一种数据标注的方法、装置及电子设备与流程

1.本发明涉及计算机领域，特别是涉及一种数据标注的方法、装置及电子设备。


背景技术：

2.随着科技的发展，机器学习得到越来越广泛地应用。机器学习指的是使用计算机作为工具模拟人类学习方式，解决科学研究或实际生产实践中的问题。近年来，随着自动驾驶逐渐进入人们的视野，通过机器学习的方式实现自动驾驶过程中的目标检测受到人们的关注。目标检测指的是在整幅图像或者较多的数据中得到感兴趣的目标对象，通常通过目标检测模型实现。通常在得到目标检测模型的过程中，会对已有的数据进行标注，标注完成的数据形成训练数据集，用以对模型进行训练，实现对模型的优化。
3.目前，通常对由相机探测得到的图像数据，以及由激光雷达探测器得到的点云数据进行联合标注，以减少标注的工作量。也即，同时针对图像数据和点云数据中相同的目标进行标注。在标注结果中，标注目标同时具有图像数据的信息(例如颜色信息)和点云数据的信息(例如深度信息)。由于相机和激光雷达点云这两种探测器的工作原理不同，激光雷达系统的探测距离小于相机的探测距离，导致在联合标注的过程中，难以对较远距离的被测物体进行标注。
4.因此，采用以上的方式进行联合标注，难以对远距离的探测目标进行标注。


技术实现要素：

5.有鉴于此，本技术提供一种数据标注的方法、装置及电子设备，用以提升联合标注对于远距离探测目标进行标注的能力。
6.第一方面，本技术提供一种数据标注的方法，所述方法包括：
7.获取由相机得到的图像数据和由激光雷达探测器得到的点云数据；其中，图像数据中的标注目标包括第一标注目标集合和第二标注目标集合中的标注目标，第一标注目标集合中的标注目标为点云数据中的标注目标；
8.标定相机和激光雷达探测器，确定相机坐标系和激光雷达坐标系的转换关系；
9.确定在激光雷达坐标系中第一标注目标集合中每个标注目标的三维包络；
10.根据相机坐标系和激光雷达坐标系的转换关系以及三维包络，得到在像素坐标系中第一标注目标集合的二维标注结果；
11.根据图像数据，确定像素坐标系和激光点云坐标系的转换关系；
12.确定在像素坐标系中第二标注目标集合的二维标注结果；
13.根据像素坐标系和激光点云坐标系的转换关系，以及第二标注目标集合的二维标注结果，确定在激光点云坐标系中第二标注目标集合的三维标注结果。
14.在一种可能的实现方式中，所述根据相机坐标系和激光雷达坐标系的转换关系以及三维包络，得到在像素坐标系中第一标注目标集合的二维标注结果，包括：
15.根据相机坐标系和激光雷达坐标系之间的转换关系，确定在像素坐标系中三维包
络对应的二维包络；
16.确定在像素坐标系中每个二维包络的外接四边形，得到第一标注目标集合的二维标注结果。
17.在一种可能的实现方式中，所述根据相机坐标系和激光雷达坐标系之间的转换关系，确定在像素坐标系中三维包络对应的二维包络，包括：
18.确定在激光雷达坐标系中三维包络的顶点；
19.根据相机坐标系和激光雷达坐标系之间的转换关系，确定在像素坐标系中三维包络的顶点对应的二维坐标；
20.根据三维包络的顶点对应的二维坐标，确定在像素坐标系中三维包络对应的二维包络。
21.在一种可能的实现方式中，所述根据图像数据，确定像素坐标系和激光点云坐标系的转换关系之后，还包括：
22.确定在激光雷达坐标系中，第一标注目标集合的二维标注结果对应的三维数据；
23.确定所述三维包括和所述三维数据的偏差；
24.所述根据像素坐标系和激光点云坐标系的转换关系，以及第二标注目标集合的二维标注结果，确定在激光点云坐标系中第二标注目标集合的三维标注结果，包括：
25.根据像素坐标系和激光点云坐标系的转换关系，以及第二标注目标集合的二维标注结果，确定在激光点云坐标系中第二标注目标集合的第一三维标注结果；
