[发明专利]训练数据生成方法、装置与电子设备

说明书

本公开提供一种训练数据生成方法、装置与电子设备。训练数据生成方法包括：获取目标图像对应的目标三维点云数据，所述目标三维点云数据包括多个物体的三维标注框以及每个所述三维标注框对应的标注结果；获取在所述目标图像的识别范围内的第一三维标注框；对同一物体的两个或多个所述第一三维标注框进行处理，获得同一物体预设数量的第二三维标注框；根据每个所述第二三维标注框的所述标注结果对所述目标图像进行标注以生成训练数据，所述训练数据用于训练所述目标检测模型。本公开实施例可以自动高效生成用于训练单目三维目标检测模型的训练数据。

技术领域

本公开涉及信息技术领域，具体而言，涉及一种用于生成单目三维目标检测模型的训练数据的训练数据生成方法、装置与电子设备。

背景技术

单目三维目标检测(Monocular 3D Object Detection)是只利用单目摄像头拍摄的图像或视频序列，即可输出目标物体类别和其在三维空间中的精确长宽高及其旋转角等信息的技术，广泛应用于车辆自动驾驶系统、智能机器人、智能视频监控、智能交通等领域。因其仅需一台视觉传感器，结构简单、相机标定也简单，在自动驾驶系统感知领域，相比于通过多线激光雷达实现的三维目标检测技术具有信息稠密、成本低的巨大优势。

但是，一个优秀稳定的单目三维目标检测模型需要大量场景丰富的训练数据集来训练，而相关技术中通常通过构建目标物体的三维模型(例如CAD模型)来完成对单目三维目标检测模型识别二维影像的三维信息的能力的训练，训练数据有限，且生成训练数据、使用训练数据的成本高昂。

因此，需要一种能够大批量低成本产出单目三维目标检测模型的训练数据的方法。

需要说明的是，在上述背景技术部分公开的信息仅用于加强对本公开的背景的理解，因此可以包括不构成对本领域普通技术人员已知的现有技术的信息。

发明内容

本公开的目的在于提供一种用于生成单目三维目标检测模型的训练数据的训练数据生成方法、装置与电子设备，用于至少在一定程度上克服由于相关技术的限制和缺陷而导致的单目三维目标检测模型的训练数据稀缺问题。

根据本公开实施例的第一方面，提供一种训练数据生成方法，包括：获取目标图像对应的目标三维点云数据，所述目标三维点云数据包括多个物体的三维标注框以及每个所述三维标注框对应的标注结果；获取在所述目标图像的识别范围内的第一三维标注框；对同一物体的两个或多个所述第一三维标注框进行处理，获得同一物体预设数量的第二三维标注框；根据每个所述第二三维标注框的所述标注结果对所述目标图像进行标注以生成训练数据，所述训练数据用于训练所述目标检测模型。

在本公开的一种示例性实施例中，所述获取在所述目标图像的识别范围内的第一三维标注框包括：获取所述目标三维点云数据中的三维标注框在第一投影面的投影框以及所述投影框的中心点坐标，所述第一投影面为所述目标图像对应的拍摄面；如果一个所述中心点坐标在所述目标图像的显示坐标范围外，删除所述中心点坐标对应的三维标注框；如果两个所述投影框的重叠度大于第一预设值，删除两个所述投影框对应的两个三维标注框中三维中心点距离所述第一投影面较远者；将剩余的所述三维标注框确定为所述第一三维标注框。

在本公开的一种示例性实施例中，所述对同一物体的两个或多个所述第一三维标注框进行处理，获得同一物体预设数量的第二三维标注框包括：获取两个第一三维标注框在第二投影面的第一投影框和第二投影框，所述第二投影面为所述目标图像对应的拍摄俯视面；在所述第一投影框和所述第二投影框的重叠度大于第二预设值、小于第三预设值时，删除所述第一投影框和所述第二投影框中面积较小者对应的第一三维标注框；在所述第一投影框和所述第二投影框的重叠度大于等于所述第三预设值时，获取所述两个第一三维标注框在第一投影面的第三投影框和第四投影框，所述第一投影面为所述目标图像对应的拍摄面；删除所述第三投影框和所述第四投影框中符合预设高度条件者对应的第一三维标注框。