【技术实现步骤摘要】
修正三维点云人工标注内容的方法和系统
[0001]本专利技术涉及三维点云数据标注
，具体地，涉及一种修正三维点云人工标注内容的方法和系统。
技术介绍
[0002]目前无人驾驶技术正在快速发展。从技术角度看，无人驾驶的核心技术在于：感知，即系统从环境收集、提取相关信息的能力，例如行人车辆、道路标志的检测；规划，指的是无人驾驶车辆从出发地到目的地的决策过程，需要综合考虑安全、避障、路线优化问题；控制，指的是精准完成规划动作的能力。其中感知是后续规划、控制的基础和必要条件。当前，大量深度学习算法被应用于无人驾驶技术中，例如目标检测算法中的SSD、R
‑
CNN、Cascade RCNN等。为了应用深度学习算法，前期往往需要对采集到的点云数据进行标注，以供后续感知、规划、控制模型的训练之用。
[0003]在建设自身三维点云标注平台过程中，一般的工作流程是当标注业务从零开始构建时，首先进行人工标注，有了初步模型后，再进行半自动标注，模型训练成熟后，就可以进行全自动标注。然而在人工标注阶段，由于个体差异和理...
【技术保护点】
【技术特征摘要】
1.一种修正三维点云人工标注内容的方法，其特征在于，包括：步骤S1：获取原始三维点云，对其进行人工标注，得到人工标注内容，所述人工标注内容包括人工标注框和人工标签；步骤S2：对所述原始三维点云进行滤波，去除地面点而保留非地面点，得到滤波后三维点云；步骤S3：针对所述滤波后三维点云，根据所述人工标注框的信息，确定哪些点位于所述人工标注框之内，得到框内点云；步骤S4：对所述框内点云进行聚类并去除噪点，得到聚类结果，所述聚类结果包括若干类的点云以及类别数N；步骤S5：根据类别数N，对所述人工标注内容进行修正，得到修正后标注内容，所述修正后标注内容包括修正后标注框和修正后标签。2.根据权利要求1所述的修正三维点云人工标注内容的方法，其特征在于，所述步骤S2中对所述原始三维点云进行滤波的方法包括布料滤波法、斜率滤波法和自适应不规则网络过滤法。3.根据权利要求1所述的修正三维点云人工标注内容的方法，其特征在于，所述步骤S3包括：步骤S3.1：根据所述人工标注框相对于参考坐标系旋转的角度(θ
x
，θ
y
，θ
z
)，得到旋转矩阵R及其逆矩阵R
‑1：：步骤S3.2：针对所述滤波后三维点云中的所有点，利用矩阵R
‑1对它们进行逆旋转变换，若某个点在参考坐标系中的原始坐标为(x
a
，y
a
，z
a
)，则根据计算得到该点的变换后坐标为(x
′
a
，y
′
a
，z
′
a
)，若x
′
a
、y
′
a
和z
′
a
满足：则判断该点位于所述人工标注框之内，否则判断该点位于所述人工标注框之外；式中，(x
′0，y
′0，z
′0)为所述人工标注框的中心点经逆旋转变换后的坐标，l
x
、l
y
、l
z
为所述人工标注框在三个轴向上的长度，d
x
、d
y
、d
z
为长度裕量；步骤S3.3：遍历所述滤波后三维点云中的所有点后，选取所有位于所述人工标注框之
内的点，得到框内点云。4.根据权利要求1所述的修正三维点云人工标注内容的方法，其特征在于，所述步骤S4中采用DBSCAN算法对所述框内点云进行聚类。5.根据权利要求1所述的修正三维点云人工标注内容的方法，其特征在于，所述步骤S5包括：若类别数N＝0，则删除所述人工标注框；若类别数N＝1，则审核该类点云的人工标注框和人工标签，若符合标准则不修正，若不符合标准则重新标注，得到该类点云的修正后标注框和修正后标签；若类别数N>1，则对每一类点云进行重新标注，得到每一类点云的修正后标注框和修正后标签。6.根据权利要求5所述的修正三维点云人工标注内容的方法，其特征在于，获得某一类点云的修正后标注框的方法包括：将该类点云投影到坐标系的xoy平面上，得到平面投影，然后求取所述平面投影的最小面积外接矩形，最后根据该类点云在z轴上的最大值和最小值，确定所述最小面积外接矩形对应的立方体，即得到修正后标注框；在所述最小面积外接矩形的计算中，先采用Graham扫描法计算所述平面投影所包含的点的凸包，然后利用旋转卡壳法计算所述凸包的最小面积外接矩形。7.一种修正三维点云人工标注内容的系统，其特征在于，包括：原始...
【专利技术属性】
技术研发人员：何弢，梁温，刘耀勇，
申请(专利权)人：上海酷移机器人有限公司，
类型：发明
国别省市：
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