(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 202211264494.5 (22)申请日 2022.10.14 (71)申请人 阿波罗智联 （北京） 科技有限公司 地址 100176 北京市北京经济技 术开发区 瑞合西二路7号院1号楼1层101 (72)发明人 刘京凯　司马兵　汪涛　 (74)专利代理 机构 北京清亦华知识产权代理事 务所(普通 合伙) 11201 专利代理师 张润 (51)Int.Cl. G06V 20/58(2022.01) G06V 10/26(2022.01) G06V 10/74(2022.01) (54)发明名称 信息处理方法、 装置、 设备、 介质、 车辆及程 序产品 (57)摘要 本公开提供了一种信息处理方法、 装置、 设 备、 介质、 车辆及程序产品。 本公开涉及计算机技 术领域， 尤其涉及人工智能和自动驾驶技术领 域。 在本公开的一些实施例中， 获取当前环境点 云图像； 识别当前环境点云图像中包含的障碍物 的点云与类型； 在障碍物中存在类型为未知类型 的第一障碍物的情况下， 根据第一障碍物的点云 的特征和障碍物中类型为设定类型的第二障碍 物的点云的特征， 确定第一障碍物的类型为设定 类型的置信度； 在置信度大于设定置信度阈值的 情况下， 将第一障碍物的类型从未知类型修正为 设定类型， 对 未能识别出的第一障碍物的类型进 行修正， 提高障碍物的识别准确率， 提升自动驾 驶的安全性， 提升自动驾驶体验。 权利要求书4页 说明书12页 附图3页 CN 115439830 A 2022.12.06 CN 115439830 A 1.一种信息处 理方法， 包括： 获取当前环境 点云图像； 识别所述当前环境 点云图像中包 含的障碍物的点云与类型； 在所述障碍物中存在所述类型为未知类型的第 一障碍物的情况下， 根据 所述第一障碍 物的点云的特征和所述障碍物中所述类型为设定类型的第二障碍物的点云的特征， 确定所 述第一障碍物的类型为所述设定类型的置信度； 在所述置信度 大于设定置信度阈值的情况下， 将所述第 一障碍物的类型从所述未知类 型修正为所述设定类型。 2.根据权利要求1所述的方法， 其中， 所述识别所述当前环境点云图像中包含的障碍物 的点云与类型， 包括： 根据目标检测算法， 识别所述当前环境点云图像中包含的障碍物以及所述障碍物的类 型； 根据语义分割算法， 识别所述当前环境 点云图像中的所述障碍物的点云。 3.根据权利要求1所述的方法， 其中， 所述在所述障碍物中存在所述类型为未知类型的 第一障碍物的情况下， 根据所述第一障碍物的点云的特征和所述障碍物中所述类型为设定 类型的第二障碍物的点云的特征， 确定所述第一障碍物的类型为所述设定类型 的置信度， 包括： 在所述障碍物中存在所述类型为未知类型的第 一障碍物的情况下， 判断所述第 一障碍 物的点云的数量是否大于设定数量阈值； 在所述第一障碍物的点云的数量大于所述设定数量阈值的情况下， 从所述第 一障碍物 的点云中筛 选出目标点云； 根据所述第一障碍物的所述目标点云中每个点的特征和所述第二障碍物的点云中每 个点的特 征， 确定所述第一障碍物的类型为所述设定类型的置信度。 4.根据权利要求3所述的方法， 其中， 所述从所述第一障碍物的点云中筛选出目标点 云， 包括： 根据所述第一障碍物的点云的数量和所述设定数量阈值， 确定采样比例； 采用非线性方法对所述第 一障碍物的点云按照所述采样比例进行采样， 得到所述目标 点云。 5.