【技术实现步骤摘要】
本申请涉及自动驾驶，尤其涉及一种点云数据标注方法、存储介质和电子设备。
技术介绍
1、在辅助驾驶系统中，车辆自身需要依赖周围交通环境中各种目标判断是否跟车、刹车、变道超车、避让等操作，辅助驾驶系统在获取这些目标时一般会选择摄像头产生的2d图像作为其感知的输入，2d图像经过目标检测器后输出障碍物的检测框。该目标检测器一般采用神经网络模型，需要对海量真实数据通过反向传播训练得到。在训练时，需要对海量真实数据进行标注。
2、目前，主要采用两种标注方式：一种是全人工标注方式，该方式一般是通过激光雷达扫描得到的点云进行标注，标注后再将其映射到2d图像空间，该过程需要标注人员配合点云数据和图像数据同时查看，标注过程较长，较为耗费人力；另一种是半自动化标注方式，该方式是先基于ai(artificial intelligence，人工智能)技术得到点云目标检测模型，然后利用点云目标检测模型对点云进行3d目标检测，保留检测结果中置信度较高的3d目标框，再由标注人员检查调整。相比于全人工标注方式，半自动化标注方式可以减少一部分人工标注的工作量，...
【技术保护点】
1.一种点云数据标注方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的点云数据标注方法，其特征在于，所述根据所述三维检测框的得分和追踪编码，从所述三维检测框中筛选出目标框，包括：
3.根据权利要求1所述的点云数据标注方法，其特征在于，所述对所述连续帧点云数据进行目标检测和目标追踪，得到三维检测框和所述三维检测框的得分、追踪编码，包括：
4.根据权利要求1所述的点云数据标注方法，其特征在于，所述方法还包括：
5.根据权利要求4所述的点云数据标注方法，其特征在于，所述将所述二维检测框与对应点云数据的三维检测框进行融合，得到可...
【技术特征摘要】
1.一种点云数据标注方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的点云数据标注方法，其特征在于，所述根据所述三维检测框的得分和追踪编码，从所述三维检测框中筛选出目标框，包括：
3.根据权利要求1所述的点云数据标注方法，其特征在于，所述对所述连续帧点云数据进行目标检测和目标追踪，得到三维检测框和所述三维检测框的得分、追踪编码，包括：
4.根据权利要求1所述的点云数据标注方法，其特征在于，所述方法还包括：
5.根据权利要求4所述的点云数据标注方法，其特征在于，所述将所述二维检测框与对应点云数据的三维检测框进行融合，得到可见三维检测框，包括：
6.根据权利要求1所述的点云数据标注方法，其特征在于，所述方法还包括：
7.根...
【专利技术属性】
技术研发人员：赵亮，郭涛，胡金水，殷兵，刘聪，李必然，娄舜，王烽人，
申请(专利权)人：科大讯飞股份有限公司，
类型：发明
国别省市：
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