一种多模态数据自适应采集标注方法、系统、设备及存储介质

本发明涉及机器学习技术领域，涉及一种多模态数据自适应采集标注方法、系统、设备及存储介质；其中，一种多模态数据自适应采集标注方法，包括：采集自动驾驶场景下的驾驶场景数据；利用深度信念网络提取驾驶场景数据的特征，得到多尺度特征表示；构建数据标注模型的网络结构，并根据多尺度特征表示优化数据标注模型的网络参数，得到最终的数据标注模型；将驾驶场景数据输入最终的数据标注模型，最终的数据标注模型提取驾驶场景数据的数据特征得到驾驶场景的三维点云特征信息，并根据三维点云特征信息确定驾驶场景中的目标物体以及目标物体对应的标签，得到标注结果。本发明可以提高对目标物体标注效率以及提高目标物体标注结果的准确性。