[发明专利]一种点云数据的三维边界框确定方法及装置

说明书

本发明实施例公开一种点云数据的三维边界框确定方法及装置，该方法包括：利用预设目标检测算法，对所获得的原始点云数据进行检测，确定待检测目标对应的点云数据的初始三维边界框；利用预设分类算法以及初始三维边界框，确定初始三维边界框所包围的点云数据中每一数据点对应的点类型，点类型为：表征所对应数据点属于待检测目标的类型，或者表征所对应数据点不属于待检测目标的类型；基于待检测目标对应的点云数据的分布特征，以及初始三维边界框所包围的点云数据中每一数据点对应的点类型，确定初始三维边界框对应的目标高度，以确定出待检测目标对应的点云数据的目标三维边界框，以实现准确得到目标物体对应的点云数据所对应指定边的长度。

技术领域

本发明涉及数据处理技术领域，具体而言，涉及一种点云数据的三维边界框确定方法及装置。

背景技术

目前，在基于激光雷达点云数据的目标检测过程中，一般可以利用预设目标检测算法对原始激光雷达点云数据进行检测，生成将目标物体对应的激光雷达点数据完全覆盖的三维边界框，其中，原始激光雷达点云数据为：激光雷达所采集的原始点云数据，该预设目标检测算法包括但不限于：基于机器学习方法的目标检测算法以及基于深度学习方法的目标检测算法。

由于受激光雷达点云数据特性和预设目标检测算法的性能限制，上述生成的三维边界框所包围的激光雷达点云数据中，可能包含其他物体对应的激光雷达点云数据，例如：部分地面及树木等其他物体对应的激光雷达点云数据，和/或噪声点云数据。这就使得生成的三维边界框的尺寸，尤其是高度，往往不够精准。后续的，在很多对精度要求较高的任务(如辅助标注)中，需要对三维边界框的指定边如高度，进行修正，以达到三维边界框的指定边贴合目标物体的轮廓边界的效果。

那么，如何提供一种可以准确得到目标物体对应的点云数据所对应指定边的长度的方法成为亟待解决的问题。

发明内容

本发明提供了一种点云数据的三维边界框确定方法及装置，以实现准确得到目标物体对应的点云数据所对应指定边的长度。具体的技术方案如下：

第一方面，本发明实施例提供了一种点云数据的三维边界框确定方法，所述方法包括：

利用预设目标检测算法，对所获得的原始点云数据进行检测，确定待检测目标对应的点云数据的初始三维边界框，其中，所述初始三维边界框为：包含所述待检测目标对应的点云数据的立体框；

利用预设分类算法以及所述初始三维边界框，确定所述初始三维边界框所包围的点云数据中每一数据点对应的点类型，其中，所述点类型为：表征所对应数据点属于所述待检测目标的类型，或者表征所对应数据点不属于所述待检测目标的类型；

基于所述待检测目标对应的点云数据的分布特征，以及所述初始三维边界框所包围的点云数据中每一数据点对应的点类型，确定所述初始三维边界框对应的目标高度，以确定出所述待检测目标对应的点云数据的目标三维边界框。

可选的，所述基于所述待检测目标对应的点云数据的分布特征，以及所述初始三维边界框所包围的点云数据中每一数据点对应的点类型，确定所述初始三维边界框对应的目标高度的步骤，包括：

在所述初始三维边界框的高度所在方向上，将所述初始三维边界框划分为多个高度上相等的边界框，作为子边界框；

针对每一子边界框，统计该子边界框所包含的数据点中，所对应点类型表征属于所述待检测目标的数据点的个数，作为该子边界框对应的点个数；

基于每一子边界框对应的点个数，确定所述初始三维边界框对应的目标高度。

可选的，所述基于每一子边界框对应的点个数，确定所述初始三维边界框对应的目标高度的步骤，包括：

基于每一子边界框对应的点个数，从所有子边界框中确定出所对应点个数最多的两个子边界框，分别作为第一子边界框和第二子边界框；