【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及自动驾驶，尤其涉及的是基于3d可行驶区域的图像数据增强方法及装置。
技术介绍
1、在自动驾驶场景中，基于图像的3d目标检测模型能够为自动驾驶车辆提供障碍物位置和姿态信息，用于规划和控制车辆的行驶轨迹，但由于真实世界的复杂性，目标检测模型训练所使用的标注数据集是有限的，对于罕见物体的检测是一项重要挑战，主要原因是罕见物体的数据量在标签数据集中的占比很低，甚至是未出现过，比如三角警示牌、道路施工警示牌、倒地锥桶、以及纸箱、石头等物体，这导致目标检测模型无法很好的学习到罕见物体的特征，最终导致漏检，严重影响自动驾驶的安全性。
2、在现有的技术方案中，用于提高罕见物体检测性能的方法，比较有效的是通过数据增强的方式，其中代表性方案为谷歌提出的利用已标注物体的掩膜，将物体从当前图像中抠取出来，并以复制-粘贴的方式，随机缩放后插入到其他图像帧的随机位置，便构造出一帧新图像，以提高已标注物体在模型训练过程中出现的频率。
3、但该方案有以下问题，一方面是该方案针对的是图像2d检测应用场景，粘贴的2d物体无法获知准确的...
【技术保护点】
1.一种基于3D可行驶区域的图像数据增强方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的基于3D可行驶区域的图像数据增强方法，其特征在于，所述建立罕见物体数据库，包括：
3.根据权利要求1所述的基于3D可行驶区域的图像数据增强方法，其特征在于，所述确定所述当前场景的每帧点云对应的可行驶区域，包括：
4.根据权利要求3所述的基于3D可行驶区域的图像数据增强方法，其特征在于，所述根据所述当前场景的多帧点云进行三维重建，根据重建的三维模型提取地面点，并根据提取的地面点估计得到地平面方程，包括：
5.根据权利要求3所述的基于3...
【技术特征摘要】
1.一种基于3d可行驶区域的图像数据增强方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的基于3d可行驶区域的图像数据增强方法，其特征在于，所述建立罕见物体数据库，包括：
3.根据权利要求1所述的基于3d可行驶区域的图像数据增强方法，其特征在于，所述确定所述当前场景的每帧点云对应的可行驶区域，包括：
4.根据权利要求3所述的基于3d可行驶区域的图像数据增强方法，其特征在于，所述根据所述当前场景的多帧点云进行三维重建，根据重建的三维模型提取地面点，并根据提取的地面点估计得到地平面方程，包括：
5.根据权利要求3所述的基于3d可行驶区域的图像数据增强方法，其特征在于，所述在所述当前场景的每帧点云中获得未被物体占据的可行驶区域，包括：
6.根据权利要求1所述的基于3d可行驶区域的图像数据增强方法，其特征在于，所述在每帧点云对应的可行驶区域内选取待增强位置，根据所述待增强...
【专利技术属性】
技术研发人员：颜培清，曹通易，周光，
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：
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