CN110930520A - 一种语义分割标注方法、装置及设备 - Google Patents
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Abstract
本说明书实施例提供一种语义分割标注方法、装置及设备。方法包括：在加载三维点云数据后，获取用户按需在其中点选的目标位置，对所述目标位置预设范围内的局部点云数据进行语义分割标注处理，得到局部渲染图。由此，可与用户进行交互式的语义分割标注，提高用户体验。
Description
技术领域
本文件涉及计算机技术领域，尤其涉及一种语义分割标注方法、装置及设备。
背景技术
点云是在同一空间参考系下表达目标空间分布和目标表面特性的海量点集合，在获取物体表面每个采样点的空间坐标后，得到的是点的集合，称之为“点云”。
传统的语义分割标注方案，往往需要前期准备大量的已知信息点云数据，提供给计算机识别和认知，从而在语义分割过程中，可通过传统的语义分割库进行复杂计算，再利用颜色加以区分，达到语义分割标注的目的。但是，由于语义分割的输出结果是预先处理的，因此，用户无法操作，也无法更改；而且，传统语义分割标注方案是预先存取大量的点云对象，再通过碰撞检测去拾取要标注的地方，显然，其性能和效率都难以达到理想效果的；另外，这种一次性渲染方式，会给计算机CPU带来了很大压力，容易引起计算机崩溃的问题。
因此，急需一种更高效的语义分割标注方法。
发明内容
本说明书实施例提供一种语义分割标注方法，以解决传统语义分割标注标注方案的标注性能和效率较低的问题。
本说明书实施例还提供一种语义分割标注标注方法，包括：
获取用户在三维点云数据中点选的目标位置；
确定所述三维点云数据中处于所述目标位置预设范围内的局部点云数据；
对所述局部点云数据进行语义分割标注处理，得到局部渲染图。
可选的，所述对所述局部点云数据进行语义分割标注处理，包括：
分割并识别出所述局部点云数据中的多个物体；
按照预设渲染顺序，对所述多个物体进行渲染。
可选的，所述按照预设渲染顺序，对所述多个物体进行渲染，包括：
确定所述多个物体的尺寸；
按照尺寸越小渲染优先级越高的渲染顺序，对所述多个物体进行渲染。
可选的，所述按照预设渲染顺序，对所述多个物体进行渲染，包括：
确定所述多个物体与所述目标位置的距离；
按照距离越近渲染优先级越高的渲染顺序，对所述多个物体进行渲染。
可选的，还包括：
接收所述用户输入的标注信息，所述标注信息用于标注所述局部渲染图中的目标对象；
将所述标注信息渲染至所述局部渲染图中。
本说明书实施例还提供一种语义分割标注装置，包括：
获取模块，用于确定用户在三维点云数据中点选的目标位置；
确定模块，用于确定所述三维点云数据中处于所述目标位置预设范围内的局部点云数据；
处理模块，用于对所述局部点云数据进行语义分割标注处理，得到局部渲染图。
可选的，所述处理模块，包括：
识别模块，用于分割并识别出所述局部点云数据中的多个物体；
渲染模块，用于按照预设渲染顺序，对所述多个物体进行渲染。
可选的，所述渲染模块，具体用于确定所述多个物体的尺寸；按照尺寸越小渲染优先级越高的渲染顺序，对所述多个物体进行渲染。
可选的，所述渲染模块，具体用于确定所述多个物体与所述目标位置的距离；按照距离越近渲染优先级越高的渲染顺序，对所述多个物体进行渲染。
可选的，装置还包括：
交互模块，用于接收所述用户输入的标注信息，所述标注信息用于标注所述局部渲染图中的目标对象；将所述标注信息渲染至所述局部渲染图中。
本说明书实施例还提供一种电子设备，其特征在于，包括：
处理器；以及
被安排成存储计算机可执行指令的存储器，所述可执行指令在被执行时使所述处理器执行如上述的语义分割标注方法的步骤。
本说明书实施例还提供一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质上存储计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现如上述的语义分割标注方法的步骤。
本说明书实施例中，通过在加载完成三维点云数据之后，采集用户按需在其中点选的目标位置，并对所述目标位置预设范围内的局部点云数据进行语义分割标注处理，从而达到与用户进行交互式的语义分割标注的目的；而且，由于渲染的是局部点云数据，因此，渲染的性能和效果均能得到有效提高，且能避免由于给计算机造成过大的压力而导致计算机崩溃的问题。
附图说明
