数据处理方法、装置、计算机设备和存储介质制造方法及图纸

本申请涉及一种数据处理方法、装置、计算机设备和存储介质。所述方法包括：将获取的第一点云数据输入至神经网络模型中，得到第一目标检测结果，获取对第一点云数据的操作所产生的操作数据，根据操作数据对第一点云数据进行处理，得到第二点云数据，将第二点云数据输入至神经网络模型中，得到第二目标检测结果，获取第二目标检测结果与第一目标检测结果之间的差异数据，并根据差异数据确定操作数据对目标检测的影响度。根据差异数据可以确定操作数据对目标检测的影响度，计算机设备在使用模型进行目标检测的时候，可以根据操作数据对于目标检测的影响度大小来调节神经网络模型，从而提高模型输出结果的准确性。

【技术实现步骤摘要】
数据处理方法、装置、计算机设备和存储介质
本申请涉及计算机
，特别是涉及一种数据处理方法、装置、计算机设备和存储介质。
技术介绍
随着计算机技术的发展，越来越多的模型应用在人们的生活和工作中。大多数的模型可以用于进行数据处理，在进行数据处理时，模型对于输入的特征参数比较依赖。传统的利用模型进行数据处理时，输入的特征参数不同，得到的数据处理的结果也就不同。然而，传统的利用模型对输入的特征参数进行数据处理，得到数据处理结果时，存在得到的数据处理结果不准确的问题。
技术实现思路
基于此，有必要针对上述技术问题，提供一种数据处理方法、装置、计算机设备和存储介质，可以提高模型输出结果的准确性。一种数据方法，所述方法包括：将获取的第一点云数据输入至神经网络模型中，得到第一目标检测结果；获取对所述第一点云数据的操作所产生的操作数据；根据所述操作数据对所述第一点云数据进行处理，得到第二点云数据；将所述第二点云数据输入至所述神经网络模型中，得到第二目标检测结果；获取所述第二目标检测本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种数据处理方法，所述方法包括：/n将获取的第一点云数据输入至神经网络模型中，得到第一目标检测结果；/n获取对所述第一点云数据的操作所产生的操作数据；/n根据所述操作数据对所述第一点云数据进行处理，得到第二点云数据；/n将所述第二点云数据输入至所述神经网络模型中，得到第二目标检测结果；/n获取所述第二目标检测结果与所述第一目标检测结果之间的差异数据，并根据所述差异数据确定所述操作数据对目标检测的影响度。/n

【技术特征摘要】
1.一种数据处理方法，所述方法包括：
将获取的第一点云数据输入至神经网络模型中，得到第一目标检测结果；
获取对所述第一点云数据的操作所产生的操作数据；
根据所述操作数据对所述第一点云数据进行处理，得到第二点云数据；
将所述第二点云数据输入至所述神经网络模型中，得到第二目标检测结果；
获取所述第二目标检测结果与所述第一目标检测结果之间的差异数据，并根据所述差异数据确定所述操作数据对目标检测的影响度。


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：
通过激光雷达采集车辆行驶过程中的道路场景，并获取所述道路场景对应的激光雷达点云数据；
对所述激光雷达点云数据进行预处理，得到所述第一点云数据。


3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述将获取的第一点云数据输入至神经网络模型中，得到第一目标检测结果，包括：
获取从所述第一点云数据中提取的第一点云特征；
将所述第一点云特征输入至所述神经网络模型中，得到所述第一目标检测结果。


4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述根据所述操作指令中包含的操作数据对所述第一点云数据进行处理，得到第二点云数据，包括：
当所述操作指令为修改指令时，根据所述操作指令中包含的修改数据对所述第一点云数据中的所述第一点云特征进行修改，得到第二点云特征；
根据所述第二点云特征以及所述第一点云数据，得到所述第二点云数据。


5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述操作指令中包含的操作数据对所述第一点云数据进行处理，得到第二点云数据，包括：
当所述操作指令为添加指令时，获取所述操作指令中包含的添加点云数据；
根据所述添加点云数据以及所述第一点云数据，得到所述第二点云...

【专利技术属性】
技术研发人员：徐棨森，
申请(专利权)人：深圳市速腾聚创科技有限公司，
类型：发明
国别省市：广东;44