26.根据所述偏差修正第一三维标注结果，得到第二标注目标集合的三维标注结果。
27.第二方面，本技术提供一种数据标注的装置，所述装置包括：
28.数据获取单元，用于获取由相机得到的图像数据和由激光雷达探测器得到的点云数据；其中，图像数据中的标注目标包括第一标注目标集合和第二标注目标集合中的标注目标，第一标注目标集合中的标注目标为点云数据中的标注目标；
29.探测器标定单元，用于：确定标定相机和激光雷达探测器，确定相机坐标系和激光雷达坐标系的转换关系；
30.数据标注单元，用于：确定在激光雷达坐标系中第一标注目标集合中每个标注目标的三维包络；根据相机坐标系和激光雷达坐标系的转换关系以及三维包络，得到在像素坐标系中第一标注目标集合的二维标注结果；根据图像数据，确定像素坐标系和激光点云坐标系的转换关系；确定在像素坐标系中第二标注目标集合的二维标注结果；根据像素坐标系和激光点云坐标系的转换关系，以及第二标注目标集合的二维标注结果，确定在激光点云坐标系中第二标注目标集合的三维标注结果。
31.在一种可能的实现方式中，所述数据标注单元具体用于：
32.根据相机坐标系和激光雷达坐标系之间的转换关系，确定在像素坐标系中三维包络对应的二维包络；
33.确定在像素坐标系中每个二维包络的外接四边形，得到第一标注目标集合的二维标注结果。
34.在一种可能的实现方式中，所述数据标注单元具体用于：
35.确定在激光雷达坐标系中三维包络的顶点；
36.根据相机坐标系和激光雷达坐标系之间的转换关系，确定在像素坐标系中三维包
络的顶点对应的二维坐标；
37.根据三维包络的顶点对应的二维坐标，确定在像素坐标系中三维包络对应的二维包络。
38.在一种可能的实现方式中，所述数据标注单元具体用于：
39.确定在激光雷达坐标系中，第一标注目标集合的二维标注结果对应的三维数据；
40.确定所述三维包括和所述三维数据的偏差；
41.根据像素坐标系和激光点云坐标系的转换关系，以及第二标注目标集合的二维标注结果，确定在激光点云坐标系中第二标注目标集合的第一三维标注结果；
42.根据所述偏差修正第一三维标注结果，得到第二标注目标集合的三维标注结果。
43.第三方面，本技术提供一种数据标注的电子设备，所述电子设备包括处理器和存储器，其中，所述存储器存储有代码，所述处理器用于调用所述存储器中存储的代码，实现执行如上述任一项所述的方法。
44.第四方面，本技术提供一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质用于存储计算机程序，所述计算机程序用于执行上述任一项所述的方法。
45.采用本技术的方案，将第二标注目标集合中的标注目标的数据补充到点云数据中，从而完成对于图像数据和点云数据的联合标注。由于第二标注目标集合中的标注目标相较于第一标注目标集合中的标注目标，具有更远的探测距离，因此，采用本实施例的方式，能够提升联合标注对于远距离探测目标的标注能力。
附图说明
46.图1是本技术实施例提供的数据标注的方法的流程图；
47.图2是本技术实施例提供的数据标注的装置的结构示意图；
48.图3是本技术实施例提供的数据标注的电子设备的结构示意图。
具体实施方式
49.图像数据是通过相机探测得到的，点云数据是通过激光雷达探测器探测得到的。由于相机和激光雷达点云这两种探测器的工作原理不同，激光雷达系统的探测距离小于相机的探测距离，导致在联合标注的过程中，难以对较远距离的被测物体进行标注。
