[發明專利]對圖像數據進行標注的方法、裝置及電子設備

在審

• 申請號: 202110583714.X
• 申請日: 2021-05-27
• 公開（公告）號: CN113281780A
• 公開（公告）日: 2021-08-20
• 發明（設計）人: 丁壯壯;劉強;胡義涵;邵文昕;格潤洲;黃禮;李堃;徐書森
• 申請（專利權）人: 北京地平線信息技術有限公司
• 主分類號: G01S17/89
• 分類號: G01S17/89;G01S17/86;G01S7/48;G06K9/62
• 代理公司: 北京思源智匯知識產權代理有限公司 11657
• 代理人: 毛麗琴

公開了一種對圖像數據進行標注的方法及裝置，其中方法包括：確定需要被標注的圖像數據集和與所述圖像數據集在時間上同步的第一點云數據集，其中，所述第一點云數據集通過激光雷達采集得到；對所述圖像數據集和所述第一點云數據集進行多傳感器融合，得到融合后的第二點云數據集；對所述第二點云數據集進行稠密化，得到增強的第三點云數據集；對所述第三點云數據集進行測試數據增強和目標框加權融合，得到所述第一點云數據集中的第一目標對象；基于所述第一目標對象，標注所述圖像數據集中的第二目標對象。本公開提供的技術方案可以自動確定所述圖像數據集中的第二目標對象，得到自動標注數據，不需要人工參與，可以減少標注成本。

技術領域

本發明涉及計算機技術領域，具體涉及一種對圖像數據進行標注的方法、裝置及電子設備。

背景技術

單目攝像頭3D感知算法正在成為各大車廠的高級駕駛輔助系統(AdvancedDriving Assistance System，ADAS)中不可或缺的一部分。主流的單目攝像頭3D感知算法以深度學習為基礎，和單目攝像頭2D感知算法類似，都需要使用有標注的數據對模型進行訓練。相比單目攝像頭2D感知算法標注，單目攝像頭3D感知算法標注更困難，更難獲取3D感知算法標注數據。

發明內容

為了解決上述技術問題，本申請實施例提供了一種對圖像數據進行標注的方法、裝置及電子設備。

根據本申請的一個方面，提供了一種對圖像數據進行標注的方法，包括：確定需要被標注的圖像數據集和與所述圖像數據集在時間上同步的第一點云數據集，其中，所述第一點云數據集通過激光雷達采集得到；對所述圖像數據集和所述第一點云數據集進行多傳感器融合，得到融合后的第一點云數據集；對所述第二點云數據集進行稠密化，得到增強的第二點云數據集；對所述第三點云數據集第三點云數據集進行測試數據增強和目標框加權融合，得到所述同步點云數據集中的第一目標對象；基于所述第一目標對象，標注所述圖像數據集中的第二目標對象。

根據本申請的另一個方面，提供了一種對圖像數據進行標注的裝置，包括：標注數據確定模塊，用于確定需要被標注的圖像數據集和與所述圖像數據集在時間上同步的第一點云數據集，其中，所述第一點云數據集通過激光雷達采集得到；多傳感器融合模塊，用于對所述圖像數據集和所述第一點云數據集進行多傳感器融合，得到融合后的第二點云數據集；稠密化模塊，用于對所述第二點云數據集進行稠密化，得到增強的第三點云數據集；數據增強加權融合模塊，用于對所述第三點云數據集進行測試數據增強和目標框加權融合，得到所述第一點云數據集中的第一目標對象；目標對象確定模塊，用于基于所述第一目標對象，確定所述圖像數據集中的第二目標對象。

根據本申請的另一個方面，提供了一種計算機可讀存儲介質，所述存儲介質存儲有計算機程序，所述計算機程序用于執行上述任一所述的方法。

根據本申請的另一個方面，提供了一種電子設備，所述電子設備包括：處理器；用于存儲所述處理器可執行指令的存儲器；所述處理器，用于執行上述任一所述的方法。

本申請實施例提供的對圖像數據進行標注的方法，通過需要被標注的圖像數據集和第一點云數據集進行多傳感器融合、稠密化、測試數據增強和目標框加權融合，來確定第一點云數據集中的第一目標對象，由于第一點云數據集是通過激光雷達采集得到的，基于第一點云數據集得到的第一目標對象確定圖像數據集中的第二目標對象，大大提高了標注數據的準確度，通過第一點云數據集中的第一目標對象，確定圖像數據集中的第二目標對象，可以自動確定圖像數據集中的第二目標對象，得到自動標注數據，不需要人工參與，可以減少標注成本。

附圖說明

通過結合附圖對本申請實施例進行更詳細的描述，本申請的上述以及其他目的、特征和優勢將變得更加明顯。附圖用來提供對本申請實施例的進一步理解，并且構成說明書的一部分，與本申請實施例一起用于解釋本申請，并不構成對本申請的限制。在附圖中，相同的參考標號通常代表相同部件或步驟。

圖1是本申請一示例性實施例提供的一種對圖像數據進行標注的方法的流程示意圖。