此处所说明的附图用来提供对本说明书的进一步理解，构成本说明书的一部分，本说明书的示意性实施例及其说明用于解释本说明书，并不构成对本说明书的不当限定。在附图中：
图1为本说明书一实施例提供的一种语义分割标注方法的流程示意图；
图2为本说明书一实施例提供的三维点云数据的示意图；
图3为本说明书另一实施例提供的一种语义分割标注方法的流程示意图；
图4为本说明书一实施例提供的一种语义分割标注装置的结构示意图；
图5为本说明书一实施例提供的一种电子设备的结构示意图。
具体实施方式
为使本说明书的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合本说明书具体实施例及相应的附图对本说明书技术方案进行清楚、完整地描述。显然，所描述的实施例仅是本说明书一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本说明书中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本文件保护的范围。
正如背景技术部分陈述的，现有的语义分割标注方案，一般是预先存取大量的点云对象，再通过碰撞检测拾取要标注的地方，其性能和效率都比较有限；而且，这种一次性渲染方式，会给计算机CPU带来了很大压力，容易引起计算机崩溃的问题。基于此，本说明书提供一种语义分割标注方法，通过与用户进行交互式的语义分割标注，以达到实时渲染用户点选位置对应的局部点云数据，可有效提高渲染的性能和效果，且能避免由于给计算机造成过大的压力而导致计算机崩溃的问题。
其中，该方法可适于支持webgl的任何设备中执行，可以是浏览器客户端执行，也可通过专业标注工具客户端执行；客户端是指安装于网络装置的应用程序，所述网络装置从硬件上可以包括服务器、桌上型计算机、膝上型计算机、平板计算机、智能电话、手持型计算机、个人数字助理(“PDA”)，或任何其它有线或无线处理器驱动的装置；从系统软件上，可以是集成了网络浏览器的操作系统，或者是安装有专用应用程序的操作系统；这样的操作系统可以是windows系列的操作系统或Linux操作系统等，也可以是移动平台中的Android、IOS等。
下面结合附图对本发明的各个实施例进行详细说明：
图1为本说明书一实施例提供的一种语义分割标注方法的流程示意图，参见图1，所述方法具体可以包括如下步骤：
步骤102、获取用户在三维点云数据中点选的目标位置；
其中，三维点云数据中的每个点均包含三维坐标，参见图2，三维点云数据可以是空间坐标系中的点的集合。
需要说明的是，步骤102的实现方式可以为：
接收待标注的原始点云文件，加载所述原始点云文件，得到三维点云数据；用户可通过调整视角、放大、缩小等，观察并标注三维点云数据中的目标对象；假设用户点选了其中的任意一个目标点，则CPU将采集所述目标点的三维坐标并记录，形成所述目标位置。
其中，所述目标对象是指人工智能模型训练所需的对象，不同人工智能模型所需的对象可能不同，例如：在人工智能自动驾驶领域，所述目标对象可以为汽车、树、建筑物等；在人工智能城市规划领域，所述目标对象可以为建筑物、河流、山脉等；所述目标点可以是点云中的某个点，也可以是点云之外的某个点。
基于此，本说明书实施例通过利用CPU优秀的数据处理性能，能够记录用户点选的目标点的多维度的位置信息，为后续渲染提供精确的数据支持。本说明书实施例在此示出了上述步骤102的一种具体实现方式。当然，应理解，步骤102也可以采用其它的方式实现，本申请实施例对此不作限制。
步骤104、确定所述三维点云数据中处于所述目标位置预设范围内的局部点云数据；
其中，所述预设范围优选为当前视角的预设深度，预设深度可灵活设置，此处不做限定，则步骤104的一种实现方式可以为：
首先，确定用户当前的视角；然后，基于目标位置的坐标和当前的视角，生成第一面，所述当前的视角垂直于第一面且所述目标位置位于所述第一面内；然后，延视角方向延伸预设深度，得到第二面；最后，查找所述三维点云数据中位于第一面和第二面之间的点云数据，并记为局部点云数据。具体可以示例为：
假设用户当前的视角为垂直于X轴-Y轴所对应平面，如沿Z轴正方向的视角；则基于目标位置中的z坐标和Z轴正方向的视角，生成第一xy面(0，0，z)；然后，向Z轴正方向延伸预设深度，得到z`坐标，基于z`坐标和Z轴正方向的视角，生成第二xy面(0，0，z`)；最后，将所述三维点云数据中第一xy面和第二xy面之间的点云数据(即z轴坐标处于z和z`之间的点)记为局部点云数据。