50.基于此，在申请人提供的本技术的实施例中，首先分别获取由相机得到的图像数据和由激光雷达探测器得到的点云数据，图像数据中的标注目标包括第一标注目标集合和第二标注目标集合中的标注目标，第一标注目标集合中的标注目标为点云数据中的标注目标，第二标注目标集合中的标注目标比第一标注目标集合中的标注目标具有更大的探测距离；根据相机坐标系和激光雷达坐标系的转换关系，以及在激光雷达坐标系中第一标注目标集合中每个标注目标的三维包络，得到在像素坐标系中第一标注目标集合的二维标注结果；根据图像数据，确定像素坐标系和激光点云坐标系的转换关系；根据像素坐标系和激光点云坐标系的转换关系，以及第二标注目标集合的二维标注结果，确定在激光点云坐标系中第二标注目标集合的三维标注结果。
51.采用本技术的方案，将第二标注目标集合中的标注目标的数据补充到点云数据中，从而完成对于图像数据和点云数据的联合标注。由于第二标注目标集合中的标注目标
相较于第一标注目标集合中的标注目标，具有更远的探测距离，因此，采用本实施例的方式，能够提升联合标注对于远距离探测目标的标注能力。
52.为了便于理解本技术实施例提供的技术方案，下面结合附图对本技术实施例提供的一种数据标注的方法、装置及电子设备进行说明。
53.虽然附图中显示了本技术的示例性实施例，然而应当理解，可以以各种形式实现本技术而不应被这里阐述的实施例所限制。基于本技术中的实施例，本领域技术人员在没有作出创造性贡献前提下所获得的其他实施例，都属于本技术的保护范围。
54.在本技术的权利要求书和说明书以及说明书附图中，术语“包括”和“具有”以及它们的任何变形，目的在于覆盖不排他的包含。
55.本技术提供了一种数据标注的方法。
56.请参阅图1，图1是本技术实施例提供的数据标注的方法的流程图。
57.如图1所示，本技术实施例中的数据标注的方法包括s101-s107。
58.s101、获取由相机探测得到的图像数据，以及由激光雷达探测器探测得到的点云数据，图像数据中的标注目标包括第一标注目标集合和第二标注目标集合中的标注目标，第一标注目标集合中的标注目标为点云数据中的标注目标。
59.第一标注目标集合和第二标注目标集合均包含一个或多个标注目标。
60.图像数据和点云数据分别是相机和激光雷达探测器这两个探测器的探测结果。
61.图像数据是在相机坐标系下的数据，点云数据是在激光雷达探测器坐标系下的数据。
62.经过相机探测，可以得到被测物体的二维位置信息，图像数据至少包括被测物体的二维位置信息，在图像中以灰度值表示在各位置点的物体的信息，例如颜色信息；
63.经过激光雷达探测器，可以得到被测物体的三维位置信息，点云数据至少包括被测物体的三维位置信息，还可以包括在各位置点的物体的其它信息，例如回波次数等。
64.上述二维位置信息和三维位置信息指的是真实物理世界下的位置信息。通常由激光雷达探测器得到的原始数据包括被测物体的角度信息和距离信息，为了方便处理，将激光雷达探测器得到的原始数据转换为笛卡尔坐标系下的三维点坐标信息，得到点云数据。点云数据包括被测物体的三维位置信息，以及各位置点的反射强度、回波次数等信息。
65.具体地，点云数据可以是激光雷达探测器所在位置的坐标系下的数据，该坐标系为激光雷达坐标系。在自动驾驶场景中，激光雷达探测器位于车辆上，点云数据可以是车体坐标系下的数据。
66.标注目标指的是存在于图像数据/点云数据中，被标注的对象，也即被测物体。
67.通常，通过标注过程得到标注结果，标注结果包括一个或多个标注目标，以及和上述一个或多个标注目标所对应的标签。
68.例如，标注目标可以包括存在于上述图像数据和点云数据中的人物、车辆、树木，对应的标签分别为“人物”“车辆”“树木”。
69.在不同探测器得到的探测结果中，标注目标可能是由不同形式的数据表示的，例如对于真实世界中的同一个标注目标，在图像数据中，标注目标可能是由物体的二维位置信息、与二维位置信息对应的物体的颜色信息表示的；而在点云数据中，该标注目标可能是由物体的三维位置信息表示的。
