(19)国家知识产权局 (12)发明 专利 (10)授权公告 号 (45)授权公告日 (21)申请 号 20221049593 6.0 (22)申请日 2022.05.09 (65)同一申请的已公布的文献号 申请公布号 CN 114596555 A (43)申请公布日 2022.06.07 (73)专利权人 新石器慧通 （北京） 科技有限公司 地址 100176 北京市大兴区北京经济技 术 开发区宏达北路12号A幢二区6层613 室 (72)发明人 宋红丽　 (74)专利代理 机构 北京嘉科知识产权代理事务 所(特殊普通 合伙) 11687 专利代理师 杨超 (51)Int.Cl. G06V 20/58(2022.01)G06V 10/26(2022.01) G06V 10/74(2022.01) G06V 10/762(2022.01) G06V 10/774(2022.01) G06V 10/764(2022.01) G06K 9/62(2022.01) (56)对比文件 CN 112528781 A,2021.0 3.19 CN 113888748 A,202 2.01.04 CN 113468941 A,2021.10.01 CN 113569812 A,2021.10.2 9 WO 2021134296 A1,2021.07.08 审查员 郭婉莹 (54)发明名称 障碍物点云数据筛选方法、 装置、 电子设备 及存储介质 (57)摘要 本公开提供一种障碍物 点云数据筛选方法、 装置、 电子设备及存储介质。 该方法应用于无人 驾驶设备， 即自动驾驶设备或无人车， 包括： 获取 原始数据片段， 从原始数据片段中提取与目标区 域的位置相对应的障碍物点云簇； 根据标注结果 得到不同障碍物 类别的障碍物 点云簇， 将障碍物 点云簇转换至参考坐标系下； 利用障碍物点云簇 对分类模型进行训练， 并利用训练后的分类模型 对目标点云簇进行分类， 得到目标点云簇的障碍 物类别； 计算目标点云簇与每个待筛选点云簇 之 间的矢量距离， 基于矢量距离进行相似性排序， 基于排序结果确定与 目标点云簇的障碍物类别 相同的待筛选点云簇。 本公开能够对指定类别的 障碍物点云进行自动筛选， 提升点云数据的筛选 效果和效率。 权利要求书2页 说明书10页 附图3页 CN 114596555 B 2022.08.30 CN 114596555 B 1.一种障碍物点云数据筛 选方法， 其特 征在于， 包括： 获取由无人车采集到的点云数据组成的原始数据片段， 并从预置的地图信 息中获取目 标区域， 从所述原 始数据片段中提取 出与所述目标区域的位置相对应的障碍物点云簇； 基于预设的障碍物类别对所述障碍物点云簇进行标注， 根据标注结果得到属于不同障 碍物类别的障碍物点云簇， 并将所述不同障碍物类别的障碍物点云簇转换至参考坐标系 下； 利用所述参考坐标系下的障碍物点云簇对分类模型进行训练， 并利用训练后的分类模 型对给定的目标点云簇进行分类， 得到所述目标点云簇对应的障碍物类别； 计算所述目标点云簇与待筛选数据集中每一个待筛选点云簇之间的矢量距离， 将所述 矢量距离作为衡量所述目标点云簇与待筛选点云簇之 间相似度的指标， 基于所述矢量距离 对所述待筛选点云簇进行相似性排序， 基于所述相似性排序的结果确定与所述目标点云簇 的障碍物类别相同的待筛选点云簇， 依据所述目标点云簇的障碍物类别对筛选出来的点云 簇进行类别标注。 2.根据权利要求1所述的方法， 其特征在于， 所述获取由无人车采集到的点云数据组成 的原始数据片段， 并从预置的地图信息中获取目标区域， 包括： 在所述无人车的运行过程中， 利用安装在所述无人车上的激光雷达采集道路环境对应 的点云数据， 利用所述点云数据生成所述原始数据片段， 并从所述地图信息中获取目标区 域； 其中， 所述原始数据片段是由多帧点云数据拼接而成的数据片段， 所述目标区域为预 设的所述 地图信息中的感兴趣区域。 3.