【技术实现步骤摘要】
本公开涉及人工智能，尤其是一种障碍物信息的确定方法、装置和感知模型的训练方法。
技术介绍
1、在自动驾驶、辅助驾驶等场景中，随着感知算法的不断发展，基于高程感知的障碍物感知模型逐渐得到应用。障碍物感知模型的感知结果能够为车辆的规划控制决策提供更丰富的信息，比如，车辆的可行驶区域近似平面，鸟瞰视角的高程图可以直接反映该区域的可行性、障碍物存在性及障碍物的高度等。但是，相关技术中，对障碍物感知模型的训练需要人工标注障碍物信息，例如人工标注高程真值，工作效率较低，成本较高。
技术实现思路
1、为了解决上述人工标注工作效率较低等技术问题，本公开的实施例提供了一种障碍物信息的确定方法、装置和感知模型的训练方法，以提高障碍物信息的标注效率。
2、本公开的第一个方面，提供了一种障碍物信息的确定方法，包括：获取至少一个时间帧中各所述时间帧分别对应的点云数据和车辆定位信息；基于各所述时间帧分别对应的所述点云数据，确定各所述时间帧分别对应的目标检测结果和语义分割结果；基于各所述时间帧分别对应的所述点云数据、所述车辆定位信息、所述目标检测结果和所述语义分割结果，确定各所述时间帧分别对应的稠密点云数据；基于各所述时间帧分别对应的所述稠密点云数据，确定各所述时间帧分别对应的障碍物信息。
3、本公开的第二个方面，提供了一种障碍物感知模型的训练方法，包括：获取至少一个时间帧中各所述时间帧分别对应的传感器数据及障碍物信息，所述传感器数据包括图像数据、点云数据中的至少一者；所述障碍物信息基于
4、本公开的第三个方面，提供了一种障碍物信息的确定装置，包括：第一获取模块，用于获取至少一个时间帧中各所述时间帧分别对应的点云数据和车辆定位信息；第一处理模块，用于基于各所述时间帧分别对应的所述点云数据，确定各所述时间帧分别对应的目标检测结果和语义分割结果；第二处理模块，用于基于各所述时间帧分别对应的所述点云数据、所述车辆定位信息、所述目标检测结果和所述语义分割结果，确定各所述时间帧分别对应的稠密点云数据；第三处理模块，用于基于各所述时间帧分别对应的所述稠密点云数据，确定各所述时间帧分别对应的障碍物信息。
5、本公开的第三个方面，提供一种计算机可读存储介质，所述存储介质存储有计算机程序，所述计算机程序用于执行本公开上述任一实施例所述的方法。
6、本公开的第四个方面，提供一种电子设备，所述电子设备包括：处理器；用于存储所述处理器可执行指令的存储器；所述处理器，用于从所述存储器中读取所述可执行指令，并执行所述指令以实现本公开上述任一实施例所述的方法。
7、本公开的第五个方面，提供了一种计算机程序产品，当所述计算机程序产品中的指令被处理器执行时，执行本公开上述任一实施例提供的方法。
8、基于本公开上述实施例提供的障碍物信息的确定方法、装置和感知模型的训练方法，通过获取至少一个时间帧中各时间帧分别对应的点云数据和车辆定位信息，可以基于各时间帧分别对应的点云数据，确定各时间帧分别对应的目标检测结果和语义分割结果，基于各时间帧分别对应的点云数据、车辆定位信息、目标检测结果和语义分割结果，可以确定各时间帧分别对应的稠密点云数据，进而可以基于各时间帧分别对应的稠密点云数据，确定各时间帧分别对应的障碍物信息。本公开实施例可以确定各时间帧的稠密点云数据，每个时间帧的稠密点云数据可以有效包含该时间帧的障碍物信息，因此，可以根据稠密点云数据实现该时间帧的障碍物信息的自动化确定，从而可以实现障碍物信息的自动化标注，提高标注工作效率，减少人工标注成本，进而可以将自动标注获得的各时间帧的障碍物信息与各时间帧的传感器数据一起用于障碍物感知模型的训练，有助于为模型训练提供丰富的样本数据，以有效提高模型性能。
