数据标注方法及装置制造方法及图纸

本申请公开了数据标注方法及装置，包括：对图像采集装置拍摄的视频数据进行离散处理得到M张图像，根据第一激光雷达传感器的点云数据确定出与M张图像一一对应的M个第一目标点云数据，根据第二激光雷达传感器的点云数据确定出与M张图像一一对应的M个第二目标点云数据，对M个第一目标点云数据和M个第二目标点云数据进行融合处理，得到融合后的M个点云数据，计算激光雷达传感器在图像采集装置坐标系下的位置和姿态，激光雷达传感器为第一激光雷达传感器或第二激光雷达传感器，根据M张图像、融合后的M个点云数据和激光雷达传感器在图像采集装置坐标系下的位置和姿态进行联合标注，得到视频数据中障碍物的朝向角与长宽高。

Data annotation method and device

【技术实现步骤摘要】
数据标注方法及装置
本申请涉及计算机
中的障碍物识别技术，可用于自动驾驶和智能交通。
技术介绍
障碍物的正确识别对无人驾驶车辆以及车辆的自动驾驶模式具有重要意义。当前在实现对障碍物识别时，需要准确预测障碍物的朝向角和长宽高等信息，因此要求标注数据中包含障碍物的朝向角和长宽高等数据。现有的一种方式是将激光雷达传感器和路侧相机都设置在同一车辆上，激光雷达传感器和路侧相机的视角大致相同，可以通过两者的联合标注来获得障碍物的朝向角和长宽高等数据。但是在基于路侧相机的路侧感知场景中，激光雷达传感器设置在车辆上，路侧相机设置在红绿灯灯杆上或路灯杆上时，激光雷达传感器与路侧相机视角不一致，会导致大部分的物体缺失长宽高与朝向角信息。因此，在基于路侧相机的路侧感知场景中，如何获取路测相机所拍摄的视频数据中障碍物的朝向角和长宽高，是亟需解决的问题。
技术实现思路
本申请提供一种数据标注方法及装置，以解决如何获取路测相机所拍摄的视频数据中障碍物的朝向角和长宽高的问题。第一方面，本申请提供一种数据标注方法，包括：...

【技术保护点】
1.一种数据标注方法，其特征在于，包括：/n对图像采集装置拍摄的视频数据进行离散处理得到M张图像；/n根据第一激光雷达传感器的点云数据确定出与所述M张图像一一对应的M个第一目标点云数据，根据第二激光雷达传感器的点云数据确定出与所述M张图像一一对应的M个第二目标点云数据；/n对所述M个第一目标点云数据和所述M个第二目标点云数据进行融合处理，得到融合后的M个点云数据；/n计算激光雷达传感器在所述图像采集装置坐标系下的位置和姿态，所述激光雷达传感器为所述第一激光雷达传感器或所述第二激光雷达传感器；/n根据所述M张图像、所述融合后的M个点云数据和所述激光雷达传感器在所述图像采集装置坐标系下的位置和姿态...

【技术特征摘要】
1.一种数据标注方法，其特征在于，包括：
对图像采集装置拍摄的视频数据进行离散处理得到M张图像；
根据第一激光雷达传感器的点云数据确定出与所述M张图像一一对应的M个第一目标点云数据，根据第二激光雷达传感器的点云数据确定出与所述M张图像一一对应的M个第二目标点云数据；
对所述M个第一目标点云数据和所述M个第二目标点云数据进行融合处理，得到融合后的M个点云数据；
计算激光雷达传感器在所述图像采集装置坐标系下的位置和姿态，所述激光雷达传感器为所述第一激光雷达传感器或所述第二激光雷达传感器；
根据所述M张图像、所述融合后的M个点云数据和所述激光雷达传感器在所述图像采集装置坐标系下的位置和姿态进行联合标注，得到所述视频数据中障碍物的朝向角与长宽高。


