图像深度的标注方法、装置、介质和设备制造方法及图纸

本公开实施例公开了一种图像深度的标注方法、装置、介质和设备，其中，方法包括：确定多帧图像、及各帧图像分别对应的第一点云数据和定位信息；基于各帧图像分别对应的第一点云数据和定位信息，确定各帧图像分别对应的相机坐标系下的稠密点云数据；对各帧图像分别对应的稠密点云数据进行去遮挡处理，获得各帧图像分别对应的去遮挡后的目标稠密点云数据；根据各帧图像分别对应的目标稠密点云数据，确定各帧图像分别对应的深度标注结果。本公开实施例可以点云数据稠密化实现了图像深度的自动化标注，有效提高图像深度的标注效率，大大降低标注成本。并且通过对稠密点云数据进行去遮挡处理，可以进一步提高图像深度标注结果的准确性和有效性。

【技术实现步骤摘要】

本公开涉及计算机视觉技术，尤其是一种图像深度的标注方法、装置、介质和设备。

技术介绍

1、在智能驾驶场景，基于视觉的障碍物检测、分割等视觉任务可以为下游决策提供三维障碍物信息，基于视觉的障碍物检测和分割通常依赖于对图像的深度估计，图像的深度估计通常基于深度学习模型实现。深度学习模型的训练往往需要大量的训练图像(或称样本图像)及训练图像对应的深度真值。相关技术中，通常通过激光雷达辅助实现图像深度的标注。但是，基于激光雷达获得的图像深度真值容易受环境因素的影响，导致图像深度真值准确性较低。

技术实现思路

1、本公开的实施例提供了一种图像深度的标注方法、装置、介质和设备，可以提高图像深度的标注效率，降低标注成本，并且可以提高标注结果的准确性。

2、本公开实施例的第一个方面，提供了一种图像深度的标注方法，包括：确定多帧图像、及各帧图像分别对应的第一点云数据和定位信息；基于各帧图像分别对应的所述第一点云数据和所述定位信息，确定各帧图像分别对应的相机坐标系下的稠密点云数据；对各帧图像分别对应的所述稠密点云数据本文档来自技高网...

【技术保护点】

1.一种图像深度的标注方法，包括：

2.根据权利要求1所述的方法，其中，所述对各帧图像分别对应的所述稠密点云数据进行去遮挡处理，获得各帧图像分别对应的去遮挡后的目标稠密点云数据，包括：

3.根据权利要求2所述的方法，其中，所述根据所述投影点集中各投影点分别对应的深度值和深度变化量阈值，对所述稠密点云数据进行去遮挡处理，获得所述目标图像对应的所述目标稠密点云数据，包括：

4.根据权利要求1-3任一项所述的方法，其中，所述基于各帧图像分别对应的所述第一点云数据和所述定位信息，确定各帧图像分别对应的相机坐标系下的稠密点云数据，包括：>

5.根据权利...

【技术特征摘要】

1.一种图像深度的标注方法，包括：

2.根据权利要求1所述的方法，其中，所述对各帧图像分别对应的所述稠密点云数据进行去遮挡处理，获得各帧图像分别对应的去遮挡后的目标稠密点云数据，包括：

3.根据权利要求2所述的方法，其中，所述根据所述投影点集中各投影点分别对应的深度值和深度变化量阈值，对所述稠密点云数据进行去遮挡处理，获得所述目标图像对应的所述目标稠密点云数据，包括：

4.根据权利要求1-3任一项所述的方法，其中，所述基于各帧图像分别对应的所述第一点云数据和所述定位信息，确定各帧图像分别对应的相机坐标系下的稠密点云数据，包括：

5.根据权利要求4所述的方法，其中，所述基于各所述第一静态场景点云数据、各所述第一动态对象点云数据和各所述第一位姿信息，确定所述目标图像对应的相机坐标系下的所述稠密点云数据，包括：

6.根据权利要求5所述的方法，其中，所述基于各所述第二静态场景点云数据，确定所述目标图像对应的稠密静态场景点云数据，包括：

7.根据权利要求6所述的方法，其中，所述基于各所述目标第二静态场景点云数据，确定所述目标图像对应的所述稠密静态场景点云数据，包括：

8.根据权利要...

【专利技术属性】
技术研发人员：毛一鸣，
申请(专利权)人：上海安亭地平线智能交通技术有限公司，
类型：发明
国别省市：