本文档来自技高网...【技术保护点】
1.一种障碍物信息的确定方法，包括：
2.根据权利要求1所述的方法，其中，所述基于各所述时间帧分别对应的所述点云数据、所述车辆定位信息、所述目标检测结果和所述语义分割结果，确定各所述时间帧分别对应的稠密点云数据，包括：
3.根据权利要求2所述的方法，其中，所述基于该时间帧和该时间帧前后的至少一个其他时间帧分别对应的所述点云数据、所述目标检测结果、所述语义分割结果、和所述车辆定位信息，确定该时间帧对应的稠密点云数据，包括：
4.根据权利要求3所述的方法，其中，所述基于所述目标时间帧和各所述其他时间帧分别对应的所述车辆定位信息，将所述目标时间帧和各所述其他时间帧分别对应的所述第一点云数据进行融合，获得所述目标时间帧对应的融合点云数据，包括：
5.根据权利要求1-4任一所述的方法，其中，所述基于各所述时间帧分别对应的所述稠密点云数据，确定各所述时间帧分别对应的障碍物信息，包括：
6.根据权利要求5所述的方法，其中，所述基于各所述时间帧分别对应的所述稠密点云数据，生成各所述时间帧分别对应的高程真值，包括：
7.根据权
8.根据权利要求5所述的方法，其中，所述基于各所述时间帧分别对应的所述稠密点云数据，生成各所述时间帧分别对应的高程真值，包括：
9.根据权利要求8所述的方法，其中，所述基于所述分布结果，确定所述目标时间帧对应的鸟瞰视角的高程真值，包括：
10.根据权利要求8所述的方法，其中，所述基于所述目标时间帧的所述稠密点云数据，确定所述稠密点云数据中的各点在所述目标时间帧对应的鸟瞰视角的二维网格坐标系的分布结果，包括：
11.一种障碍物感知模型的训练方法，包括：
12.一种障碍物信息的确定装置，包括：
13.一种计算机可读存储介质，所述存储介质存储有计算机程序，所述计算机程序用于执行上述权利要求1-10任一所述的方法或上述权利要求11所述的方法。
14.一种电子设备，所述电子设备包括：
...【技术特征摘要】
1.一种障碍物信息的确定方法，包括：
2.根据权利要求1所述的方法，其中，所述基于各所述时间帧分别对应的所述点云数据、所述车辆定位信息、所述目标检测结果和所述语义分割结果，确定各所述时间帧分别对应的稠密点云数据，包括：
3.根据权利要求2所述的方法，其中，所述基于该时间帧和该时间帧前后的至少一个其他时间帧分别对应的所述点云数据、所述目标检测结果、所述语义分割结果、和所述车辆定位信息，确定该时间帧对应的稠密点云数据，包括：
4.根据权利要求3所述的方法，其中，所述基于所述目标时间帧和各所述其他时间帧分别对应的所述车辆定位信息，将所述目标时间帧和各所述其他时间帧分别对应的所述第一点云数据进行融合，获得所述目标时间帧对应的融合点云数据，包括：
5.根据权利要求1-4任一所述的方法，其中，所述基于各所述时间帧分别对应的所述稠密点云数据，确定各所述时间帧分别对应的障碍物信息，包括：
6.根据权利要求5所述的方法，其中，所述基于各所述时间帧分别对应的所述稠密点云数据，...
【专利技术属性】
技术研发人员：陈腾，谢佳锋，任伟强，张骞，
申请(专利权)人：北京地平线信息技术有限公司，
类型：发明
国别省市：
还没有人留言评论。发表了对其他浏览者有用的留言会获得科技券。