点云标注方法、装置以及深度学习模型的训练方法

本申请提供了点云标注方法、装置以及深度学习模型的训练方法，其中，点云标注方法包括：响应于接收到多帧点云数据以及每帧点云的初始位姿，移除每帧点云中的动态障碍物点，得到静态点云数据；在基于每帧点云的初始位姿得到对应的全局位姿后，将静态点云数据进行叠加，得到全局点云数据；根据预设空间分辨率将全局点云数据进行分块，得到多个子图；对多个子图分别执行语义分割，并在得到多个语义标签后，将多个语义标签分别映射回多帧点云数据中对应的点，得到静态点云数据的语义标签；将静态点云数据的语义标签和动态障碍物的语义标签进行合并，生成点云标注结果。通过本申请，解决了相关技术中人工标注方式效率低、准确性低及成本高等技术问题。