[發明專利]一種基于點云中物體的語義標注方法及系統

在審

• 申請號: 202210650509.5
• 申請日: 2022-06-10
• 公開（公告）號: CN114882264A
• 公開（公告）日: 2022-08-09
• 發明（設計）人: 索小輝
• 申請（專利權）人: 沈陽創思佳業科技有限公司
• 主分類號: G06V10/762
• 分類號: G06V10/762;G06V10/56;G06V10/26
• 代理公司: 北京東方盛凡知識產權代理事務所(普通合伙) 11562
• 代理人: 菅士騰

本發明公開一種基于點云中物體的語義標注方法，包括：S1，獲取高速公路的單幀點云文件，對單幀點云文件中的靜態物體和動態物體分別進行點云語義標注，得到單幀靜態數據和單幀動態數據；S2，獲取高速公路的連續幀點云文件，對連續幀點云文件進行點云語義標注，得到下一幀點云顯示；S3，結合單幀靜態數據、單幀動態數據和下一幀點云顯示，完成物體的語義標注。能夠大大提高在高速公路場景下，物體的語義標注速度和效率，節省了大量的時間和成本，也能夠支持體量更大的點云數據標注。

技術領域

本發明涉及自動駕駛數據標注技術領域，特別涉及一種基于點云中物體的語義標注方法及系統。

背景技術

在自動駕駛領域，雷達采集的點云數據場景主要分為兩種，一種是城市道路，一種是高速公路，采集到的數據一般是體量很大的連續幀點云文件，點云數據的標注一般是人工手動標注完成的，標注過程中完成物體的屬性標注，比如語義分類，不過標注步驟繁瑣、速度慢且成本高，主要依賴標注人員辨別能力，所以存在誤標，效率低，準確度差等情況。

高速公路的點云數據有獨特的特點，比如場景單一，不同幀的物體關聯性強，物體運動穩定，靜態物體位置及類型復雜等，同時，標注要求上也會有變化，比如不需要標明具體物體類型(tree，guideboard，wall)，只需要標明是靜態物(static)，不需要顯示具體長寬高等，如果用城市道路點云的標注方法來標注高速路，會大大影響效率和成本。

發明內容

為解決上述問題，本發明提供一種基于點云中物體的語義標注方法及系統，通過將單幀點云文件中靜態物體和動態物體分離標注，各自二次計算，再結合連續幀標注，能夠大大提高在高速公路場景下，物體的語義標注速度和效率，節省了大量的時間和成本，也能夠支持體量更大的點云數據標注。

為了實現上述技術目的，一方面，本發明提供了一種基于點云中物體的語義標注方法，包括以下步驟：

S1，獲取高速公路的單幀點云文件，對所述單幀點云文件中的靜態物體和動態物體分別進行點云語義標注，得到單幀靜態數據和單幀動態數據；

S2，獲取高速公路的連續幀點云文件，對所述連續幀點云文件進行點云語義標注，得到下一幀點云顯示；

S3，結合所述單幀靜態數據、所述單幀動態數據和所述下一幀點云顯示，完成物體的語義標注。

可選的，對所述單幀點云文件中所述靜態物體進行點云語義標注的過程包括：

對點云語義進行預處理，得到所述點云語義的顏色顯示；

基于所述顏色顯示，對分割線進行人工語義標注，得到高速公路的隔離帶和車道線邊界；

基于所述隔離帶和車道線邊界，對所述靜態物體進行語義預標注，得到高速公路兩側靜態物體的區域以及待標注物體的cluster_id。

可選的，所述對點云語義進行預處理的過程包括：

收集點云信息，構成原始點云數據；

對所述原始點云數據進行體素濾波器VoxelGrid下采樣，得到過濾點云數據；

基于所述過濾點云數據，采用去重算法，得到所述單幀點云文件的cluster_id待標注種類集合；

基于所述cluster_id待標注種類集合，進行顏色渲染，得到所述點云語義的顏色顯示。

可選的，采用3Dbox人工標注對所述動態物體進行所述點云語義標注。

可選的，對所述連續幀點云文件進行點云語義標注的過程包括：

獲取所述連續幀點云文件的當前幀的語義標注數據；