自动驾驶异常案例挖掘方法、系统、介质和设备

本发明公开了一种基于多模态数据的自动驾驶异常案例挖掘方法、系统、介质和设备，包括：获取自动驾驶场景的多模态输入数据；根据多模态输入数据对道路的平面进行三维场景重建，得到三维道路重建结果；对三维道路重建结果中的目标物体点云进行聚类，得到目标物体的3D框；将3D框映射到二维空间，得到二维空间的目标物体提议框，并将二维空间的目标物体提议框作为异常案例对象的初始提议框。本发明能够从大量的自动驾驶场景的多模态输入数据中高效筛选出可能含有异常案例的自动驾驶场景，有效提高了数据处理速度和准确性，减少人工干预，并为后续阶段提供高质量的候选框。