70.由于激光雷达的探测距离小于相机的探测距离，因此，图像数据中的标注目标至少包括点云数据中的标注目标，用以实现对图像数据和点云数据的联合标注。
71.虽然在图像数据中和在点云数据中的表示方式是不同的，但是对应现实世界的标注目标是相同的。例如，都是对于现实世界中同一棵树进行标注。
72.也就是说，图像数据中的标注目标所对应的现实世界中的标注目标，至少包括点云数据中的标注目标所对应的现实世界中的标注目标。
73.s102、标定相机和激光雷达探测器，得到相机坐标系和激光雷达坐标系的转换关系。
74.相机坐标系和激光雷达坐标系之间的转换关系，表征的是相机坐标系和激光雷达坐标系中点的对应关系。
75.也就是说，对于在相机坐标系中的一个点，利用相机坐标系和激光雷达坐标系之间的转换关系，可以得到在激光雷达坐标系中该点对应的位置；以及，对于在激光雷达坐标系中的一个点，利用相机坐标系和激光雷达坐标系之间的转换关系，可以得到在相机坐标系中该点对应的位置。
76.相机探测得到被测物体的二维图像。对于相机坐标系来说，原点为相机的光点，坐标轴的三个方向分别为平行于二维图像的两条边的两个方向，以及垂直于二维图像的方向。
77.s103、确定在激光雷达坐标系中第一标注目标集合中每个标注目标的三维包络。
78.也即得到第一标注目标集合的三维标注结果。
79.第一标注目标集合中的标注目标为点云数据中的标注目标，第一标注目标集合包含一个或多个标注目标。
80.点云数据至少包括第一标注目标集合中的标注目标的三维位置信息。
81.根据激光雷达点云坐标系和笛卡尔坐标系的对应关系，可以得到点云数据在笛卡尔坐标系中对应的数据。笛卡尔坐标系中的数据，即为被测物体在真实的物理世界的位置。
82.标注目标集合中的每个标注目标均对应一个三维包络，可以得到上述包络在笛卡尔坐标系中的三维位置信息，也即三维包络在笛卡尔坐标系中的三维坐标。
83.每个三维包络的图形呈现通常为三维的多边体。
84.s104、根据相机坐标系和激光雷达坐标系之间的转换关系，以及三维包络，得到在像素坐标系中第一标注目标集合的二维标注结果。
85.对于在激光雷达坐标系中的一个点，利用相机坐标系和激光雷达坐标系之间的转换关系，可以得到在相机坐标系中该点对应的位置。
86.根据相机成像原理，也即小孔成像原理，可以得到相机坐标系和像素坐标系之间的对应关系。
87.像素坐标系的原点在由相机得到的图像的左上角，像素坐标系的两个坐标轴的方向分别沿着由相机得到的图像的两条边。
88.因此，可以得到激光雷达坐标系和像素坐标系之间的对应关系，从而在像素坐标系中确定三维包络对应的数据，得到第一标注目标集合的二维标注结果。
89.第一标注目标集合的二维标注结果也即第一标注目标集合中的每个标注目标在像素坐标系中的标注结果。
90.由于通常点云数据的标注结果比图像数据的标注结果更准确，上述方式也即通过三维的标注结果，优化二维的标注结果，能够提高二维标注结果的准确性。
91.也即，将点云数据的标注结果引入到了图像当中，其作为一种限制条件提高图像标注结果的精度。
92.具体地，由于第一标注目标集合中的标注目标为点云数据中的标注目标，点云数据通常对应于探测距离较小的探测结果，因此，上述方式能够提高图像数据中近距离标注目标的标注结果。
93.s105、根据图像数据，确定像素坐标系和激光点云坐标系的转换关系。
94.也即，得到由二维数据转换成三维数据的转换关系。
95.这里根据图像数据得到的像素坐标系和激光点云坐标系的转换关系，用以降低由于探测器标定带来的系统误差，从而提高标定的准确性。
96.本实施例对根据图像数据，由二维标注结果得到三维数据的实现方式不做限定，可以采用现有技术中任一种的方式。
