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申请/专利权人：武汉极目智能技术有限公司
摘要：本发明提供了一种连续帧点云的4D自动标注方法、系统、设备及介质，方法包括：计算初始车端深度学习算法与4D自动标注算法之间连续帧点云历史数据标注结果的差值，提取问题场景的点云数据作为训练数据集；进行训练数据集的伪标注和轨迹修正，依据目标生命周期，采用轨迹修正后的自动标注结果生成自动标注数据；通过自动标注数据对初始车端深度学习算法反哺训练，用训练后的车端深度学习算法对当前帧点云数据自动标注。上述方法是一种高效闭环运作的4D自动标注流程，引入了目标级虚拟目标物生成策略，使数据能够逼真且无风险的模拟真实世界的极端场景，提高数据中类别的丰富性和数据质量，最终提高自动驾驶领域中深度学习模型的精度及鲁棒性。
主权项：1.一种连续帧点云的4D自动标注方法，其特征在于，包括：根据采集的多个场景下的连续帧点云历史数据，计算每个所述场景下初始车端深度学习算法与基于时序策略的4D自动标注算法之间标注结果的差值，提取所述差值大于预设值的所有所述场景的连续帧点云历史数据作为训练数据集；通过所述基于时序策略的4D自动标注算法对所述训练数据集伪标注，通过3D多目标跟踪算法对伪标注结果进行轨迹修正，依据所述训练数据集中目标的生命周期，采用轨迹修正后的自动标注结果生成自动标注数据；通过所述自动标注数据对所述初始车端深度学习算法反哺训练，得到车端深度学习算法，采用所述车端深度学习算法对采集的当前帧点云数据自动标注，得到标注结果，所述标注结果包括每个待测目标的跟踪ID、坐标、类别、大小、角度和置信度。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 武汉极目智能技术有限公司 连续帧点云的4D自动标注方法、系统、设备及介质
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