【技术实现步骤摘要】
本申请涉及自动驾驶，特别涉及一种基于点云数据的虚拟框标注方法、装置、车辆及存储介质。
技术介绍
1、目前市面上对点云的标注方式大多都是标注完一帧，再反复标注后面一帧，或是直接上一帧标注框原封不动的复制到下一帧，然后再单独每个调整当前帧的标注框的框贴合度，这样虽然保证了追踪id一致性，但是耗费了大量时间，效率很低，并且传统的标注工具标注质量依赖标注员的能力和标注团队的审核力度，耗费了巨大的人力和时间保证标注质量。
2、相关技术中提出一些点云数据标注方案，但是通用性不强，大多都是强依赖于自身模型，或依赖于硬件本身，都无法从本质上提高标注效率，亟待解决。
技术实现思路
1、本申请提供一种基于点云数据的虚拟框标注方法、装置、车辆及存储介质，以解决相关技术中的标注工具目标追踪物id、类别和属性保持一致困难，并且依赖于标注员的标注能力，导致交付周期长，标注质量和标注效率低下等问题。
2、本申请第一方面实施例提供一种基于点云数据的虚拟框标注方法，包括以下步骤：获取待标注点云数据的姿态信息和惯性测量单元imu(inertial measurement unit，惯性测量单元)信息；基于所述姿态信息和所述imu信息，利用预设的全局选择追踪算法和预设最小包围盒算法生成所述待标注点云数据的每一帧对应的虚拟框；从所述待标注点云数据的每一帧对应的虚拟框中筛选出满足预设标注条件的至少一个目标虚拟框，并基于所述待标注点云数据的属性信息分别对每个目标虚拟框进行标注。
3、可选地
4、可选地，在得到所述初始点云数据包之后，包括：对所述初始点云数据包进行解析、脱敏和抽帧处理，得到初始点云数据；根据接收到的标注员的标注指令分别对所述初始点云数据的前后端至少一组帧标注虚拟框后得到待标注点云数据。
5、可选地，所述从所述待标注点云数据的每一帧对应的虚拟框中筛选出满足预设标注条件的至少一个目标虚拟框，包括：过滤点云的数量小于预设点云数量的虚拟框，和/或不满足预设贴合条件的虚拟框，和/或所述点云的追踪id和类别属性与所述虚拟框的属性信息不满足预设一致条件的虚拟框，得到所述满足预设标注条件的至少一个目标虚拟框。
6、可选地，所述待标注点云数据的属性信息包括尺寸信息、形状信息和朝向信息中的至少一种。
7、可选地，在基于所述待标注点云数据的属性信息分别对所述每个目标虚拟框进行标注之后，包括：将所述原始点云数据包和标注后的点云数据存储至预设数据库中。
8、本申请第二方面实施例提供一种基于点云数据的虚拟框标注装置，包括：获取模块，用于获取待标注点云数据的姿态信息和惯性测量单元imu信息；生成模块，用于基于所述姿态信息和所述imu信息，利用预设的全局选择追踪算法和预设最小包围盒算法生成所述待标注点云数据的每一帧对应的虚拟框；标注模块，用于从所述待标注点云数据的每一帧对应的虚拟框中筛选出满足预设标注条件的至少一个目标虚拟框，并基于所述待标注点云数据的属性信息分别对每个目标虚拟框进行标注。
9、可选地，在获取所述待标注点云数据的姿态信息和惯性测量单元imu信息之前，所述获取模块，还用于：获取车辆传感器采集的原始点云数据包；利用预设的处理策略对所述原始点云数据包预处理，得到初始点云数据包，其中，所述预设的处理策略包括去噪、滤波和降采样中的至少一种。
10、可选地，在得到所述初始点云数据包之后，所述获取模块，还用于：对所述初始点云数据包进行解析、脱敏和抽帧处理，得到初始点云数据；根据接收到的标注员的标注指令分别对所述初始点云数据的前后端至少一组帧标注虚拟框后得到待标注点云数据。
11、可选地，所述标注模块，还用于：过滤点云的数量小于预设点云数量的虚拟框，和/或不满足预设贴合条件的虚拟框，和/或所述点云的追踪id和类别属性与所述虚拟框的属性信息不满足预设一致条件的虚拟框，得到所述满足预设标注条件的至少一个目标虚拟框。
12、可选地，所述待标注点云数据的属性信息包括尺寸信息、形状信息和朝向信息中的至少一种。
13、可选地，在基于所述待标注点云数据的属性信息分别对所述每个目标虚拟框进行标注之后，所述标注模块，还用于：将所述原始点云数据包和标注后的点云数据存储至预设数据库中。
14、本申请第三方面实施例提供一种车辆，包括：存储器、处理器及存储在所述存储器上并可在所述处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述程序，以实现如上述实施例所述的基于点云数据的虚拟框标注方法。
15、本申请第四方面实施例提供一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，该程序被处理器执行，以用于实现如上述实施例所述的基于点云数据的虚拟框标注方法。
16、本申请基于待标注点云数据的姿态信息和惯性测量单元imu信息，利用预设的全局选择追踪算法和预设最小包围盒算法生成待标注点云数据的每一帧对应的虚拟框，并从待标注点云数据的每一帧对应的虚拟框中筛选出满足预设标注条件的至少一个目标虚拟框，根据待标注点云数据的属性信息分别对每个目标虚拟框进行标注。由此，解决了相关技术中的标注工具目标追踪物id、类别和属性保持一致困难，并且依赖于标注员的标注能力，导致交付周期长，标注质量和标注效率低下等问题，提高了标注效率，降低了对标注员的标注能力的依赖，从而实现对自动驾驶系统中的场景对象进行快速、准确的标注，提高自动驾驶系统的感知和决策能力。
17、本申请附加的方面和优点将在下面的描述中部分给出，部分将从下面的描述中变得明显，或通过本申请的实践了解到。
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1.一种基于点云数据的虚拟框标注方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，在获取所述待标注点云数据的姿态信息和所述惯性测量单元IMU信息之前，包括：
3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，在得到所述初始点云数据包之后，包括：
4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述从所述待标注点云数据的每一帧对应的虚拟框中筛选出满足预设标注条件的至少一个目标虚拟框，包括：
5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述待标注点云数据的属性信息包括尺寸信息、形状信息和朝向信息中的至少一种。
6.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，在基于所述待标注点云数据的属性信息分别对所述每个目标虚拟框进行标注之后，包括：
7.一种基于点云数据的虚拟框标注装置，其特征在于，包括：
8.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，在获取所述待标注点云数据的姿态信息和惯性测量单元IMU信息之前，所述获取模块，还用于：
9.一种车辆，其特征在于，包括存储器、处理器；
10.
...【技术特征摘要】
1.一种基于点云数据的虚拟框标注方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，在获取所述待标注点云数据的姿态信息和所述惯性测量单元imu信息之前，包括：
3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，在得到所述初始点云数据包之后，包括：
4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述从所述待标注点云数据的每一帧对应的虚拟框中筛选出满足预设标注条件的至少一个目标虚拟框，包括：
5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述待标注点云数据的属性信息包括尺寸信息、形状信息和朝向信息中的至少一种。
...【专利技术属性】
技术研发人员：胡哲，
申请(专利权)人：大卓智能科技有限公司，
类型：发明
国别省市：
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