模型對圖像進行標注，提高了模型標注的精確度。

技術(shù)領(lǐng)域

本發(fā)明涉及自動駕駛技術(shù)領(lǐng)域，尤其是涉及一種可行駛區(qū)域的標注方法、裝置和電子設(shè)備。

背景技術(shù)

隨著深度學(xué)習在圖像識別領(lǐng)域取得的巨大成功，基于深度學(xué)習的自動駕駛感知技術(shù)成為了當前的研究熱點。相比傳統(tǒng)圖像處理的方法，基于深度學(xué)習的自動駕駛感知技術(shù)，在環(huán)境適應(yīng)性、魯棒性、準確度上都有著巨大的優(yōu)勢。然而有監(jiān)督的深度學(xué)習感知算法，都需要大量的已標注數(shù)據(jù)進行訓(xùn)練。面對日益增多的數(shù)據(jù)需求，如何獲得大量高質(zhì)量的標注數(shù)據(jù)成為一個亟待解決的問題。

對自動駕駛中的可行駛區(qū)域的標注，主要是標注出圖像中的可行駛區(qū)域邊界范圍，且需要標注人員對道路交通場景有一定的專業(yè)理解，比如道路的可行駛區(qū)域邊界范圍等。相關(guān)技術(shù)中，對可行駛區(qū)域的標注的方法主要包括兩類，一類是純手工的方式標注可行駛區(qū)域邊界，該方法標注速度慢，標注質(zhì)量難以得到保證；另一類方法是基于圖像處理算法或是預(yù)訓(xùn)練模型自動標注的方法，該方法雖然一定程度上降低了標注難度，提高了標注速度，但在可行駛區(qū)域標注任務(wù)上的準確度不高，仍舊需要投入大量的人力手工調(diào)整標注結(jié)果。

發(fā)明內(nèi)容

本發(fā)明的目的在于提供一種可行駛區(qū)域的標注方法、裝置和電子設(shè)備，以提高可行駛區(qū)域的標注速度和標注準確度。

第一方面，本發(fā)明提供了一種可行駛區(qū)域的標注方法，該方法包括：從預(yù)設(shè)的多個待標注數(shù)據(jù)集中，確定目標數(shù)據(jù)集；其中，每個待標注數(shù)據(jù)集中均包含有多張待標注圖像；將目標數(shù)據(jù)集和預(yù)設(shè)的交互指令輸入至初始標注模型，輸出目標數(shù)據(jù)集對應(yīng)的標注結(jié)果；該標注結(jié)果用于指示可行駛區(qū)域的位置；按照預(yù)設(shè)的可行駛區(qū)域確定規(guī)則，調(diào)整標注結(jié)果；將調(diào)整后的標注結(jié)果和目標數(shù)據(jù)集組成訓(xùn)練集合，通過訓(xùn)練集合訓(xùn)練初始標注模型，得到訓(xùn)練后的初始標注模型；將初始標注模型替換為訓(xùn)練后的初始標注模型，繼續(xù)執(zhí)行從多個待標注數(shù)據(jù)集中，確定目標數(shù)據(jù)集的步驟，直到多個待標注數(shù)據(jù)集中的每個待標注數(shù)據(jù)集均被標注完成。

在可選的實施方式中，上述多個待標注數(shù)據(jù)集通過下述方式獲得：通過預(yù)設(shè)相機，采集包含有可行駛區(qū)域場景的多張圖像；針對采集的每張圖像進行預(yù)處理，得到多張待標注圖像；其中，該預(yù)處理包括：對圖像的裁剪、白平衡、去噪、直方圖均衡、歸一化中的一種或者多種處理；對多張待標注圖像進行劃分，得到多個待標注數(shù)據(jù)集。

在可選的實施方式中，上述將目標數(shù)據(jù)集和預(yù)設(shè)的交互指令輸入至初始標注模型，輸出目標數(shù)據(jù)集對應(yīng)的標注結(jié)果的步驟，包括：基于目標數(shù)據(jù)集確定目標圖像；接收用戶輸入的針對目標圖像的交互指令，將交互指令和目標圖像輸入至初始標注模型中，得到目標圖像的標注結(jié)果；繼續(xù)執(zhí)行基于目標數(shù)據(jù)集確定目標圖像的步驟，直到目標數(shù)據(jù)集中的所有待標注圖像均被標注完成；其中，該交互指令包括用戶指示的目標圖像中的可行駛區(qū)域。

在可選的實施方式中，上述接收用戶輸入的針對目標圖像的交互指令的步驟之后，上述方法還包括：將交互指令轉(zhuǎn)化為指定尺寸的向量或者指定尺寸的矩陣，以適用于初始標注模型接收。