场景修改扩充方法、装置、计算机设备和存储介质制造方法及图纸

本申请涉及一种场景修改扩充方法、装置、计算机设备和存储介质。上述方法包括：获取针对原始场景预先采集的原始场景数据以及灰度蒙版；确定灰度蒙版中的目标像素点集合；确定目标像素点集合所对应的目标灰度值，并根据目标灰度值、灰度值与模型高度之间的对应关系，确定目标像素点集合的目标模型高度；根据目标模型高度，生成目标像素点集合所对应的目标模型；通过目标模型对原始场景数据进行修改扩充处理，得到修改扩充后的目标场景。采用本方法能够提高构建目标场景的灵活性。能够提高构建目标场景的灵活性。能够提高构建目标场景的灵活性。

【技术实现步骤摘要】
场景修改扩充方法、装置、计算机设备和存储介质


[0001]本申请涉及自动驾驶仿真
，特别是涉及一种场景修改扩充方法、装置、计算机设备和存储介质。

技术介绍

[0002]在自动驾驶仿真
中，通过构建虚拟场景来进行道路测试，可以确保自动驾驶算法的正确性并帮助发现测试过程中存在的问题，因此，构建较为真实的虚拟场景是进行道路测试中十分关键的步骤。
[0003]目前，现有的构建方法通常采用预先采集好的地图数据和点云数据，并通过物理模拟生成的传感器来进行环境感知，从而得到道路测试所需的原始场景数据。然而，当感知的环境为城市级别场景、且需要对场景中的部分模型进行修改或补充时，仅通过预先采集好的数据并不能真实构建出理想的场景。因此，如何对原始场景数据进行灵活地修改与扩充，得到更为准确的虚拟场景是本申请要解决的问题。