97.s106、确定在像素坐标系中第二注目标集合的二维标注结果。
98.第二注目标集合的二维标注结果，也即第二标注目标集合中的每个标注目标的二维标注结果。
99.s107、根据像素坐标系和激光点云坐标系之间的转换关系，以及第二注目标集合的二维标注结果，确定在激光点云坐标系中第二标注目标集合的三维标注结果。
100.根据像素坐标系和激光点云坐标系之间的转换关系，可以得到素坐标系和激光点云坐标系中各位置点的对应关系。
101.由于相机探测距离大于激光雷达探测距离，因此，将点云数据中没有的、探测距离较大的待测物体的数据，根据像素坐标系和激光雷达坐标系之间的转换关系，转换到激光雷达坐标系中，也即得到探测距离较大的被测物体的数据的点云数据。
102.通过以上的方式得到了第一标注目标集合的三维标注结果、二维标注结果，以及第二标注目标集合的三维标注结果、二维标注结果。
103.将第二标注目标集合中的标注目标的数据补充到点云数据中，从而完成对于图像数据和点云数据的联合标注。由于第二标注目标集合中的标注目标相较于第一标注目标集合中的标注目标，具有更远的探测距离，因此，采用本实施例的方式，能够提升联合标注对于远距离探测目标的标注能力。
104.本技术还提供了另一种数据标注的方法。
105.本技术实施例中的数据标注的方法包括s201-s211.
106.s201、获取由相机探测得到的图像数据，以及由激光雷达探测器探测得到的点云数据；其中，图像数据中的标注目标包括第一标注目标集合和第二标注目标集合中的标注目标，第一标注目标集合中的标注目标为点云数据中的标注目标。
107.s202、对上述相机和上述激光雷达探测器进行标定，得到相机坐标系和激光雷达坐标系之间的转换关系。
108.进一步地，相机坐标系和激光雷达坐标系之间的转换关系，可以是以相机和激光雷达探测器之间的标定参数的形式呈现。
109.s203、根据点云数据，确定在激光雷达坐标系中第一标注目标集合中的每个标注
目标的三维包络，得到第一标注目标集合的标注结果。
110.s204、确定第一标注目标集合中的每个标注目标的三维包络的顶点。
111.第一标注目标集合中的每个标注目标对应有一个三维包络，每个三维包络有多个顶点。
112.确定第一标注目标集合中的每个标注目标的三维包络的顶点，也即确定每个三维包络的顶点的三维坐标。
113.s203-s204均是在激光雷达坐标系中进行的。
114.s205、根据相机坐标系和激光雷达坐标系之间的转换关系，确定在像素坐标系中每个三维包络的顶点的二维坐标。
115.对于在激光雷达坐标系中的一个点，利用相机坐标系和激光雷达坐标系之间的转换关系，可以得到在相机坐标系中该点对应的位置。
116.根据相机成像原理，也即小孔成像原理，可以得到相机坐标系和像素坐标系之间的对应关系。
117.像素坐标系的原点在由相机得到的图像的左上角，像素坐标系的两个坐标轴的方向分别沿着由相机得到的图像的两条边。
118.因此，可以得到激光雷达坐标系和像素坐标系之间的对应关系，从而在像素坐标系中确定每个三维包络的顶点的二维坐标。
119.进一步地，可以根据相机坐标系和图像坐标系的对应关系，以及图像坐标系和像素坐标系之间的对应关系，得到相机坐标系和像素坐标系之间的对应关系。
120.图像坐标系为二维坐标系，图像坐标系的原点为相机成像得到的图像的中心，图像坐标系的两个方向分别为相机成像得到的图像的两个边的方向。
121.相机的成像原理即为小孔成像原理，因此，相机坐标系和图像坐标系之间的对应关系，可以根据小孔成像原理得到。
122.像素坐标系和图像坐标系的坐标轴的方向相同；像素坐标系和图像坐标系的坐标中心不同，像素坐标系的中心位于相机成像得到的图像的左上角的点的位置。
