目标物体的标注方法、装置、电子设备和存储介质制造方法及图纸

本申请公开了目标物体的标注方法、装置、电子设备和存储介质。所述方法包括：获取目标环境的采集数据；其中，所述采集数据包括图像数据和点云数据，图像数据和点云数据具有对应关系；在所述图像数据中标注出第一类目标物体，得到该第一类目标物体在对应的图像数据中的标注信息；根据标注出的第一类目标物体得到该第一类目标物体在对应的点云数据中的标注信息。该技术方案的有益效果在于，利用了点云数据能够准确获取三维信息，以及图像数据分辨率高、纹理色彩丰富的优点，并且是先在图像数据中标注，再在点云数据中标注，能够对小目标以及远处的目标进行有效的检测，若以此作为训练数据则训练出来的目标检测模型的效果更显著。

Target Object Labeling Method, Device, Electronic Equipment and Storage Media

【技术实现步骤摘要】
目标物体的标注方法、装置、电子设备和存储介质
本申请涉及图像处理
，具体涉及目标物体的标注方法、装置、电子设备和存储介质。
技术介绍
3D目标检测是自动驾驶等领域的核心技术之一，举例来说，自动驾驶的汽车需要实时检测周围所有的交通参与者，包括机动车、非机动车、行人、路障等，并准确地检测出各个目标的位置、大小和朝向。现有技术中，实现3D目标检测的方式有激光雷达和摄像头两种，但是都存在一些缺点：激光雷达采集的点云数据比较稀疏，且距离越远点云越稀疏，因而难以检测远处的目标或小目标，另外点云数据缺乏纹理信息，难以辨别目标的类别；摄像头采集的图像数据由于丢失了深度信息，无法准确估计三维几何信息。
技术实现思路
鉴于上述问题，提出了本申请以便提供一种克服上述问题或者至少部分地解决上述问题的目标物体的标注方法、装置、电子设备和存储介质。依据本申请的一个方面，提供了一种目标物体的标注方法，通过点云数据和图像数据进行联合标注，包括：获取目标环境的采集数据；其中，所述采集数据包括图像数据和点云数据，图像数据和点云数据具有对应关系；在所述图像数据中标注出第一类目标物体，得到该第一类目标物体在对应的图像数据本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种目标物体的标注方法，其特征在于，通过点云数据和图像数据进行联合标注，包括：获取目标环境的采集数据；其中，所述采集数据包括图像数据和点云数据，图像数据和点云数据具有对应关系；在所述图像数据中标注出第一类目标物体，得到该第一类目标物体在对应的图像数据中的标注信息；根据标注出的第一类目标物体得到该第一类目标物体在对应的点云数据中的标注信息。

【技术特征摘要】
1.一种目标物体的标注方法，其特征在于，通过点云数据和图像数据进行联合标注，包括：获取目标环境的采集数据；其中，所述采集数据包括图像数据和点云数据，图像数据和点云数据具有对应关系；在所述图像数据中标注出第一类目标物体，得到该第一类目标物体在对应的图像数据中的标注信息；根据标注出的第一类目标物体得到该第一类目标物体在对应的点云数据中的标注信息。2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述在所述图像数据中标注出第一类目标物体包括：在所述图像数据中标注出第一类目标物体轮廓的封闭曲线；所述根据标注出的第一类目标物体得到该第一类目标物体在对应的点云数据中的标注信息包括：将所述封闭曲线上的点经过相机反投影至对应的点云数据中，得到一组射线；沿所述射线从对应的点云数据中搜索出目标点，根据搜索出的目标点确定第一类目标物体的3D包围盒BBox。3.如权利要求1所述的方法，其特征在于，还包括：在点云数据中标注出第二类目标物体，得到该第二类目标物体在对应的点云数据中的标注信息；根据标注出的第二类目标物体得到该第二类目标物体在对应的图像数据中的标注信息。4.如权利要求3所述的方法，其特征在于，所述在点云数据中标注出第二类目标物体包括：在点云数据中标注出第二类目标物体的3DBBox；所述根据标注出的第二类目标物体得到该第二类目标物体在对应的图像数据中的标注信息包括：将点云数据中标注出的第二类目标物体的3DBBox的各角点通过相机投影到对应的图像数据上，得到与各角点对应的投影角点，根据投影角点确定初始2DBBox；对所述初始2DBBox进行修正，在图像数据中标注出与第二类目标物体对应的2DBBox。5.如权利要求1所述的方法，其特征在于，...

【专利技术属性】
技术研发人员：李家宏，付良成，
申请(专利权)人：北京三快在线科技有限公司，
类型：发明
国别省市：北京,11