路侧系统、真值系统、真值确定方法和自动标注方法技术方案

本发明专利技术提供了路侧系统、真值系统和真值确定方法。该真值系统包括：获取模块，配置成获取环境的激光雷达点云数据和背景点云数据；预处理模块，配置成对激光雷达点云数据和背景点云数据进行预处理，以得到所述环境中前景对象的3D体素数据；以及表面渲染模块，配置成将所述3D体素数据输入自监督表面渲染模型，以获得包含所述前景对象的多尺寸特征图和符号距离函数(SDF)的模型输出，并采用所述多尺寸特征图和所述符号距离函数对所述前景对象进行表面渲染以得到所述前景对象的真值。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术涉及基于激光雷达并采用ai技术来获得3d重建级别的真值的方法和系统。

技术介绍

1、标注环境中的对象在诸多领域是热门话题，尤其是自动驾驶领域。目前在自动驾驶领域被广泛采用的标注方式是基于传感器数据的人工标注、半自动标注和自动标注。然而，这些现有的标注方式都存在准确性欠佳的问题，因为传感器在感测环境时存在视野被遮挡或者可视范围有限的问题。而且，这些现有的标注方式通常都只能获得包络框级别的真值，而无法获得3d重建级别的真值。另外，这些现有的标注方式通常采用监督式机器学习算法来还原标注对象的样貌。这样，标注结果的质量强相关于人工标注而得到的样本标签。即，样本标签数量越多，准确度越高，则标注结果的质量越高。这就需要大量的人力成本和工作时间。

技术实现思路

1、鉴于此，根据本专利技术的一个发面，提供了一种基于激光雷达的真值系统，其包括：获取模块，配置成获取环境的激光雷达点云数据和背景点云数据；预处理模块，配置成对激光雷达点云数据和背景点云数据进行预处理，以得到所述环境中前景对象的3d体素数据；以及表面渲染模块本文档来自技高网...

【技术保护点】

1.一种基于激光雷达的真值系统，包括：

2.如权利要求1所述的真值系统，其中，所述自监督表面渲染模型是预先训练好的，或者以所述3D体素数据作为训练样本、由所述表面渲染模块对初始自监督表面渲染模型进行训练获得。

3.如权利要求1或2所述的真值系统，其中，所述激光雷达数据是由设置于路侧设施上的多个激光雷达从多个视角检测所述环境而得到的多视角激光雷达点云数据。

4.如权利要求2所述的真值系统，其中，所述自监督表面渲染模型是采用预定的损失函数训练获得，所述预定的损失函数包括深度损失函数和SDF损失函数，

5.如权利要求2所述的真值系统，其中，所述获...

【技术特征摘要】

1.一种基于激光雷达的真值系统，包括：

2.如权利要求1所述的真值系统，其中，所述自监督表面渲染模型是预先训练好的，或者以所述3d体素数据作为训练样本、由所述表面渲染模块对初始自监督表面渲染模型进行训练获得。

3.如权利要求1或2所述的真值系统，其中，所述激光雷达数据是由设置于路侧设施上的多个激光雷达从多个视角检测所述环境而得到的多视角激光雷达点云数据。

4.如权利要求2所述的真值系统，其中，所述自监督表面渲染模型是采用预定的损失函数训练获得，所述预定的损失函数包括深度损失函数和sdf损失函数，

5.如权利要求2所述的真值系统，其中，所述获取模块被配置成获取所述环境的多视角激光雷达点云数据；

6.如权利要求1所述的真值系统，其中，对激光雷达点云数据和背景点云数据进行预处理包括：

7.如权利要求1-6中任一项所述的真值系统，其中，所述表面渲染模块还配置成：

8.如要求...

【专利技术属性】
技术研发人员：王磊臣，罗敏杰，M·P·察普夫，
申请(专利权)人：罗伯特·博世有限公司，
类型：发明
国别省市：