基于此，本实施例通过模拟用户的视角，并基于目标位置的坐标，沿着用户视角进行深度延伸，使得用户‘目光能见度之内’的局部点云数据均能被渲染，从而达到‘用户看向哪儿就渲染到哪儿’的目的。本说明书实施例在此示出了上述步骤104的一种具体实现方式。当然，应理解，步骤104也可以采用其它的方式实现，本申请实施例对此不作限制。
步骤106、对所述局部点云数据进行语义分割标注处理，得到局部渲染图。
其中，语义分割标注是指分割并识别出图像的内容后以颜色进行分割标注，则步骤106的一种实现方式可以为：
分割并识别出所述局部点云数据中的多个物体；由GPU按照预设渲染顺序，对所述多个物体进行渲染。
基于此，本说明书实施例通过由CPU进行分割识别的工作，由GPU进行渲染工作，从而可利用GPU的高图形处理性能的特性进行渲染处理，达到有效提高渲染性能和效率的目的；而且，能够有效降低CPU的数据处理压力，避免加载速度过慢、计算机崩溃的问题。
进一步地，本说明书实施例还提供的多种渲染顺序规则，基于渲染顺序规则的不同，步骤106具体可以示例为：
示例1、确定所述多个物体的尺寸；按照尺寸越小渲染优先级越高的渲染顺序，对所述多个物体进行渲染。
即，对于局部点云数据中的每个物体，先渲染尺寸较小的物体，后渲染尺寸较大的物体；其中，物体尺寸可以是指物体的点云数量，也可以是指物体的点云形成的三维区域的体积。
示例2、确定所述多个物体与所述目标位置的距离；按照距离越近渲染优先级越高的渲染顺序，对所述多个物体进行渲染。
即，对于局部点云数据中的每个物体，先渲染距离目标位置较近的物体，后渲染距离目标位置较远的物体；其中，距离可以是指物体的点云的三维坐标与目标位置对应的三维坐标之间的坐标距离，具体优选以物体的点云中与目标位置的坐标距离最近的点云为准。
基于此，本说明书实施例通过设置渲染顺序规则，并基于渲染顺序规则进行渲染，从而能够进一步地提高渲染效率；而且，在用户点选的位置发生实时变化时，基于所述预设的渲染顺序规则，能够进行高效的实时渲染，从而使得用户感受不到卡顿渲染的情况，达到进一步地提供用户体验的目的。本说明书实施例在此示出了上述步骤106的一种具体实现方式。当然，应理解，步骤106也可以采用其它的方式实现，本申请实施例对此不作限制。
综上所述，本说明书实施例通过在加载完成三维点云数据之后，采集用户按需在其中点选的目标位置，并对所述目标位置预设范围内的局部点云数据进行语义分割标注处理，从而达到与用户进行交互式的语义分割标注的目的；而且，由于渲染的是局部点云数据，因此，渲染的性能和效果均能得到有效提高，且能避免由于给计算机造成过大的压力而导致计算机崩溃的问题。
图3为本说明书另一实施例提供的一种语义分割标注方法的流程示意图，参见图3，该方法具体可以包括如下步骤：
步骤302、获取用户在三维点云数据中点选的目标位置；
步骤304、确定所述三维点云数据中处于所述目标位置预设范围内的局部点云数据；
步骤306、对所述局部点云数据进行语义分割标注处理，得到局部渲染图；
步骤308、检测所述用户是否点选新的目标位置；
若是，则重复执行步骤302至步骤306；若否，则执行步骤312。
步骤310、检测是否完成所述三维点云数据的语义分割标注；
若是，则执行步骤310；若否，则继续执行步骤308。
步骤312、停止渲染，流程结束。
下面对步骤302至步骤310的一种实现方式进行说明：
结合图1对应的实施例中关于局部渲染的描述，本实施例在第一次渲染过程(用户第一次点选目标位置(记为第一目标位置)后的渲染过程)完成后或者在第一次渲染过程中，持续检测用户进行的编辑操作，若检查到用户点选了新的目标位置(记为第二目标位置)，则使用第一次渲染的方案，优选地对第二目标位置预设范围的局部点云数据进行语义分割标注处理；以此类推，随着用户进行的点选操作，点选的位置变化，实时进行点选位置周围的局部点云数据的渲染；在进行第二次渲染及后续渲染时，还可以实时检测三维点云数据的渲染进度，若检测到渲染进度达到100％，则停止渲染。
优选地，还可将渲染进度、未渲染部分所在的区域、已渲染部分所在的区域展示给用户，以便用户快捷的了解三维点云数据的当前渲染情况。
综上所述，本说明书实施例通过实时检测用户点选的目标位置，并跟随变化的目标位置，实时渲染对应范围的局部点云数据，由于每次渲染的都是局部的点云数据，因此，渲染的效率和效果都能够得到有效提高，以至于用户几乎无法察觉到渲染卡顿的情况；另外，局部点云数据的渲染，能避免由于给计算机造成过大的压力而导致计算机崩溃的问题。本说明书实施例在此示出了上述步骤302至步骤310的一种具体实现方式。当然，应理解，步骤302至步骤310也可以采用其它的方式实现，本申请实施例对此不作限制。
