雷达点云数据处理方法、装置、设备以及存储介质.pdf

(19)中华人民共和国国家知识产权局(12)发明专利申请(10)申请公布号CN114296083A(43)申请公布日2022.04.08(21)申请号202111637901.8G01S7/02(2006.01)(22)申请日2021.12.29G01S7/48(2006.01)G06T7/73(2017.01)(30)优先权数据G06T15/20(2011.01)17/325,7622021.05.20USG06T19/20(2011.01)(71)申请人北京百度网讯科技有限公司地址100085北京市海淀区上地十街10号百度大厦2层申请人百度(美国)有限责任公司(72)发明人方进周定富宋希彬张良俊(74)专利代理机构北京市铸成律师事务所11313代理人皇甫韵啸王云红(51)Int.Cl.G01S13/931(2020.01)G01S17/931(2020.01)权利要求书2页说明书8页附图5页(54)发明名称雷达点云数据处理方法、装置、设备以及存储介质(57)摘要本公开提供了雷达点云数据处理的方法、装置、设备以及存储介质，涉及雷达点云、自动驾驶、深度学习技术领域。具体实现方案为：利用雷达点云数据中的目标检测框，确定目标物体所处的目标位置区域；将处于目标位置区域内的目标物体的每个点从雷达点云数据中移除；将物体模型添加到目标位置区域。本公开的实施例，通过将目标物体从雷达点云数据中移除，并将需要的三维模型添加到雷达点云数据中的目标位置区域，可以得到更加丰富的雷达点云数据。CN114296083ACN114296083A权利要求书1/2页1.一种雷达点云数据的处理方法，包括：利用雷达点云数据中的目标检测框，确定目标物体所处的目标位置区域；将处于所述目标位置区域内的所述目标物体的每个点从所述雷达点云数据中移除；将物体模型添加到所述目标位置区域，得到更新的雷达点云数据。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述目标检测框为三维检测框；所述目标物体为三维物体，所述物体模型为三维模型。3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，将处于所述目标位置区域内的所述目标物体的每个点从所述雷达点云数据中移除，包括：利用雷达中心的坐标以及所述目标物体的每个点的坐标，生成从雷达中心到所述目标物体的每个点的线段；将每条线段的长度更新为预设的极大值。4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，将物体模型添加到所述目标位置区域，包括：将所述物体模型的每个点的位置与预设的偏移量相加，以确定所述物体模型在目标位置区域内的位置。5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，将物体模型添加到所述目标位置区域，还包括：通过投影矩阵对所述物体模型进行渲染，得到所述物体模型对应的深度图；通过所述投影矩阵将所述深度图投影到相机平面；在所述深度图中查询，得到雷达射线与所述深度图的交点的深度值；利用所述雷达射线与所述深度图的交点的深度值，更新所述雷达射线对应的线段的长度，以得到所述雷达射线在所述物体模型的表面的交点的位置。6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，将物体模型添加到所述目标位置区域，还包括：在所述雷达射线与所述物体模型的深度图没有交集的情况下，保持所述雷达射线不变。7.根据权利要求1至6中任一项所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：利用地面方程对所述目标位置区域内的属于地面的点进行补全处理。8.根据权利要求1至6中任一项所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：确定目标检测框内的每个点的语义信息，所述语义信息包括所述目标检测框内的每个点是否属于目标物体。9.一种雷达点云数据的处理装置，包括：确定模块，用于利用雷达点云数据中的目标检测框，确定目标物体所处的目标位置区域；移除模块，用于将处于所述目标位置区域内的所述目标物体的每个点从所述雷达点云数据中移除；添加模块，用于将物体模型添加到所述目标位置区域，得到更新的雷达点云数据。10.根据权利要求9所述的装置，其特征在于，所述目标检测框为三维检测框；所述目标物体为三维物体，所述物体模型为三维模型。11.根据权利要求9所述的装置，其特征在于，所述移除模块包括：2CN114296083A权利要求书2/2页线段生成子模块，用于利用雷达中心的坐标以及所述目标物体的每个点的坐标，生成从雷达中心到所述目标物体的每个点的线段；更新子模块，用于将每条线段的长度更新为预设的极大值。12.根据权利要求11所述的装置，其特征在于，所述添加模块包括：放置子模块，用于将所述物体模型的每个点的位置与预设的偏移量相加，以将所述物体模型放置到目标位置区域内的位置。13.根据权利要求12所述的装置，其特征在于，所述添加模块还包括：渲染子模块，用于通过投影矩阵对所述物体模型进行渲染，得到所述物体模型对应的深度图；投影子模块，用于通过所述投影矩阵将所述深度图投影到