【技术实现步骤摘要】
本申请涉及点云标注，尤其涉及一种点云语义分割标注方法、网络训练方法及相关装置。
技术介绍
1、随着三维传感技术、智能汽车和智慧交通等技术的发展，点云数据的应用场景越来越广泛，其中，自动驾驶点云语义分割能够精细识别场景中点云的语义类别，在场景感知中具有重要意义。点云语义分割是通过对点云数据进行语义分类和分割，能够将场景中的不同语义类别进行分类，为自动驾驶系统的决策提供更加准确和可靠的数据支持。
2、点云语义分割的性能和效果很大程度上依赖于训练数据标注的质量和数量。然而，传统的点云语义分割标注是一项非常耗时费力的工作，需要人工对每个点云数据进行逐点的类别标注或对前景目标进行单独标注。而目前加速标注的方式主要是利用现有的数据训练一个点云语义分割网络，然后为新数据提供预标注数据，再人工对预标注做精细化修正，从而得到比较精确的标注结果，但是其网络输出的结果对未标注数据往往精度较低，缺乏准确性和鲁棒性，同时，该方式对人工的依赖度依然很高，需要较高的人力成本，且其效率较低。
技术实现思路
1、本申请主要提供一种点云语义分割标注方法、网络训练方法及相关装置，旨在解决点云语义分割标注效率低、成本高，以及准确性和鲁棒性差的技术问题。
2、为解决上述技术问题，本申请采用的技术方案是：提供一种点云语义分割标注方法。该点云语义分割标注方法包括：获取待标注点云数据、点云语义分割网络和点云检测网络；基于所述点云语义分割网络对所述待标注点云数据进行语义分割标注，以生成第一预标注数据；基于所
3、在一些实施例中，所述采用所述目标框预标注数据对所述第一预标注数据进行目标框修正，以得到第二预标注数据，包括：以所述目标框预标注数据中的正确标注点修正所述第一预标注数据中的漏标注点；以所述目标框预标注数据中的背景点修正所述第一预标注数据中的误标注点。
4、在一些实施例中，在所述得到第二预标注数据之后，还包括：基于人工目标框标注数据对所述第二预标注数据进行目标框修正，以得到第三预标注数据，其中所述人工目标框标注数据是基于得到所述第二预标注数据后的待标注点云数据进行人工标注得到的。
5、在一些实施例中，所述基于人工标注的目标框对所述第二预标注数据进行目标框修正，包括：获取人工标注的所述人工目标框标注数据；以所述人工目标框标注数据中的正确标注点修正所述第二预标注数据中的漏标注点；以所述人工目标框标注数据中的背景点修正所述第二预标注数据中的误标注点。
6、在一些实施例中，所述基于所述点云语义分割网络对所述待标注点云数据进行语义分割标注，以生成第一预标注数据，包括：将所述待标注点云数据输入所述点云语义分割网络，以获取各待标注点云数据的语义类别得分；将所述语义类别得分最高的语义类别作为所述待标注点云数据的语义类别，以得到所述第一预标注数据。
7、在一些实施例中，所述点云语义分割网络由样本点云语义分割标注数据集对目标检测模型训练得到；所述点云检测网络由样本点云检测框标注数据集对目标检测模型训练得到。
8、为解决上述技术问题，本申请采用的另一个技术方案是：提供一种点云语义分割标注网络训练方法，该点云语义分割标注网络训练方法包括：获取原始点云数据；基于如上述的点云语义分割标注方法对所述原始点云数据进行标注以获取训练数据；采用所述训练数据对所述点云语义分割标注网络进行训练。
9、为解决上述技术问题，本申请采用的另一个技术方案是：提供一种存储介质，该存储介质上存储有程序数据，其特征在于，所述程序数据被处理器执行时实现如上述的点云语义分割标注方法的步骤，或如上述点云语义分割标注网络训练方法的步骤。
10、为解决上述技术问题，本申请采用的另一个技术方案是：提供一种车载设备，该车载设备包括相互连接的处理器和存储器，所述存储器存储有计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时，实现如上述的点云语义分割标注方法的步骤，或如上述点云语义分割标注网络训练方法的步骤。
11、为解决上述技术问题，本申请采用的另一个技术方案是：提供一种车辆，该车辆包括如上述的存储介质或如上述的车载设备。