图4为本说明书一实施例提供的一种语义分割标注装置的结构示意图，参见图4，装置具体可以包括：获取模块401、确定模块402和处理模块403，其中：
获取模块401，用于获取用户在三维点云数据中点选的目标位置；
确定模块402，用于确定所述三维点云数据中处于所述目标位置预设范围内的局部点云数据；
处理模块403，用于对所述局部点云数据进行语义分割标注处理，得到局部渲染图。
可选的，所述处理模块403，包括：
识别模块，用于分割并识别出所述局部点云数据中的多个物体；
渲染模块，用于按照预设渲染顺序，对所述多个物体进行渲染。
可选的，所述渲染模块，具体用于确定所述多个物体的尺寸；按照尺寸越小渲染优先级越高的渲染顺序，对所述多个物体进行渲染。
可选的，所述渲染模块，具体用于确定所述多个物体与所述目标位置的距离；按照距离越近渲染优先级越高的渲染顺序，对所述多个物体进行渲染。
可选的，装置还包括：
标注模块，用于接收所述用户输入的标注信息，所述标注信息用于标注所述局部渲染图中的目标对象；将所述标注信息渲染至所述局部渲染图中。
可选的，装置还包括：
第一检测模块，用于检测所述用户是否点选新的目标位置，并将新的目标位置返回给所述获取模块401。
可选的，装置还包括：
第二检测模块，用于检测是否完成所述三维点云数据的语义分割标注，若是，则停止渲染。
综上所述，本说明书实施例通过在加载完成三维点云数据之后，采集用户按需在其中点选的目标位置，并对所述目标位置预设范围内的局部点云数据进行语义分割标注处理，从而达到与用户进行交互式的语义分割标注的目的；而且，还通过实时检测用户点选的目标位置，并跟随变化的目标位置，实时渲染对应范围的局部点云数据，由于每次渲染的都是局部的点云数据，因此，渲染的效率和效果都能够得到有效提高，以至于用户几乎无法察觉到渲染卡顿的情况，且能避免由于给计算机造成过大的压力而导致计算机崩溃的问题。
另外，对于上述装置实施方式而言，由于其与方法实施方式基本相似，所以描述的比较简单，相关之处参见方法实施方式的部分说明即可。应当注意的是，在本说明书的装置的各个部件中，根据其要实现的功能而对其中的部件进行了逻辑划分，但是，本说明书不受限于此，可以根据需要对各个部件进行重新划分或者组合。
图5为本说明书一实施例提供的一种电子设备的结构示意图，参见图5，该电子设备包括处理器、内部总线、网络接口、内存以及非易失性存储器，当然还可能包括其他业务所需要的硬件。处理器从非易失性存储器中读取对应的计算机程序到内存中然后运行，在逻辑层面上形成语义分割标注装置。当然，除了软件实现方式之外，本说明书并不排除其他实现方式，比如逻辑器件抑或软硬件结合的方式等等，也就是说以下处理流程的执行主体并不限定于各个逻辑单元，也可以是硬件或逻辑器件。
网络接口、处理器和存储器可以通过总线系统相互连接。总线可以是ISA(Industry Standard Architecture，工业标准体系结构)总线、PCI(PeripheralComponent Interconnect，外设部件互连标准)总线或EISA(Extended Industry StandardArchitecture，扩展工业标准结构)总线等。所述总线可以分为地址总线、数据总线、控制总线等。为便于表示，图5中仅用一个双向箭头表示，但并不表示仅有一根总线或一种类型的总线。
存储器用于存放程序。具体地，程序可以包括程序代码，所述程序代码包括计算机操作指令。存储器可以包括只读存储器和随机存取存储器，并向处理器提供指令和数据。存储器可能包含高速随机存取存储器(Random-Access Memory，RAM)，也可能还包括非易失性存储器(non-volatile memory)，例如至少1个磁盘存储器。
处理器，用于执行所述存储器存放的程序，并具体执行：
获取用户在三维点云数据中点选的目标位置；
确定所述三维点云数据中处于所述目标位置预设范围内的局部点云数据；
对所述局部点云数据进行语义分割标注处理，得到局部渲染图。
