【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及自动驾驶，具体地涉及一种数据增强方法及装置、存储介质、终端、计算机程序产品。
技术介绍
1、在自动驾驶技术的发展过程中，数据增强技术扮演着至关重要的角色。自动驾驶系统依赖大量的场景数据(例如，点云数据、图像数据等)来训练深度学习模型或进行自动驾驶仿真测试。然而，获取和标注足够多样化和高质量的场景数据既昂贵又耗时。并且，自动驾驶场景存在严重的数据长尾分布问题，即常见动态障碍物(例如，行人、机动车、非机动车等)较容易采集，而不常见的道路异常障碍物数据(例如，道路中的纸箱、沙土堆、垃圾袋等)则很难采集，但这种道路异常障碍物对自动驾驶的安全有极大的考验。通过数据增强技术，可以模拟各种道路条件，在原始场景数据中生成大量异常障碍物，以获得更加多样丰富的自动驾驶仿真测试数据，以及提高自动驾驶感知模型对异常障碍物的检测能力，使自动驾驶相关算法或感知模型能够应对多样化的驾驶场景。
2、在自动驾驶领域的现有数据增强技术中，往往是在相机在特定时刻采集的单帧图像，或激光雷达在特定时刻采集单帧点云中生成障碍物数据。然而，单帧图像或单帧点...
【技术保护点】
1.一种数据增强方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，在对于每帧原始点云，将其与对应的变换障碍物数据进行合并之前，所述方法还包括：
3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述对于每帧原始点云与对应的变换障碍物数据进行遮挡情况分析，包括：
4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，基于所述相机空间点云数据、相机空间障碍物数据，以及该相机坐标系与对应的图像坐标系之间的第二转换矩阵，对该帧原始点云与对应的所述变换障碍物数据进行遮挡情况分析，包括：
5.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述
...【技术特征摘要】
1.一种数据增强方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，在对于每帧原始点云，将其与对应的变换障碍物数据进行合并之前，所述方法还包括：
3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述对于每帧原始点云与对应的变换障碍物数据进行遮挡情况分析，包括：
4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，基于所述相机空间点云数据、相机空间障碍物数据，以及该相机坐标系与对应的图像坐标系之间的第二转换矩阵，对该帧原始点云与对应的所述变换障碍物数据进行遮挡情况分析，包括：
5.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：
6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：
7.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述对于每帧原始点云，将所述初始障碍物数据变换至该帧原始点云所属的激光雷达坐标系，得到对应的变换障碍物数据，包括：
8.根据权利要求1或7所述的方法，其特征在于，在对于每帧原始点云，将所述初始障碍物数据变换至该帧原始...
【专利技术属性】
技术研发人员：黄超，陈熙，舒浩宇，姚为龙，
申请(专利权)人：上海仙途智能科技有限公司，
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。