根据权利要求2所述的方法， 其特征在于， 所述从所述原始数据片段中提取出与 所述 目标区域的位置相对应的障碍物点云簇， 包括： 基于所述地图信息中的感兴趣区域， 对所述原始数据片段进行点云检测， 得到所述感 兴趣区域中的障碍物对应的边界框， 并对所述边界框中的点云数据进行提取， 得到所述障 碍物点云簇； 和/或， 利用分割 方式对所述原始数据片段执行分割操作， 得到所述障碍物点 云簇。 4.根据权利要求1所述的方法， 其特征在于， 在所述根据标注结果得到属于不同障碍物 类别的障碍物点云簇之后， 所述方法还 包括： 对每个所述障碍物点云簇 中的点云数量进行判断， 将点云数量小于数量阈值的障碍物 点云簇进行过滤， 保留点云数量大于或等于所述数量阈值的障碍物点云簇， 并将过滤后的 所述障碍物点云簇转换至参 考坐标系下。 5.根据权利要求1所述的方法， 其特征在于， 所述利用所述参考坐标系下的障碍物点云 簇对分类模型进行训练， 包括： 将转换至所述参考坐标系下的障碍物点云簇作为样本， 将所述障碍物点云簇标注的障 碍物类别作为标签， 将所述样本及所述标签组成训练集， 利用所述训练集对所述分类模型 进行训练， 其中， 所述分类模型为采用点云目标检测网络所构建的网络模型。 6.根据权利要求1所述的方法， 其特征在于， 所述计算所述目标点云簇与待筛选数据集 中每一个待筛 选点云簇之间的矢量距离， 包括： 基于所述目标点云簇中每一个点云数据对应的向量， 对所述目标点云簇 中全部点云数权　利　要　求　书 1/2 页 2 CN 114596555 B 2据的向量进行叠加， 得到所述目标点云簇对应的向量； 基于所述待筛选点云簇 中每一个点云数据对应的向量， 对所述待筛选点云簇中全部点 云数据的向量进行叠加， 得到所述待筛 选数据集中每一个所述待筛 选点云簇对应的向量； 分别计算所述目标点云簇的向量与每一个所述待筛选点云簇的向量之间的距离， 将所 述距离作为所述目标点云簇与所述待筛 选点云簇之间的矢量距离 。 7.根据权利要求1所述的方法， 其特征在于， 所述基于所述矢量距离对所述待筛选点云 簇进行相似性排序， 基于所述相似性排序的结果确定与所述目标点云簇的障碍物类别相同 的待筛选点云簇， 包括： 将所述矢量距离按照由小至大的方式进行相似性排序， 从所述相似性排序的结果中选 择前若干个相似度 的矢量距离， 获取所述前若干个相似度的矢量距离对应的待筛选点云 簇， 并将所述待筛 选点云簇的障碍物类别设置成所述目标点云簇对应的障碍物类别。 8.一种障碍物点云数据筛 选装置， 其特 征在于， 包括： 获取模块， 被配置为获取由无人车采集到的点云数据组成的原始数据片段， 并从预置 的地图信息中获取目标区域， 从所述原始数据片段中提取出与所述目标区域的位置相对应 的障碍物点云簇； 转换模块， 被配置为基于预设的障碍物类别对所述障碍物点云簇进行标注， 根据标注 结果得到属于不同障碍物类别的障碍物点云簇， 并将所述不同障碍物类别的障碍物点云簇 转换至参 考坐标系下； 训练模块， 被配置为利用所述参考坐标系下的障碍物点云簇对分类模型进行训练， 并 利用训练后的分类模型对给定的目标点云簇进行分类， 得到所述目标点云簇对应的障碍物 类别； 筛选模块， 被配置为计算所述目标点云簇与待筛选数据集中每一个待筛选点云簇之间 的矢量距离， 将所述矢量距离作为衡量所述目标点云簇与待筛选点云簇之间相似度 的指 标， 基于所述矢量距离对所述待筛选点云簇进行相似性排序， 基于所述相似性排序的结果 确定与所述目标点云簇的障碍物类别相同的待筛选点云簇， 依据所述目标点云簇的障碍物 类别对筛 选出来的点云簇进行类别标注。 9.一种电子设备， 包括存储器， 处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算 机程序， 所述处 理器执行所述程序时实现权利要求1至7中任一项所述的方法。 10.一种计算机可读存储介质， 所述计算机可读存储介质存储有计算机程序， 其特征在 于， 所述计算机程序被处 理器执行时实现如权利要求1至7中任一项所述的方法。权　利　要　求　书 2/2 页 3 CN 114596555 B 3