[发明专利]点云数据标注、分割模型确定、目标检测方法及相关设备有效
| 申请号： | 201910746522.9 | 申请日： | 2019-08-14 |
| 公开（公告）号： | CN110264468B | 公开（公告）日： | 2019-11-19 |
| 发明（设计）人： | 曾钰廷;徐琥 | 申请（专利权）人： | 长沙智能驾驶研究院有限公司 |
| 主分类号： | G06T7/10 | 分类号： | G06T7/10;G06K9/62 |
| 代理公司： | 44224 广州华进联合专利商标代理有限公司 | 代理人： | 黄晓庆<国际申请>=<国际公布>=<进入 |
| 地址： | 410006 湖南省长沙市岳麓区学士*** | 国省代码： | 湖南;43 |
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| 摘要： | 本申请涉及一种点云数据标注、分割模型确定、目标检测方法及相关设备。所述标注方法包括获取激光雷达采集的原始点云数据；将原始点云数据投影到二维图后，基于二维图获取各目标标注信息；通过已训练目标检测模型对原始点云数据进行检测，确定检测到的目标检测信息；基于对应的目标类别置信度，采用目标检测信息修正目标标注信息，获得原始点云数据的目标检测数据集，目标检测数据集包括各目标的位置信息和目标类别。采用本方法能够快速准确地进行标注。 | ||
| 搜索关键词： | 点云数据 目标检测 标注 标注信息 分割模型 目标类别 二维图 数据集 检测 激光雷达 信息修正 训练目标 置信度 投影 采集 申请 | ||
【主权项】：
1.一种点云数据标注方法，所述方法包括：/n获取激光雷达采集的原始点云数据；/n将所述原始点云数据投影到二维图后，基于所述二维图获取各目标标注信息，所述目标标注信息包括：第一目标位置信息以及第一目标类别；/n通过已训练目标检测模型对所述原始点云数据进行检测，确定检测到的各目标检测信息，所述目标检测信息包括：第二目标位置信息、第二目标类别以及对应的目标类别置信度；/n若所述对应的目标类别置信度大于或者等于置信度阈值，采用所述目标检测信息修正所述目标标注信息，获得所述原始点云数据的目标检测数据集，所述目标检测数据集包括各目标的位置信息和目标类别。/n
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