(19)国家知识产权局 (12)发明 专利申请 (10)申请公布号 (43)申请公布日 (21)申请 号 202211158727.3 (22)申请日 2022.09.22 (71)申请人 小米汽车 科技有限公司 地址 100176 北京市大兴区北京经济技 术 开发区科创十街15号院5号楼6层618 室 申请人 北京小米松果电子有限公司 (72)发明人 刘若愚　闫泽杭　柴亚捷　张亚森　 (74)专利代理 机构 北京英创嘉友知识产权代理 事务所(普通 合伙) 11447 专利代理师 张丽 (51)Int.Cl. G06V 20/56(2022.01) G06V 20/70(2022.01) G06V 10/98(2022.01)G06V 10/82(2022.01) G06V 10/774(2022.01) G06V 10/764(2022.01) G06V 10/25(2022.01) G06N 3/04(2006.01) (54)发明名称 标注数据质检方法、 装置、 存储介质及电子 设备 (57)摘要 本公开涉及一种标注数据质检方法、 装置、 存储介质及电子设备。 该方法包括： 获取待质检 的道路图像标注数据， 所述道路图像标注数据包 括道路图像、 以及所述道路图像中每一车道线的 标注标签； 从所有所述车道线对应的所述标注标 签中确定符合预设标签约束条件的目标标签， 并 确定所述目标标签对应的目标车道线； 将所述道 路图像输入训练完成的分类模型， 得到所述分类 模型输出的所述目标车道线的预测标签； 在所述 预测标签和所述目标标签一致的情况下， 将所述 目标标签确定为所述道路图像中所述目标车道 线的有效标注标签。 采用本公开这种方法， 可提 升质检效率和准确率。 权利要求书2页 说明书13页 附图3页 CN 115471804 A 2022.12.13 CN 115471804 A 1.一种标注数据质检方法， 其特 征在于， 所述方法包括： 获取待质检的道路图像标注数据， 所述道路图像标注数据包括道路图像、 以及所述道 路图像中每一车道线的标注标签； 从所有所述车道线对应的所述标注标签中确定符合预设标签约束条件的目标标签， 并 确定所述目标 标签对应的目标 车道线； 将所述道路图像输入训练完成的分类模型， 得到所述分类模型输出的所述目标车道线 的预测标签； 在所述预测标签和所述目标标签一致的情况下， 将所述目标标签确定为所述道路图像 中所述目标 车道线的有效标注标签。 2.根据权利要求1所述的方法， 其特征在于， 每一所述车道线的所述标注标签包括表征 该车道线相对于主体车辆的位置的位置标签、 以及该车道线的类别标签， 所述位置标签和 所述类别标签对应不同标签 类型； 所述从所有所述车道线对应的所述标注标签中确定符合预设标签约束条件的目标标 签， 包括： 从所有所述车道线对应的所述位置标签和所述类别标签中确定符合所述预设标签约 束条件的所述目标 标签； 相应地， 所述将所述道路图像输入训练完成的分类模型， 得到所述分类模型输出的所 述目标车道线的预测标签， 包括： 将所述道路图像输入训练完成的分类模型， 得到所述目标车道线在所述目标标签对应 的标签类型下的所述预测标签。 3.根据权利要求1所述的方法， 其特征在于， 所述目标标签包括位置标签， 所述车道线 的数量为多个， 相应地， 所述位置标签的数量为多个， 所述从所有 所述车道线对应的所述标 注标签中确定符合预设标签约束条件的目标 标签， 包括： 将多个所述位置标签中的与其他任一所述位置标签均不相同的所述位置标签确定为 所述目标 标签。 4.根据权利要求2所述的方法， 其特征在于， 所述从所有所述车道线对应的所述位置标 签和所述类别标签中确定符合所述预设标签约束条件的所述目标 标签， 包括： 针对所述 位置标签， 确定所述 位置标签对应的预设类别标签集 合； 在与所述位置标签对应同一所述车道线的所述类别标签存在于所述预设类别标签集 合中的情况下， 将所述位置标签、 以及与所述位置标签对应同一所述车道线的所述类别标 签均确定为所述目标 标签。 5.根据权利要求1所述的方法， 其特征在于， 所述目标标签包括位置标签， 所述车道线 的数量为多个， 相应地， 所述位置标签的数量为多个， 所述从所有 所述车道线对应的所述标 注标签中确定符合预设标签约束条件的目标 标签， 包括： 针对每一所述位置标签， 在确定该位置标签存在于关联性位置标签集合中的情况下， 从多个所述 位置标签中确定是否存在与该位置标签相关联的目标位置标签； 若存在所述目标位置标签， 则将该位置标签确定为所述目标 标签。 6.根据权利要求1所述的方法， 其特征在于， 所述道路图像标注数据还包括每一所述车 道线在所述道路图像中对应的位置标注区域；权　利　要　求　书 1/2 页 2 CN 115471804 A 2所述分类模型包括特 征图像提取模块、 车道线特 征提取模块、 以及分类模块； 所述特征图像提取模块用于将所述道路图像转换为特 征图； 所述车道线特征提取模块用于， 从所述道路图像中所述目标车道线对应的目标位置标 注区域内确定多个感兴趣点， 并确定所述多个感兴趣点在所述特征图中对应的感兴趣特 征； 所述分类模块用于根据所述感兴趣特 征进行分类， 得到所述预测标签。 7.根据权利要求1所述的方法， 其特 征在于， 所述方法还 包括： 将所述道路图像标注数据中的除了所述有效标注标签以外的其他标注标签以及所述 道路图像展示给用户， 以供 所述用户进行 人工质检或校正所述 其他标注标签。 8.一种标注数据质检装置， 其特 征在于， 所述装置包括： 获取模块， 被配置为获取待质检的道路图像标注数据， 所述道路图像标注数据包括道 路图像、 以及所述道路图像中每一车道线的标注标签； 确定模块， 被配置为从所有所述车道线对应的所述标注标签中确定符合预设标签约束 条件的目标 标签， 并确定所述目标 标签对应的目标 车道线； 输入模块， 被配置为将所述道路图像输入训练完成的分类模型， 得到所述分类模型输 出的所述目标 车道线的预测标签； 执行模块， 被配置为在所述预测标签和所述目标标签一致的情况下， 将所述目标标签 确定为所述道路图像中所述目标 车道线的有效标注标签。 9.一种计算机可读存储介质， 其上存储有计算机程序指令， 其特征在于， 该程序指令被 处理器执行时实现权利要求1 ‑7中任一项所述方法的步骤。 10.一种电子设备， 其特 征在于， 包括： 存储器， 其上存 储有计算机程序； 处理器， 用于执行所述存储器 中的所述计算机程序， 以实现权利要求1 ‑7中任一项所述 方法的步骤。权　利　要　求　书 2/2 页 3 CN 115471804 A 3