[发明专利]一种三维点云数据的半监督目标标注方法和系统

权利要求书

1.一种三维点云数据的半监督目标标注方法，其特征在于，包括：

S1，读取当前帧的原始三维点云数据；

S2，对S1中读取的原始三维点云数据进行预处理，得到只包含障碍物目标的障碍物点云数据；

S3：对S2中得到的障碍物点云数据进行无监督的目标检测，得到无监督目标检测的障碍物目标3D边界框；

S4：基于S3中得到的障碍物目标3D边界框，进行如下操作：

如果当前帧不是序列帧，则将障碍物目标3D边界框作为最终的标注结果；

如果当前帧为序列帧且存在前一帧的标注结果，运用多目标跟踪算法根据前一帧的标注结果自动预测当前帧的障碍物目标3D边界框，并与S3中得到的无监督目标检测的障碍物目标3D边界框进行融合；

S5：对S4中得到的融合的障碍物目标3D边框进行检查和调整，从而得到当前帧的最终3D边界框，即为当前帧的最终标注结果。

2.根据权利要求1所述的三维点云数据的半监督目标标注方法，其特征在于，所述S2中，对原始点云数据进行预处理，包括：感兴趣区域选取和鲁棒的地面分割，从而将超出感兴趣区域之外的点数据和地面点数据从读取的原始三维点云数据中滤除，得到只包含障碍物目标的障碍物点云数据。

3.根据权利要求1所述的三维点云数据的半监督目标标注方法，其特征在于，所述S3中，对障碍物点云数据进行无监督的目标检测，包括：障碍物目标聚类和障碍物边框构建；其中：

障碍物目标聚类为，将障碍物点云数据分割为若干个子集，其中每个子集为属于一个障碍物目标的所有点的集合；

障碍物边框构建为，对由障碍物目标聚类得到的每一个障碍物目标的所有点的集合运用边框构建算法拟合出带方向的3D边界框，该带方向的3D边界框即为无监督目标检测的障碍物目标3D边界框。

4.根据权利要求3所述的三维点云数据的半监督目标标注方法，其特征在于，所述S5中：对当前帧的最终标注结果按照规定格式以文件的形式输出并存储。

5.根据权利要求1至4中任一项所述的三维点云数据的半监督目标标注方法，其特征在于，还包括

S6：下一帧点云变为当前帧，重复S1到S5，从而实现三维点云数据的批量标注。

6.一种三维点云数据的半监督目标标注系统，其特征在于，包括：

数据读取模块，用于读取当前帧的原始三维点云数据；

预处理模块，用于对读取的原始三维点云数据进行预处理，得到只包含障碍物目标的障碍物点云数据；

障碍物边框自动构建模块：用于对预处理模块中得到的障碍物点云数据进行无监督的目标检测，得到无监督目标检测的障碍物目标3D边界框；当当前帧不是序列帧，则将障碍物目标3D边界框作为最终的标注结果；当当前帧为序列帧且存在前一帧的标注结果时，运用多目标跟踪算法根据前一帧的标注结果自动预测当前帧的障碍物目标3D边界框，并与S3中得到的无监督目标检测的障碍物目标3D边界框进行融合；

交互模块：用于对障碍物边框自动构建模块中得到的融合的障碍物目标3D边框进行检查和调整，从而得到当前帧的最终3D目标边框，即为当前帧的最终标注结果。

7.根据权利要求6所述的三维点云数据的半监督目标标注系统，其特征在于，所述数据读取模块，还用于读取如下任意一项或任意多项数据：

目标类别信息数据，用于自定义障碍物目标类别；

时间戳数据和激光雷达坐标系与世界坐标系转换数据，用于障碍物边框自动构建的多目标跟踪；

二维图像数据和激光雷达坐标系与摄像头坐标系转换数据，用于将3D的最终标注结果转换到2D图像上；

目标标注结果数据，用于显示当前帧的最终标注结果。