12、本申请的有益效果是：区别于现有技术的情况，本申请公开了一种点云语义分割标注方法、网络训练方法及相关装置。本申请通过采用点云语义分割网络和点云检测网络分别获取第一预标注数据和目标框预标注数据，并通过将该目标框预标注数据对该第一预标注数据进行目标框修正，从而对漏标注点和误标注点进行修正，以有效区分出背景点和正确标注点，得到第二预标注数据，提升了点云语义分割标注的效率和精度，减少了对人工的依赖，降低了人力成本，得到的第二预标注数据也具备较高的准确性和鲁棒性。同时，在上述修正之后，还可以基于人工标注的人工目标框标注数据对第二预标注数据进行更加精细化的目标框修正，修正不合理的目标框和误生成的目标框范围的第二预标注数据，有利于进一步保证语义类别的正确性，得到更加准确、鲁棒的第三预标注数据。此外，经过该点云语义分割标注方法得到的数据还可以用来对点云语义分割标注网络进行训练，从而有利于提升相应网络的准确性、鲁棒性和泛化能力，实现高效、准确的点云语义分割标注。相应的存储介质、车载设备和车辆也利用上述方法，从而能够得到准确、鲁棒的点云语义分割预标注数据，有利于提高点云语义分割标注的标注效率和降低人力成本。
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1.一种点云语义分割标注方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的点云语义分割标注方法，其特征在于，所述采用所述目标框预标注数据对所述第一预标注数据进行目标框修正，以得到第二预标注数据，包括：
3.根据权利要求1或2所述的点云语义分割标注方法，其特征在于，在所述得到第二预标注数据之后，还包括：
4.根据权利要求3所述的点云语义分割标注方法，其特征在于，所述基于人工标注的目标框对所述第二预标注数据进行目标框修正，包括：
5.根据权利要求2所述的点云语义分割标注方法，其特征在于，所述基于所述点云语义分割网络对所述待标注点云数据进行语义分割标注，以生成第一预标注数据，包括：
6.根据权利要求1所述的点云语义分割标注方法，其特征在于，所述点云语义分割网络由样本点云语义分割标注数据集对目标检测模型训练得到；所述点云检测网络由样本点云检测框标注数据集对目标检测模型训练得到。
7.一种点云语义分割标注网络训练方法，其特征在于，包括：
8.一种存储介质，其上存储有程序数据，其特征在于，所述程序数据被处理器
9.一种车载设备，其特征在于，包括相互连接的处理器和存储器，所述存储器存储有计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时，实现如权利要求1-6任一项所述的点云语义分割标注方法的步骤，或如权利要求7所述的点云语义分割标注网络训练方法的步骤。
10.一种车辆，其特征在于，所述车辆包括如权利要求8所述的存储介质或如权利要求9所述的车载设备。
...【技术特征摘要】
1.一种点云语义分割标注方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的点云语义分割标注方法，其特征在于，所述采用所述目标框预标注数据对所述第一预标注数据进行目标框修正，以得到第二预标注数据，包括：
3.根据权利要求1或2所述的点云语义分割标注方法，其特征在于，在所述得到第二预标注数据之后，还包括：
4.根据权利要求3所述的点云语义分割标注方法，其特征在于，所述基于人工标注的目标框对所述第二预标注数据进行目标框修正，包括：
5.根据权利要求2所述的点云语义分割标注方法，其特征在于，所述基于所述点云语义分割网络对所述待标注点云数据进行语义分割标注，以生成第一预标注数据，包括：
6.根据权利要求1所述的点云语义分割标注方法，其特征在于，所述点云语义分割网络由样本点云语义分...
【专利技术属性】
技术研发人员：张瑞翔，
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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