上述如本说明书图4所示实施例揭示的语义分割标注装置或管理者(Master)节点执行的方法可以应用于处理器中，或者由处理器实现。处理器可能是一种集成电路芯片，具有信号的处理能力。在实现过程中，上述方法的各步骤可以通过处理器中的硬件的集成逻辑电路或者软件形式的指令完成。上述的处理器可以是通用处理器，包括中央处理器(Central Processing Unit，CPU)、网络处理器(Network Processor，NP)等；还可以是数字信号处理器(Digital Signal Processor，DSP)、专用集成电路(Application SpecificIntegrated Circuit，ASIC)、现场可编程门阵列(Field－Programmable Gate Array，FPGA)或者其他可编程逻辑器件、分立门或者晶体管逻辑器件、分立硬件组件。可以实现或者执行本说明书实施例中的公开的各方法、步骤及逻辑框图。通用处理器可以是微处理器或者该处理器也可以是任何常规的处理器等。结合本说明书实施例所公开的方法的步骤可以直接体现为硬件译码处理器执行完成，或者用译码处理器中的硬件及软件模块组合执行完成。软件模块可以位于随机存储器，闪存、只读存储器，可编程只读存储器或者电可擦写可编程存储器、寄存器等本领域成熟的存储介质中。该存储介质位于存储器，处理器读取存储器中的信息，结合其硬件完成上述方法的步骤。
语义分割标注装置还可执行图1-3的方法，并实现管理者节点执行的方法。
基于相同的发明创造，本说明书实施例还提供了一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质存储一个或多个程序，所述一个或多个程序当被包括多个应用程序的电子设备执行时，使得所述电子设备执行图1-3对应的实施例提供的语义分割标注方法。
本说明书中的各个实施例均采用递进的方式描述，各个实施例之间相同相似的部分互相参见即可，每个实施例重点说明的都是与其他实施例的不同之处。尤其，对于系统实施例而言，由于其基本相似于方法实施例，所以描述的比较简单，相关之处参见方法实施例的部分说明即可。
上述对本说明书特定实施例进行了描述。其它实施例在所附权利要求书的范围内。在一些情况下，在权利要求书中记载的动作或步骤可以按照不同于实施例中的顺序来执行并且仍然可以实现期望的结果。另外，在附图中描绘的过程不一定要求示出的特定顺序或者连续顺序才能实现期望的结果。在某些实施方式中，多任务处理和并行处理也是可以的或者可能是有利的。
本领域内的技术人员应明白，本说明书的实施例可提供为方法、系统、或计算机程序产品。因此，本说明书可采用完全硬件实施例、完全软件实施例、或结合软件和硬件方面的实施例的形式。而且，本说明书可采用在一个或多个其中包含有计算机可用程序代码的计算机可用存储介质(包括但不限于磁盘存储器、CD-ROM、光学存储器等)上实施的计算机程序产品的形式。
本说明书是参照根据本说明书实施例的方法、设备(系统)、和计算机程序产品的流程图和/或方框图来描述的。应理解可由计算机程序指令实现流程图和/或方框图中的每一流程和/或方框、以及流程图和/或方框图中的流程和/或方框的结合。可提供这些计算机程序指令到通用计算机、专用计算机、嵌入式处理机或其他可编程数据处理设备的处理器以产生一个机器，使得通过计算机或其他可编程数据处理设备的处理器执行的指令产生用于实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能的装置。
这些计算机程序指令也可存储在能引导计算机或其他可编程数据处理设备以特定方式工作的计算机可读存储器中，使得存储在该计算机可读存储器中的指令产生包括指令装置的制造品，该指令装置实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能。
这些计算机程序指令也可装载到计算机或其他可编程数据处理设备上，使得在计算机或其他可编程设备上执行一系列操作步骤以产生计算机实现的处理，从而在计算机或其他可编程设备上执行的指令提供用于实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能的步骤。
在一个典型的配置中，计算设备包括一个或多个处理器(CPU)、输入/输出接口、网络接口和内存。
内存可能包括计算机可读介质中的非永久性存储器，随机存取存储器(RAM)和/或非易失性内存等形式，如只读存储器(ROM)或闪存(flash RAM)。内存是计算机可读介质的示例。