技术实现思路

[0004]基于此，有必要针对上述技术问题，提供一种能够提高目标场景的构建灵活性的场景修改扩充方法、装置、计算机设备和存储介质。
[0005]第一方面，本申请提供了一种场景修改扩充方法。所述方法包括：
[0006]获取针对原始场景预先采集的原始场景数据以及灰度蒙版；所述灰度蒙版是对初始的灰度蒙版中的部分像素点进行灰度值调整后所得到的蒙版；
[0007]确定所述灰度蒙版中的目标像素点集合；所述目标像素点集合包括所述灰度蒙版中的至少一个进行了灰度值调整的像素点；
[0008]确定所述目标像素点集合所对应的目标灰度值，并根据所述目标灰度值、灰度值与模型高度之间的对应关系，确定所述目标像素点集合的目标模型高度；
[0009]根据所述目标模型高度，生成所述目标像素点集合所对应的目标模型；
[0010]通过所述目标模型对所述原始场景数据进行修改扩充处理，得到修改扩充后的目标场景。
[0011]在一个实施例中，在所述获取针对原始场景预先采集的原始场景数据以及灰度蒙版之前还包括：获取原始场景数据，并确定所述原始场景数据中的语义信息；根据所述语义信息对原始场景数据进行灰度转换，得到初始的灰度蒙版；从所述初始的灰度蒙版中确定所选中的像素点；对所述所选中的像素点的灰度值进行调整，得到灰度蒙版。
[0012]在一个实施例中，所述确定所述灰度蒙版中的目标像素点集合，包括：确定所述原始场景数据中的语义信息，并根据所述语义信息确定所述灰度蒙版中的可以放置待生成的目标模型的候选区域；从所述候选区域的像素点中筛选出携带调整标识、且位置连续的目标像素点，得到目标像素点集合；所述确定所述目标像素点集合所对应的目标灰度值，包括：确定所述目标像素点集合的中心点，并确定所述中心点的灰度值；将所述中心点的灰度
值作为所述目标像素集合所对应的目标灰度值。
[0013]在一个实施例中，所述根据所述目标灰度值、灰度值与模型高度之间的对应关系，确定所述目标像素点集合的目标模型高度，包括：获取所述灰度蒙版的初始高度；所述初始高度是通过对与所述灰度蒙版相对应的原始场景数据进行加权平均计算后得到的；根据灰度值与模型高度之间的对应关系以及所述目标像素点集合所对应的目标灰度值，确定所述目标像素点集合的中心点的候选模型高度；根据所述初始高度和所述候选模型高度之间的差异，确定所述目标像素点集合所对应的目标模型高度。
[0014]在一个实施例中，所述原始场景中包括多个原始模型；所述根据所述目标模型高度，生成所述目标像素点集合所对应的目标模型，包括：从所述原始场景数据中提取出所述目标像素点集合对应的集合场景数据；根据所述集合场景数据，确定与所述目标像素点集合相对应的原始模型的原始尺寸信息；将所述目标模型高度作为待生成的目标模型的中心点的高度，并通过所述目标模型高度对所述原始尺寸信息进行更新，得到目标尺寸信息；根据所述目标尺寸信息对所述集合场景数据进行扩充，得到所述目标像素点集合所对应的目标模型。
[0015]在一个实施例中，所述根据所述目标尺寸信息对所述集合场景数据进行扩充，得到所述目标像素点集合所对应的目标模型，包括：根据所述原始尺寸信息与所述目标尺寸信息之间的差异，确定待生成的目标模型中的待扩充区域；从所述集合场景数据中筛选出目标集合场景数据，并将所述目标集合场景数据填充至待扩充区域中，得到区域场景数据；综合所述区域场景数据和所述集合场景数据，得到所述目标像素点集合所对应的目标模型。
[0016]在一个实施例中，所述根据所述目标模型高度，生成所述目标像素点集合所对应的目标模型，包括：获取目标密度图；所述目标密度图是对所述灰度蒙版中的部分像素点进行灰度值处理后所得到的密度图；根据所述目标密度图和所述目标模型高度，生成所述目标像素点集合所对应的预处理模型；从预设的数据库中查找与所述预处理模型相对应的目标模型。
[0017]在一个实施例中，在所述获取目标密度图之前，所述方法还包括：通过预设采样方法和预设水平尺寸，对所述灰度蒙版中的目标像素点集合进行采样，得到与所述目标像素点集合相对应的待生成的采样像素点集合；针对所述待生成的采样像素点集合中的每个像素点，均响应于对每个所述像素点的灰度值的调整操作，得到目标密度图。
[0018]在一个实施例中，根据所述目标密度图和所述目标模型高度，生成所述目标像素点集合所对应的预处理模型，包括：确定所述目标密度图中的采样像素点集合，并确定所述采样像素点集合对应的预设水平尺寸；所述采样像素点集合包括中心点和集合点；确定每个所述集合点各自对应的像素灰度值，并根据灰度值与模型高度之间的对应关系，分别确定每个所述集合点各自对应的集合点高度；将所述目标模型高度作为待生成的预处理模型的中心点的高度，并综合所述目标模型高度和每个所述集合点高度，得到目标高度尺寸；根据所述预设水平尺寸和所述目标高度尺寸，生成目标像素点集合所对应的预处理模型。
[0019]在一个实施例中，所述通过所述目标模型对所述原始场景数据进行修改扩充处理，得到修改扩充后的目标场景，包括：当所述原始场景数据中包括有与所述目标像素点集合相对应的原始模型时，将所述原始场景数据中的原始模型进行删除，再将所述目标模型
扩充至所述原始场景数据中，得到扩充后的目标场景；当原始场景数据中不包括有与目标像素点集合相对应的原始模型时，将所述目标模型扩充至所述原始场景数据中，得到扩充后的目标场景。
