[发明专利]一种数据标注方法、装置、设备以及计算机可读存储介质

说明书

本申请公开了一种数据标注方法、装置、设备以及计算机可读存储介质，该方法包括：当在包含目标对象的第一图像帧中，未检测到目标对象所在的第一平面检测框时，获取目标对象在第二图像帧对应的第二点云数据帧中所在的第二立体检测框；根据第二立体检测框，预测目标对象在第一点云数据帧中的第一立体检测框，第一点云数据帧与第一图像帧相对应；将第一立体检测框投影至平面空间，得到目标对象在第一图像帧中的目标平面检测框；将标注有第一立体检测框的第一点云数据帧、标注有目标平面检测框的第一图像帧，确定为目标对象的关联标注信息。采用本申请，可提高目标对象的关联标注信息的完备性。

技术领域

本申请涉及数据标注的技术领域，尤其涉及一种数据标注方法、装置、设备以及计算机可读存储介质。

背景技术

随着计算机网络的不断发展，人工智能相关技术在日常生活中越发普遍。例如，在很多生活场景中，都涉及到人工智能中的机器学习，该机器学习可以理解为是对模型进行训练，而对模型进行训练就需要先获取到对模型进行训练的样本数据。

其中，可以采用二维-三维关联标注的样本数据，对位置检测模型进行训练，训练完成的位置检测模型可以用于识别无人驾驶汽车行驶道路中障碍物体的空间位置。其中，二维-三维关联标注的样本数据，即为标注有检测对象在二维图像中所在的位置框、且同时标注有该检测对象在三维图像中所在的位置框的样本数据。

现有技术中，在获取多个二维-三维关联标注的样本数据时，通过识别检测对象在对每个样本数据中的位置，进而可以根据检测出的检测对象在每个样本数据中的对象位置，对每个样本数据中的检测对象进行二维-三维关联标注。此种标注方式下，当对某个样本数据中的检测对象的位置识别失败，导致对该样本数据中的检测对象的二维-三维关联标注失败时，则该个样本数据中检测对象的二维-三维关联标注信息就会缺失。

发明内容

本申请提供了一种数据标注方法、装置、设备以及计算机可读存储介质，可提高目标对象的关联标注信息的完备性。

本申请一方面提供了一种数据标注方法，包括：

当在包含目标对象的第一图像帧中，未检测到目标对象所在的第一平面检测框时，获取目标对象在第二图像帧对应的第二点云数据帧中所在的第二立体检测框；

根据第二立体检测框，预测目标对象在第一点云数据帧中的第一立体检测框，第一点云数据帧与第一图像帧相对应；

将第一立体检测框投影至平面空间，得到目标对象在第一图像帧中的目标平面检测框；

将标注有第一立体检测框的第一点云数据帧、标注有目标平面检测框的第一图像帧，确定为目标对象的关联标注信息。

本申请一方面提供了一种数据标注装置，包括：

第一历史框获取模块，用于当在包含目标对象的第一图像帧中，未检测到目标对象所在的第一平面检测框时，获取目标对象在第二图像帧对应的第二点云数据帧中所在的第二立体检测框；

立体框预测模块，用于根据第二立体检测框，预测目标对象在第一点云数据帧中的第一立体检测框，第一点云数据帧与第一图像帧相对应；

平面框预测模块，用于将第一立体检测框投影至平面空间，得到目标对象在第一图像帧中的目标平面检测框；

标注信息确定模块，用于将标注有第一立体检测框的第一点云数据帧、标注有目标平面检测框的第一图像帧，确定为目标对象的关联标注信息。

其中，第一图像帧与第二图像帧构成连续图像帧；

立体框预测模块，包括：

先后关系确定单元，用于根据至少两个第二点云数据帧之间的先后关系，确定至少两个第二点云数据帧所对应的至少两个第二立体检测框之间的先后关系；每个第二点云数据帧均分别对应有一个第二立体检测框；