2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：
记录每一张图像的时间戳；
所述根据第一激光雷达传感器的点云数据确定出与所述M张图像一一对应的M个第一目标点云数据，包括：
对所述M张图像中的每一张图像，分别根据所述第一激光雷达传感器的点云数据确定出和图像的时间戳的差小于预设值的第一目标点云数据；
所述根据第二激光雷达传感器的点云数据确定出与所述M张图像一一对应的M个第二目标点云数据，包括：
对所述M张图像中的每一张图像，分别根据第二激光雷达传感器的点云数据确定出和图像的时间戳的差小于所述预设值的第二目标点云数据。


3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述对图像采集装置拍摄的视频数据进行离散处理得到M张图像，包括：
根据每N帧抽取一帧的方式抽取所述视频数据中的图像，得到所述M张图像，所述N为预设正整数。


4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述计算激光雷达传感器在所述图像采集装置坐标系下的位置和姿态，包括：
根据所述激光雷达传感器相对于车载坐标系的位置和姿态以及所述车载坐标系相对于世界坐标系的位置和姿态计算出所述激光雷达传感器在世界坐标系下的位置和姿态；
根据所述激光雷达传感器在世界坐标系下的位置和姿态以及所述图像采集装置在世界坐标系下的位置和姿态计算出所述激光雷达传感器在所述图像采集装置坐标系下的位置和姿态。


5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述M张图像、所述融合后的M个点云数据和所述激光雷达传感器在所述图像采集装置坐标系下的位置和姿态进行联合标注，得到所述视频数据中障碍物的朝向角与长宽高，包括：
依次根据所述M张图像中的一张图像和对应的所述融合后的M个点云数据中的一个点云数据进行如下处理：
将一个点云数据显示在屏幕上，标注出所述点云数据中的障碍物；
根据所述激光雷达传感器在所述图像采集装置坐标系下的位置和姿态将所标注出的障碍物的区域投影到所述一张图像中；
若投影到所述一张图像中的一个障碍物，则将所标注出的所述点云数据中的障碍物的长宽高与朝向角作为所述一张图像中的障碍物的长宽高与朝向角。


6.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述计算激光雷达传感器在所述图像采集装置坐标系下的位置和姿态之后，所述方法还包括：
根据所述激光雷达传感器在所述图像采集装置坐标系下的位置和姿态将所述融合后的M个点云数据依次投影到对应的所述M张图像上，并显示在屏幕上；
接收用户在确认点云数据中的障碍物与对应的图像中的障碍物没有完全重叠时调整的所述激光雷达传感器在所述图像采集装置坐标系下的位置和姿态；
保存调整后的所述激光雷达传感器在所述图像采集装置坐标系下的位置和姿态。


7.根据权利要求6所述的方法，其特征在于，所述根据所述M张图像、所述融合后的M个点云数据和所述激光雷达传感器在所述图像采集装置坐标系下的位置和姿态进行联合标注，得到所述视频数据中障碍物的朝向角与长宽高，包括：
根据所述M张图像、所述融合后的M个点云数据和调整后的所述激光雷达传感器在所述图像采集装置坐标系下的位置和姿态进行联合标注，得到所述视频数据中障碍物的朝向角与长宽高。


8.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述对图像采集装置拍摄的视频数据进行离散处理得到M张图像之后，所述方法还包括：
对所述M张图像使用所述图像采集装置标定的内参进行去畸变处理。


9.一种数据标注装置，其特征在于，包括：
处理模块，用于对图像采集装置拍摄的视频数据进行离散处理得到M张图像；
确定模块，用于根据第一激光雷达传感器的点云数据确定出与所述M张图像一一对应的M个第一目标点云数据，根据第二激光雷达传感器的点云数据确定出与所述M张图像一一对应的M个第二目标点云数据；
融合处理模块，用于对...

【专利技术属性】
技术研发人员：董洪义，舒茂，胡星，
申请(专利权)人：北京百度网讯科技有限公司，
类型：发明
国别省市：北京;11