[0020]在一个实施例中，所述灰度蒙版包括多张子蒙版；所述子蒙版包括拆分位置标识；所述将所述目标模型扩充至所述原始场景数据中，得到扩充后的目标场景，包括：对所述目标模型进行模型转换，得到转换模型；所述模型转换包括体积转换、颜色转换或纹理转换中的至少一种；确定所述目标像素点集合所处的所述目标子蒙版的拆分位置标识，以及确定所述目标像素点集合的中心点在所述目标子蒙版中的坐标信息；根据所述拆分位置标识和所述坐标信息，确定所述转换模型在所述原始场景数据中的位置信息；将所述转换模型放置在所述位置信息所指示的目标位置处。
[0021]在一个实施例中，在所述得到修改扩充后的目标场景之本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种场景修改扩充方法，其特征在于，所述方法包括：获取针对原始场景预先采集的原始场景数据以及灰度蒙版；所述灰度蒙版是对初始的灰度蒙版中的部分像素点进行灰度值调整后所得到的蒙版；确定所述灰度蒙版中的目标像素点集合；所述目标像素点集合包括所述灰度蒙版中的至少一个进行了灰度值调整的像素点；确定所述目标像素点集合所对应的目标灰度值，并根据所述目标灰度值、灰度值与模型高度之间的对应关系，确定所述目标像素点集合的目标模型高度；根据所述目标模型高度，生成所述目标像素点集合所对应的目标模型；通过所述目标模型对所述原始场景数据进行修改扩充处理，得到修改扩充后的目标场景。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，在所述获取针对原始场景预先采集的原始场景数据以及灰度蒙版之前，所述方法还包括：获取原始场景数据，并确定所述原始场景数据中的语义信息；根据所述语义信息对原始场景数据进行灰度转换，得到初始的灰度蒙版；从所述初始的灰度蒙版中确定所选中的像素点；对所述所选中的像素点的灰度值进行调整，得到灰度蒙版。3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述确定所述灰度蒙版中的目标像素点集合，包括：确定所述原始场景数据中的语义信息，并根据所述语义信息确定所述灰度蒙版中的可以放置待生成的目标模型的候选区域；从所述候选区域的像素点中筛选出携带调整标识、且位置连续的目标像素点，得到目标像素点集合；所述确定所述目标像素点集合所对应的目标灰度值，包括：确定所述目标像素点集合的中心点，并确定所述中心点的灰度值；将所述中心点的灰度值作为所述目标像素集合所对应的目标灰度值。4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述目标灰度值、灰度值与模型高度之间的对应关系，确定所述目标像素点集合的目标模型高度，包括：获取所述灰度蒙版的初始高度；所述初始高度是通过对与所述灰度蒙版相对应的原始场景数据进行加权平均计算后得到的；根据灰度值与模型高度之间的对应关系，以及所述目标像素点集合所对应的目标灰度值，确定所述目标像素点集合的中心点的候选模型高度；根据所述初始高度和所述候选模型高度之间的差异，确定所述目标像素点集合所对应的目标模型高度。5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述原始场景中包括多个原始模型；所述根据所述目标模型高度，生成所述目标像素点集合所对应的目标模型，包括：从所述原始场景数据中提取出所述目标像素点集合对应的集合场景数据；根据所述集合场景数据，确定与所述目标像素点集合相对应的原始模型的原始尺寸信息；将所述目标模型高度作为待生成的目标模型的中心点的高度，并通过所述目标模型高
度对所述原始尺寸信息进行更新，得到目标尺寸信息；根据所述目标尺寸信息对所述集合场景数据进行扩充，得到所述目标像素点集合所对应的目标模型。6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，所述根据所述目标尺寸信息对所述集合场景数据进行扩充，得到所述目标像素点集合所对应的目标模型，包括：根据所述原始尺寸信息与所述目标尺寸信息之间的差异，确定待生成的目标模型中的待扩充区域；从所述集合场景数据中筛选出目标集合场景数据，并将所述目标集合场景数据填充至待扩充区域中，得到区域场景数据；综合所述区域场景数据和所述集合场景数据，得到所述目标像素点集合所对应的目标模型。7.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述目标模型高度，生成所述目标像素点集合所对应的目标模型，包括：获取目标密度图；所述目标密度图是对所述灰度蒙版中的部分像素点进行灰度值处理后所得到的密度图；根据所述目标密度图和所述目标模型高度，生成所述目标像素点集合所对应的预处理模型；从预设的数据库中查找与所述预处理模型相对应的目标模型。8.根据权利要求7所述的方法，其特征在于，在所述获取目标密度图之前，所述方法还包括：通过预设采样方法和预设水平尺寸，对所述灰度蒙版中的目标像素点集合进行采样，得到与所述目标像素点集合相对应的待生成的采样像素点集合；针对所述待生成的采样像素点...

【专利技术属性】
技术研发人员：刘宇辰，刘轩，莘祯睿，
申请(专利权)人：深圳元戎启行科技有限公司，
类型：发明
国别省市：