根据权利要求3所述的方法， 其中， 所述根据所述第 一障碍物的所述目标点云中每个 点的特征和所述第二障碍物的点云中每个点的特征， 确定所述第一障碍物的类型为所述设 定类型的置信度， 包括： 根据所述第一障碍物的所述目标点云中每个点的特征和所述第二障碍物的点云中每 个点的特征， 确定所述第一障碍物的所述目标点云中每个点与所述第二障碍物的点云中每 个点的相似度； 根据所述第一障碍物的所述目标点云中每个点与所述第二障碍物的点云中每个点的 相似度， 确定所述第一障碍物的类型为所述设定类型的置信度。 6.根据权利要求3所述的方法， 其中， 所述方法还 包括： 在所述第一障碍物的点云的数量小于等于所述设定数量阈值的情况下， 根据 所述第一 障碍物的点云中每个点的特征和所述第二障碍物的点云中每个点的特征， 确定所述第一障权　利　要　求　书 1/4 页 2 CN 115439830 A 2碍物的类型为所述设定类型的置信度。 7.根据权利要求1所述的方法， 其中， 所述当前环境点云图像为路侧环境点云图像， 所 述设定类型为 植被类型； 识别所述当前环境 点云图像中包 含的障碍物的点云与类型， 包括： 识别所述路侧环境 点云图像中包 含的障碍物的点云与类型； 在所述障碍物中存在所述类型为未知类型的第 一障碍物的情况下， 根据 所述第一障碍 物的点云的特征和所述障碍物中所述类型为设定类型的第二障碍物的点云的特征， 确定所 述第一障碍物的类型为所述设定类型的置信度， 包括： 在所述障碍物中存在所述类型为未知类型的第 一障碍物的情况下， 根据 所述第一障碍 物的点云的特征和所述障碍物中所述类型为植被类型的第二障碍物的点云的特征， 确定所 述第一障碍物的类型为所述设定类型的置信度； 在所述置信度 大于设定置信度阈值的情况下， 将所述第 一障碍物的类型从所述未知类 型修正为所述设定类型， 包括： 在所述置信度 大于设定置信度阈值的情况下， 将所述第 一障碍物的类型从所述未知类 型修正为所述植被类型。 8.一种信息处 理装置， 包括： 获取模块， 用于获取当前环境 点云图像； 识别模块， 用于识别所述当前环境 点云图像中包 含的障碍物的点云与类型； 确定模块， 在所述障碍物中存在所述类型为未知类型的第一障碍物的情况下， 根据所 述第一障碍物的点云的特征和所述障碍物中所述类型为设定类型的第二障碍物的点云的 特征， 确定所述第一障碍物的类型为所述设定类型的置信度； 修正模块， 在所述置信度大于设定置信度阈值的情况下， 将所述第一障碍物的类型从 所述未知类型修 正为所述设定类型。 9.根据权利要求8所述的装置， 其中， 所述识别模块在识别所述当前环境点云图像 中包 含的障碍物的点云与类型时， 用于： 根据目标检测算法， 识别所述当前环境点云图像中包含的障碍物以及所述障碍物的类 型； 根据语义分割算法， 识别所述当前环境 点云图像中的所述障碍物的点云。 10.根据权利要求8所述的装置， 其中， 所述确定模块在所述障碍物中存在所述类型为 未知类型的第一障碍物的情况下， 根据所述第一障碍物的点云的特征和所述障碍物中所述 类型为设定类型的第二障碍物的点云的特征， 确定所述第一障碍物的类型为所述设定类型 的置信度时， 用于： 在所述障碍物中存在所述类型为未知类型的第 一障碍物的情况下， 判断所述第 一障碍 物的点云的数量是否大于设定数量阈值； 在所述第一障碍物的点云的数量大于所述设定数量阈值的情况下， 从所述第 一障碍物 的点云中筛 选出目标点云； 根据所述第一障碍物的所述目标点云中每个点的特征和所述第二障碍物的点云中每 个点的特 征， 确定所述第一障碍物的类型为所述设定类型的置信度。 11.根据权利要求10所述的装置， 其中， 所述确定模块在从所述第 一障碍物的点云中筛权　利　要　求　书 2/4 页 3 CN 115439830 A 3