[发明专利]空间语义占据标签生成方法、装置、电子设备及存储介质

权利要求书

1.一种空间语义占据标签生成方法，其特征在于，所述方法包括：

获取车辆运行环境对应的环境点云数据和环境图像；其中，所述环境点云数据对应有初始稀疏标签；所述初始稀疏标签用于描述所述车辆运行环境中的对象的类别信息；

基于所述环境点云数据和所述环境图像对所述车辆运行环境中的对象进行类别预测，得到预测类别数据，作为所述环境点云数据对应的伪标签；

通过所述伪标签对所述初始稀疏标签进行稠密处理，得到所述车辆运行环境对应的空间语义占据标签。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于所述环境点云数据和所述环境图像对所述车辆运行环境中的对象进行类别预测，得到预测类别数据，包括：

根据所述环境点云数据进行卷积处理，得到所述环境点云数据对应的三维点云特征；

根据所述环境图像进行特征提取和投影，得到所述环境图像对应的三维图像特征；

基于所述三维点云特征和所述三维图像特征对所述车辆运行环境中的对象进行类别预测，得到所述预测类别数据。

3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述根据所述环境点云数据进行卷积处理，得到所述环境点云数据对应的三维点云特征，包括：

对所述环境点云数据进行体素化处理，得到环境体素数据；

通过三维稀疏卷积对所述环境体素数据进行特征提取，得到所述三维点云特征。

4.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述根据所述环境图像进行特征提取和投影，得到所述环境图像对应的三维图像特征，包括：

对所述环境图像进行特征提取，得到所述环境图像的二维图像特征；

根据所述二维图像特征对应的二维深度图、拍摄所述环境图像的拍摄设备的内外参数，将所述二维图像特征投影到三维空间，得到所述三维图像特征。

5.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述基于所述三维点云特征和所述三维图像特征对所述车辆运行环境中的对象进行类别预测，得到所述预测类别数据，包括：

对所述三维点云特征和所述三维图像特征进行拼接，得到三维拼接特征；

对所述三维拼接特征进行卷积处理，得到对应的三维融合特征；

基于所述三维融合特征对所述车辆运行环境中的对象进行类别预测，得到所述预测类别数据。

6.根据权利要求1至5任一项所述的方法，其特征在于，所述通过所述伪标签对所述初始稀疏标签进行稠密处理，得到所述车辆运行环境对应的空间语义占据标签，包括：

通过所述伪标签对所述初始稀疏标签进行补充处理，得到所述环境点云数据对应的稠密后的待筛选标签；

根据投影到所述环境图像中的待筛选标签，确定被保留的待筛选标签；

基于被保留的待筛选标签，确定所述空间语义占据标签。

7.根据权利要求6所述的方法，其特征在于，所述根据投影到所述环境图像中的待筛选标签，确定被保留的待筛选标签，包括：

响应于对任一类别的待筛选标签的选择操作，将选择的所述任一类别的待筛选标签投影到所述环境图像；

在接收到针对所述任一类别的待筛选标签的保留操作的情况下，确定所述任一类别的待筛选标签为被保留的待筛选标签。

8.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述环境点云数据对应有所述车辆运行环境中的对象的三维标注框和对象语义信息；所述初始稀疏标签的生成方式，包括：

根据所述三维标注框和所述对象语义信息在所述环境点云数据中确定动态点云数据和静态点云数据；

基于所述静态点云数据进行投影操作，得到融合后的静态点云数据；

根据所述三维标注框的位置信息对所述动态点云数据进行融合处理，得到融合后的动态点云数据；

对所述融合后的静态点云数据和所述融合后的动态点云数据进行叠加，得到叠加点云数据；

对所述叠加点云数据进行体素化操作，得到环境点云数据对应的初始稀疏标签。