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申请/专利权人：数据堂(北京)科技股份有限公司;河北数云堂智能科技有限公司

摘要：本发明提供了自动驾驶场景下不完整点云数据标注方法、装置及终端，属于点云数据标注技术领域，本方法包括利用启动标注模块在点云数据内进行范围框选，形成启动三维矩形框；对启动三维矩形框的点云进行过滤，然后再进行聚类，形成多个簇，选取待标注目标簇，然后利用预设规则生成外接三维矩形框；计算凸包边界，自动矫正外接三维矩形框，使之与目标朝向保持一致，构建最小矩形框；推理最小矩形框的生长方向，确定生长距离，以此自动补全最小矩形框，形成完整的待标注目标矩形框。本发明能够帮助标注人员快速准确完成不完整目标的完整目标框自动标注，提高工作效率。本发明可以适应多种不同类型的目标。

主权项：1.一种自动驾驶场景下不完整点云数据标注装置，其特征在于，包括；启动标注模块，用于在点云数据内进行范围框选，分别确定x轴、y轴和z轴方向坐标值，形成启动三维矩形框；目标定位模块，包括点云过滤子模块、聚类计算子模块和目标定位子模块，点云过滤子模块用于对启动三维矩形框的所有点云进行过滤；聚类计算子模块，用于对过滤后的点云进行聚类，形成多个簇；目标定位子模块，用于待标注目标簇的选取，利用预设规则生成外接三维矩形框；自动矫正模块，包括计算凸包子模块和自动贴合子模块；计算凸包子模块，用于对外接三维矩形框内部的所有点云进行处理，计算凸包的边界；自动贴合子模块，用于将外接三维矩形框进行自动矫正，使之与目标朝向保持一致，形成最小矩形框；自动推理模块，包括推理计算子模块和完整标注子模块；推理计算子模块，用于推理最小矩形框的生长方向；完整标注子模块，用于过滤生长方向，选取最优候选框，计算生长距离，以此自动补全最小矩形框，形成完整的待标注目标矩形框；所述自动矫正模块，具体用于：以在所述外接三维矩形框内的所有点云为点集，从点集中找到纵坐标最小的点，如果有多个点的纵坐标相同，选择横坐标最小的那个点作为基准点P0；将其他点按照它们相对于基准点P0的极角进行排序，极角是基准点到其他点的线段与水平方向的夹角，使用反正切函数或极坐标转换来计算；排序后，点集中的点将按照它们与基准点的极角从小到大排列，通过扫描排序后的点集，依次将每个点加入凸包中；然后利用算法维护一个栈，开始时栈为空，对点进行扫描，扫描结束后，栈中包含了凸包的所有顶点，将这些顶点按逆时针顺序排列，构成凸包边界；所述算法包括以下步骤：步骤H1：将基准点P0和排序后的第一个点P1入栈；步骤H2：从排序后的第二个点P2开始，依次考虑每个点；如果当前点P2、栈顶的点T和次顶的点S形成一个右转，则将T出栈，继续检查新的栈顶和次顶，直到不再形成右转；如果不形成右转，将当前点P2入栈；步骤H3：重复上述步骤，直到考虑完所有点；所述自动矫正模块中，自动贴合子模块是通过计算凸包的主方向以及外接三维矩形框的参数来得到旋转角度，按照旋转角度旋转外接三维矩形框，然后调整外接三维矩形框的尺寸，得到待标注目标的最小矩形框，构建的最小矩形框是包围凸包的最小面积矩形，凸包中包含待标注目标点集中的所有点，并且其边界是凸的；所述自动推理模块，具体用于：以采集车上的雷达设备为原点，根据待标注目标簇与采集车相对位置，确定最小矩形框所在象限，根据象限位置确定最小矩形框生长方向；在目标定位模块中设置默认长宽l,w，通过比较默认长宽与最小矩形框的长宽l1,w1大小来过滤生长方向和计算生长距离，具体逻辑如下：当minl1,w1maxl,w时，不生长；当maxl1,w1maxl,wminl1,w1minl,w时，l1生长距离为l-l1,w1生长距离为w-w1；当maxl1,w1minl,w时，会有两个生长方向，第一个生长方向是l1生长为l，w1生长为w，第二个生长方向是l1生长为w，w1生长为l；其中，l为目标定位模块中设置的长；w为目标定位模块中设置的宽；l1为算法生成的最小矩形框的长；w1为算法生成的最小矩形框的宽；在xy平面完成自动补全后，找到z轴方向的最小值和最大值，形成完整的待标注目标矩形框，完成不完整目标点云的自动完全标注。

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