[发明专利]数据标注方法、装置、电子设备及可读存储介质

说明书

本公开公开了数据标注方法、装置、电子设备及可读存储介质，涉及深度学习、计算机视觉和自动驾驶等人工智能领域，其中的方法可包括：针对N个不同传感器，N为大于一的正整数，分别对各传感器对应的传感器数据进行障碍物标注，得到标注结果，不同传感器对应的传感器数据为针对相同场景采集到的传感器数据；将各传感器对应的标注结果进行融合关联，得到各第一障碍物轨迹信息；根据第一障碍物轨迹信息对N个不同传感器中的第一传感器对应的标注结果进行修正，将修正后的标注结果作为所需的标注结果。应用本公开所述方案，可节省人力和时间成本等。

技术领域

本公开涉及人工智能技术领域，特别涉及深度学习、计算机视觉和自动驾驶等领域的数据标注方法、装置、电子设备及可读存储介质。

背景技术

在实际应用中，很多障碍物检测任务都是通过监督学习模型实现的，如基于激光雷达点云数据进行的障碍物检测等，为此，需要预先获取一定数量的点云标注数据，以进行模型的训练。

目前，主要依赖于人工标注方式来获取点云标注数据，而这种方式需要耗费较大的人力和时间成本等。

发明内容

本公开提供了数据标注方法、装置、电子设备及可读存储介质。

一种数据标注方法，包括：

针对N个不同传感器，N为大于一的正整数，分别对各传感器对应的传感器数据进行障碍物标注，得到标注结果，不同传感器对应的传感器数据为针对相同场景采集到的传感器数据；

将各传感器对应的标注结果进行融合关联，得到各第一障碍物轨迹信息；

根据所述第一障碍物轨迹信息对所述N个不同传感器中的第一传感器对应的标注结果进行修正，将修正后的标注结果作为所需的标注结果。

一种数据标注装置，包括：获取模块、融合模块以及修正模块；

所述获取模块，用于针对N个不同传感器，N为大于一的正整数，分别对各传感器对应的传感器数据进行障碍物标注，得到标注结果，不同传感器对应的传感器数据为针对相同场景采集到的传感器数据；

所述融合模块，用于将各传感器对应的标注结果进行融合关联，得到各第一障碍物轨迹信息；

所述修正模块，用于根据所述第一障碍物轨迹信息对所述N个不同传感器中的第一传感器对应的标注结果进行修正，将修正后的标注结果作为所需的标注结果。

一种电子设备，包括：

至少一个处理器；以及

与所述至少一个处理器通信连接的存储器；其中，

所述存储器存储有可被所述至少一个处理器执行的指令，所述指令被所述至少一个处理器执行，以使所述至少一个处理器能够执行如以上所述的方法。

一种存储有计算机指令的非瞬时计算机可读存储介质，所述计算机指令用于使计算机执行如以上所述的方法。

一种计算机程序产品，包括计算机程序，所述计算机程序在被处理器执行时实现如以上所述的方法。

上述公开中的一个实施例具有如下优点或有益效果：可自动地完成传感器数据的标注，从而节省了人力和时间成本，并提升了标注效率等。

应当理解，本部分所描述的内容并非旨在标识本公开的实施例的关键或重要特征，也不用于限制本公开的范围。本公开的其它特征将通过以下的说明书而变得容易理解。

附图说明

附图用于更好地理解本方案，不构成对本公开的限定。其中：

图1为本公开所述数据标注方法实施例的流程图；

图2为本公开所述获取激光雷达传感器对应的标注结果的方法实施例的流程图；