计算机可读介质包括永久性和非永久性、可移动和非可移动媒体可以由任何方法或技术来实现信息存储。信息可以是计算机可读指令、数据结构、程序的模块或其他数据。计算机的存储介质的例子包括，但不限于相变内存(PRAM)、静态随机存取存储器(SRAM)、动态随机存取存储器(DRAM)、其他类型的随机存取存储器(RAM)、只读存储器(ROM)、电可擦除可编程只读存储器(EEPROM)、快闪记忆体或其他内存技术、只读光盘只读存储器(CD-ROM)、数字多功能光盘(DVD)或其他光学存储、磁盒式磁带，磁带磁磁盘存储或其他磁性存储设备或任何其他非传输介质，可用于存储可以被计算设备访问的信息。按照本文中的界定，计算机可读介质不包括暂存电脑可读媒体(transitory media)，如调制的数据信号和载波。
还需要说明的是，术语“包括”、“包含”或者其任何其他变体意在涵盖非排他性的包含，从而使得包括一系列要素的过程、方法、商品或者设备不仅包括那些要素，而且还包括没有明确列出的其他要素，或者是还包括为这种过程、方法、商品或者设备所固有的要素。在没有更多限制的情况下，由语句“包括一个……”限定的要素，并不排除在包括所述要素的过程、方法、商品或者设备中还存在另外的相同要素。
本领域技术人员应明白，本说明书的实施例可提供为方法、系统或计算机程序产品。因此，本说明书可采用完全硬件实施例、完全软件实施例或结合软件和硬件方面的实施例的形式。而且，本说明书可采用在一个或多个其中包含有计算机可用程序代码的计算机可用存储介质(包括但不限于磁盘存储器、CD-ROM、光学存储器等)上实施的计算机程序产品的形式。
以上所述仅为本说明书的实施例而已，并不用于限制本说明书。对于本领域技术人员来说，本说明书可以有各种更改和变化。凡在本说明书的精神和原理之内所作的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本说明书的权利要求范围之内。
Claims (10)
1.一种语义分割标注方法，其特征在于，包括：
获取用户在三维点云数据中点选的目标位置；
确定所述三维点云数据中处于所述目标位置预设范围内的局部点云数据；
对所述局部点云数据进行语义分割标注处理，得到局部渲染图。
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述对所述局部点云数据进行语义分割标注处理，包括：
分割并识别出所述局部点云数据中的多个物体；
由GPU按照预设渲染顺序，对所述多个物体进行渲染。
3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述按照预设渲染顺序，对所述多个物体进行渲染，包括：
确定所述多个物体的尺寸；
按照尺寸越小渲染优先级越高的渲染顺序，对所述多个物体进行渲染。
4.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述按照预设渲染顺序，对所述多个物体进行渲染，包括：
确定所述多个物体与所述目标位置的距离；
按照距离越近渲染优先级越高的渲染顺序，对所述多个物体进行渲染。
5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，还包括：
接收所述用户输入的标注信息，所述标注信息用于标注所述局部渲染图中的目标对象；
将所述标注信息渲染至所述局部渲染图中。
6.一种语义分割标注装置，其特征在于，包括：
获取模块，用于获取用户在三维点云数据中点选的目标位置；
确定模块，用于确定所述三维点云数据中处于所述目标位置预设范围内的局部点云数据；
处理模块，用于对所述局部点云数据进行语义分割标注处理，得到局部渲染图。
7.根据权利要求6所述的装置，其特征在于，所述处理模块，包括：
识别模块，用于分割并识别出所述局部点云数据中的多个物体；
渲染模块，用于按照预设渲染顺序，对所述多个物体进行渲染。
8.根据权利要求7所述的装置，其特征在于，
所述渲染模块，具体用于确定所述多个物体的尺寸；按照尺寸越小渲染优先级越高的渲染顺序，对所述多个物体进行渲染。
9.根据权利要求7所述的装置，其特征在于，
所述渲染模块，具体用于确定所述多个物体与所述目标位置的距离；按照距离越近渲染优先级越高的渲染顺序，对所述多个物体进行渲染。
10.一种电子设备，其特征在于，包括：
处理器；以及
被安排成存储计算机可执行指令的存储器，所述可执行指令在被执行时使所述处理器执行如权利要求1至5中任一项所述的方法的步骤。
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|---|---|---|---|
