[发明专利]对图像数据进行标注的方法、装置及电子设备

权利要求书

1.一种对图像数据进行标注的方法，包括：

确定需要被标注的图像数据集和与所述图像数据集在时间上同步的第一点云数据集，其中，所述第一点云数据集通过激光雷达采集得到；

对所述图像数据集和所述第一点云数据集进行多传感器融合，得到融合后的第二点云数据集；

对所述第二点云数据集进行稠密化，得到增强的第三点云数据集；

对所述第三点云数据集进行测试数据增强和目标框加权融合，得到所述第一点云数据集中的第一目标对象；

基于所述第一目标对象，标注所述图像数据集中的第二目标对象。

2.根据权利要求1所述的方法，其中，确定需要被标注的图像数据集和与所述图像数据集在时间上同步的第一点云数据集，包括：

控制摄像头和所述激光雷达时间同步；

确定所述摄像头采集的原始图像数据集，以及所述激光雷达采集的原始点云数据集；

按照预设的时间间隔，从所述原始图像数据集和所述原始点云数据集中抽帧，得到所述图像数据集和所述第一点云数据集。

3.根据权利要求1所述的方法，其中，对所述图像数据集和所述第一点云数据集进行多传感器融合，得到融合后的第二点云数据集，包括：

确定用于采集所述图像数据集的摄像头和所述激光雷达之间的投影矩阵；

对所述图像数据集进行语义分割，得到所述图像数据集中每个点的独热编码；

基于所述投影矩阵，确定所述第一点云数据集与所述图像数据集之间的映射关系；

基于所述第一点云数据集与所述图像数据集之间的映射关系，以及所述图像数据集中每个点的独热编码，确定所述第一点云数据集中每个点的独热编码；

将所述第一点云数据集中每个点的原有属性与所述第一点云数据集中每个点的独热编码联结，得到融合后的第二点云数据集。

4.根据权利要求1所述的方法，其中，对所述第二点云数据集进行稠密化，得到增强的第三点云数据集，包括：

将当前帧之前的预设帧数的第二点云数据集投影到当前帧，得到增强的第三点云数据集。

5.根据权利要求1-4任一权利要求所述的方法，对所述第三点云数据集进行测试数据增强和目标框加权融合，得到所述第一点云数据集中的第一目标对象，包括：

对所述第三点云数据集进行预设程度的微扰，得到预设组微扰点云数据集；

基于预设激光雷达深度学习模型和所述预设组微扰点云数据集，对所述第一点云数据集中的第一目标对象进行预标注，得到预设组初始目标对象；

对所述预设组初始目标对象进行匹配，并对所述预设组初始目标对象中匹配成功的初始目标对象进行加权融合，得到所述第一点云数据集中的第一目标对象。

6.根据权利要求1-4任一权利要求所述的方法，对所述第三点云数据集进行测试数据增强和目标框加权融合，得到所述第一点云数据集中的第一目标对象之后，还包括：

确定所述第一点云数据集中的第一目标对象的遮挡关系；

确定所述第一点云数据集中的第一目标对象的匹配关系；

基于所述遮挡关系和所述匹配关系，对所述第一点云数据集中的第一目标对象进行过滤，得到优化的目标对象。

7.根据权利要求6所述的方法，基于所述遮挡关系和所述匹配关系，对所述第一点云数据集中的第一目标对象进行过滤，得到优化的目标对象之后，还包括：

利用所述优化的目标对象，训练预设摄像头深度学习模型；

利用所述预设摄像头深度学习模型对所述图像数据进行标注，得到摄像头目标对象；

基于摄像头目标对象与所述优化的目标对象，利用主动学习方法，选取困难场景的目标对象。