[發(fā)明專利]一種自動(dòng)化標(biāo)注方法、裝置、電子設(shè)備和存儲(chǔ)介質(zhì)

在審

• 申請(qǐng)?zhí)枺?/td>: 202110563297.2
• 申請(qǐng)日: 2021-05-24
• 公開（公告）號(hào): CN113297958A
• 公開（公告）日: 2021-08-24
• 發(fā)明（設(shè)計(jì)）人: 林華;郭雪亮;郭鈺;祝明
• 申請(qǐng)（專利權(quán)）人: 馭勢(shì)（上海）汽車科技有限公司
• 主分類號(hào): G06K9/00
• 分類號(hào): G06K9/00;G06N3/08;G06T7/10;G06T7/80
• 代理公司: 北京品源專利代理有限公司 11332
• 代理人: 孟金喆

1.一種自動(dòng)化標(biāo)注方法，其特征在于，包括：

基于第一觀察車輛采集的圖像確定第一點(diǎn)云數(shù)據(jù)，其中，所述第一點(diǎn)云數(shù)據(jù)包括：表征目標(biāo)物體的點(diǎn)云以及點(diǎn)云中每個(gè)點(diǎn)在第一觀察車輛坐標(biāo)系下的第一坐標(biāo)；

基于所述第一點(diǎn)云數(shù)據(jù)以及第一觀察車輛與第二觀察車輛的坐標(biāo)轉(zhuǎn)換矩陣，確定目標(biāo)物體在第二觀察車輛坐標(biāo)系下的標(biāo)注信息，其中，所述標(biāo)注信息包括：表征目標(biāo)物體的點(diǎn)云以及點(diǎn)云中每個(gè)點(diǎn)在第二觀察車輛坐標(biāo)系下的第二坐標(biāo)；

所述第二觀察車輛與所述目標(biāo)物體的距離大于所述第一觀察車輛與所述目標(biāo)物體的距離，或者所述第二觀察車輛與所述目標(biāo)物體之間存在障礙物。

2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于第一觀察車輛采集的圖像確定第一點(diǎn)云數(shù)據(jù)，包括：

獲取安裝在所述第一觀察車輛的雙目相機(jī)所拍攝的包含目標(biāo)物體的雙目圖像，其中，所述雙目圖像包含左目圖像和右目圖像；

根據(jù)所述雙目圖像確定目標(biāo)物體在雙目相機(jī)坐標(biāo)系下的初始點(diǎn)云數(shù)據(jù)，其中，所述初始點(diǎn)云數(shù)據(jù)包括：表征目標(biāo)物體的點(diǎn)云以及點(diǎn)云中每個(gè)點(diǎn)在雙目相機(jī)坐標(biāo)系下的初始坐標(biāo)；

根據(jù)所述初始點(diǎn)云數(shù)據(jù)以及所述雙目相機(jī)相對(duì)第一觀察車輛的坐標(biāo)轉(zhuǎn)換矩陣確定所述第一點(diǎn)云數(shù)據(jù)。

3.根據(jù)權(quán)利要求2所述的方法，其特征在于，所述根據(jù)所述雙目圖像確定目標(biāo)物體在雙目相機(jī)坐標(biāo)系下的初始點(diǎn)云數(shù)據(jù)，包括：

采用預(yù)先訓(xùn)練的圖像分割模型對(duì)所述左目圖像進(jìn)行分割，獲取目標(biāo)像素和背景像素；

根據(jù)所述左目圖像和所述右目圖像獲取視差圖；

根據(jù)所述視差圖以及所述雙目相機(jī)焦距獲取三維點(diǎn)云圖，其中，所述三維點(diǎn)云圖中的點(diǎn)云與所述左目圖像中的像素分別對(duì)應(yīng)；

確定所述三維點(diǎn)云圖中與所述目標(biāo)像素所對(duì)應(yīng)的初始點(diǎn)云數(shù)據(jù)。

4.根據(jù)權(quán)利要求3所述的方法，其特征在于，所述目標(biāo)像素包括接地線像素，其中，所述接地線包括所述目標(biāo)物體與地面接觸點(diǎn)的連線；

所述確定所述三維點(diǎn)云圖中與所述目標(biāo)像素所對(duì)應(yīng)的初始點(diǎn)云數(shù)據(jù)，包括：

對(duì)所述三維點(diǎn)云圖中的點(diǎn)云進(jìn)行擬合獲取地面方程，其中，所述三維點(diǎn)云圖中位于地面上的點(diǎn)云都符合所述地面方程；

確定所述三維點(diǎn)云圖中與所述接地線像素所對(duì)應(yīng)的預(yù)選點(diǎn)云；

將所述預(yù)選點(diǎn)云中不符合所述地面方程的點(diǎn)云進(jìn)行刪除，將保留的預(yù)選點(diǎn)云作為所述初始點(diǎn)云數(shù)據(jù)。

5.根據(jù)權(quán)利要求2所述的方法，其特征在于，所述獲取安裝在所述第一觀察車輛的雙目相機(jī)所拍攝的包含目標(biāo)物體的雙目圖像之后，還包括：

根據(jù)所述雙目相機(jī)的內(nèi)參和外參對(duì)所述雙目圖像進(jìn)行校正；

所述根據(jù)所述雙目圖像確定目標(biāo)物體在雙目相機(jī)坐標(biāo)系下的初始點(diǎn)云數(shù)據(jù)，包括：

根據(jù)校正后的所述雙目圖像確定目標(biāo)物體在雙目相機(jī)坐標(biāo)系下的初始點(diǎn)云數(shù)據(jù)。

6.根據(jù)權(quán)利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于所述第一點(diǎn)云數(shù)據(jù)以及第一觀察車輛與第二觀察車輛的坐標(biāo)轉(zhuǎn)換矩陣，確定目標(biāo)物體在第二觀察車輛坐標(biāo)系下的標(biāo)注信息，包括：

獲取所述第一觀察車輛相對(duì)所述第二觀察車輛的坐標(biāo)轉(zhuǎn)換矩陣；

將所述第一點(diǎn)云數(shù)據(jù)與所述坐標(biāo)轉(zhuǎn)換矩陣進(jìn)行乘積運(yùn)算，并將乘積運(yùn)算的結(jié)果作為所述標(biāo)注信息。

7.根據(jù)權(quán)利要求3所述的方法，其特征在于，所述根據(jù)所述左目圖像和所述右目圖像獲取視差圖，包括：

根據(jù)所述左目圖像和所述右目圖像采用立體匹配算法獲取所述視差圖，其中，所述立體匹配算法包括：半全局匹配算法SGBM或者圖割算法GC。