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| CN110930520B CN110930520B (zh) | 2023-06-30 |
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Cited By (2)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN112785714A (zh) * | 2021-01-29 | 2021-05-11 | 北京百度网讯科技有限公司 | 点云实例标注方法及装置、电子设备和介质 |
| CN114419075A (zh) * | 2022-03-28 | 2022-04-29 | 天津云圣智能科技有限责任公司 | 点云切割方法、装置及终端设备 |
Citations (5)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| US20150123968A1 (en) * | 2013-11-07 | 2015-05-07 | Autodesk, Inc. | Occlusion render mechanism for point clouds |
| CN108154560A (zh) * | 2018-01-25 | 2018-06-12 | 北京小马慧行科技有限公司 | 激光点云标注方法、装置及可读存储介质 |
| CN109145969A (zh) * | 2018-08-03 | 2019-01-04 | 百度在线网络技术（北京）有限公司 | 三维物体点云数据的处理方法、装置、设备及介质 |
| CN110136273A (zh) * | 2019-03-29 | 2019-08-16 | 初速度（苏州）科技有限公司 | 一种用于机器学习中的样本数据标注方法及装置 |
| CN110264468A (zh) * | 2019-08-14 | 2019-09-20 | 长沙智能驾驶研究院有限公司 | 点云数据标注、分割模型确定、目标检测方法及相关设备 |
-
2019
- 2019-11-12 CN CN201911099956.0A patent/CN110930520B/zh active Active
Patent Citations (5)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| US20150123968A1 (en) * | 2013-11-07 | 2015-05-07 | Autodesk, Inc. | Occlusion render mechanism for point clouds |
| CN108154560A (zh) * | 2018-01-25 | 2018-06-12 | 北京小马慧行科技有限公司 | 激光点云标注方法、装置及可读存储介质 |
| CN109145969A (zh) * | 2018-08-03 | 2019-01-04 | 百度在线网络技术（北京）有限公司 | 三维物体点云数据的处理方法、装置、设备及介质 |
| CN110136273A (zh) * | 2019-03-29 | 2019-08-16 | 初速度（苏州）科技有限公司 | 一种用于机器学习中的样本数据标注方法及装置 |
| CN110264468A (zh) * | 2019-08-14 | 2019-09-20 | 长沙智能驾驶研究院有限公司 | 点云数据标注、分割模型确定、目标检测方法及相关设备 |
Cited By (2)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN112785714A (zh) * | 2021-01-29 | 2021-05-11 | 北京百度网讯科技有限公司 | 点云实例标注方法及装置、电子设备和介质 |
| CN114419075A (zh) * | 2022-03-28 | 2022-04-29 | 天津云圣智能科技有限责任公司 | 点云切割方法、装置及终端设备 |
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| CN110930520B (zh) | 2023-06-30 |
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