【技术实现步骤摘要】
一种数据生成方法、装置、电子设备及存储介质
[0001]本专利技术涉及视觉重建
，特别涉及一种数据生成方法、装置、电子设备及存储介质。
技术介绍
[0002]通常，在训练自动驾驶模型的时候，会将数据划分为训练集和测试集。训练集的作用是用来拟合模型，通过设置的参数，训练模型。测试集作用是当通过训练集训练出多个模型后，为了能找出效果最佳的模型，使用各个模型对验证集数据进行预测，并记录模型准确率；选出效果最佳的模型所对应的参数，即用来调整模型参数。
[0003]目前，自动驾驶模型的数据集主要是基于采集到的图片或者视频后，由人工进行手动标注后形成的；但是标注数据的成本很高，一般，如果需要将一个自动驾驶模型训练到足够充分，需要投入千万级别的成本进行人工标注。
[0004]另一种是利用非常深的神经网络模型，取代人工来进行标注的解决方案；但这样的方案存在两个弊端：1)用深度学习模型进行标注准确度依然比不上人工，尤其在难例子的处理上；2)数据来源于真实世界，有些边缘场景(即不多见的场景)难以出现在数据集合中。
【技术保护点】
【技术特征摘要】
1.一种数据生成方法，其特征在于，包括：获取行驶场景的图像；对所述图像进行三维重建操作，得到三维图像和位置坐标集；所述位置坐标集包括多个特征点中每个特征点的三维坐标；所述多个特征点属于所述三维图像；确定所述三维图像中的第一目标对象；所述第一目标对象包括车辆和/或人；基于所述第一目标对象生成第二目标对象，所述第二目标对象为具有轮廓线的三维模型；基于所述位置坐标集将所述三维图像中的所述第一目标对象替换为所述第二目标对象，生成更新后的三维图像；将所述更新后的三维图像投影成二维图像，所述二维图像包含对象标识。2.根据权利要求1所述的数据生成方法，其特征在于，所述基于所述第一目标对象生成第二目标对象，包括：确定所述第一目标对象的标识信息；基于所述标识信息从图库中确定出目标三维模型；对所述目标三维模型进行轮廓框添加操作，得到所述第二目标对象。3.根据权利要求1所述的数据生成方法，其特征在于，所述基于所述位置坐标集将所述三维图像中的所述第一目标对象替换为所述第二目标对象，生成更新后的三维图像，包括：基于所述位置坐标集从所述三维图像中确定出所述第一目标对象的位置坐标；去除所述三维图像中的第一目标对象，生成目标三维图像；将所述第一目标对象的位置坐标确定为所述第二目标对象的位置坐标；基于所述第二目标对象的位置坐标将所述第二目标对象添加到所述目标三维图像中，得到所述更新后的三维图像。4.根据权利要求1
‑
3任一项所述的数据生成方法，其特征在于，所述获取行驶场景的图像，包括：利用双目相机采集所述行驶场景的图像；所述双目相机包括第一相机和第二相机；所述图像包括由所述第一相机采集的第一图像和由所述第二相机采集的第二图像；采集所述第一图像和所述第二图像的时刻相同。5.根据权利要求4所述的数据生成方法，其特征在于，所述对所述图像进行三维重建操作，得到三维图像和位置坐标集，包括：基于所述第一图像确定出第一数据集；所述第一数据集包括多个第一特征点中每个第一特征点的像素坐标，所述第一特征点属于所述第一图像；基于所述第二图像确定出第二数据集，所述第二数据集包括多个第二特征点中每个第二特征点的像素坐标，所述第二特征点属于所述第二图像；确定所述第一相机的内外参和所述第二相机的内外参；所述第一相机的内参与所述第二相机的内参相等；基于所述第一相机的内外参、所述第二相机的内外参、所述第一数据集和所述第二数据集确定出所述位置坐标集；基于所述位置坐标集对所述图像进行三维重建操作，得到所述三维图像。6.根据权利要求5所述的数据生成方法，其特征在于，所述基于所...
【专利技术属性】
技术研发人员：丁华杰，朱元豪，
申请(专利权)人：中汽创智科技有限公司，
类型：发明
国别省市：
还没有人留言评论。发表了对其他浏览者有用的留言会获得科技券。