123.s206、确定在像素坐标系中每个三维包络的顶点的二维坐标形成的二维包络。
124.s205-s206即为确定激光雷达坐标系中的三维包络在像素坐标系中对应的二维包络。
125.激光点云坐标系中每个三维包络对应像素坐标系中的一个二维包络。
126.s207、确定在像素坐标系中每个二维包络的外接四边形，得到第一标注目标集合中的每个标注目标的二维标注结果。
127.每个三维包络对应一个二维包络，每个二维包络对应一个和该二维包络外接的四边形。
128.二维包络的外接四边形即为第一标注目标集合中的标注目标的二维标注目标。
129.也就是说，对于第一标注目标集合中的标注目标来说，将点云数据的标注结果(三维的多边体)映射到像素坐标系中，得到图像数据的标注结果(二维的外接四边形)。
130.由于通常点云数据的标注结果比图像数据的标注结果更准确，上述方式也即通过三维的标注结果，优化二维的标注结果，能够提高二维标注结果的准确性。
131.也即，将点云数据的多边形的标注结果引入到了图像当中，其作为一种限制条件
提高图像标注结果的精度。
132.具体地，由于第一标注目标集合中的标注目标为点云数据中的标注目标，点云数据通常对应于探测距离较小的探测结果，因此，上述方式能够提高图像数据中近距离标注目标的标注结果。
133.s208、根据图像数据，确定像素坐标系和激光点云坐标系之间的转换关系。
134.也即，得到由二维数据转换成三维数据的转换关系。
135.本实施例对由二维标注结果得到三维数据的实现方式不做限定，可以采用现有技术中任一种的方式。例如，获取上述图像数据前后多帧的数据，根据前后帧之间像素的变化梯度，得到激光点云坐标系中对应的距离，从而确定像素坐标系和激光点云坐标系之间的转换关系。
136.激光雷达坐标系中的点云数据所表示的被测物体的位置信息，即为被测物体在真实物理世界中的位置。
137.因此，s208得到的像素坐标系和激光点云坐标系之间的转换关系，也即，像素坐标系和真实物理世界坐标系之间的转换关系。
138.s209、得到在激光点云坐标系中二维标注结果对应的三维数据。
139.上述二维标注结果为第一标注目标集合的二维标注结果。
140.也即将二维的数据转换到三维坐标系中，得到三维的数据。
141.在s208得到像素坐标系和激光点云坐标系之间的转换关系，根据上述转换关系，可以得到s209中的三维数据。
142.s209、确定上述三维包络和上述三维数据的偏差。
143.三维包络为第一标注目标集合中的标注目标在激光雷达坐标系中的三维包络，每一个三维包络对应第一标注目标集合中一个的标注目标；
144.二维标注结果在激光点云坐标系中的三维数据对应于二维标注结果，每个二维标注结果对应一个三维包络。
145.因此，上述三维包络和上述三维数据一一对应。
146.将二维标注结果由二维的像素坐标映射到三维的激光雷达坐标系中，得到上述三维数据。s209也即将上述映射得到的结果和真实的三维包络进行比对，得到偏差。
147.s210、在像素坐标系中确定第二标注目标集合中的每个标注目标的二维标注结果，得到第二注目标集合的二维标注结果。
148.s211、根据像素坐标系和激光雷达坐标系之间的转换关系，确定第二注目标集合的二维标注结果在激光雷达坐标系中对应的数据，并根据上述偏差对第二注目标集合的二维标注结果在激光雷达坐标系中对应的数据进行修正，得到第二注目标集合的三维标注结果。
149.s211也即将点云数据中增加更多的标注目标的数据，得到标注结果。由于激光雷达探测器的探测距离较小，相机的探测距离较大，因此，s211增加的点云数据为探测距离较大的标注目标的数据。
150.由像素坐标系中的二维数据转换到激光雷达坐标系中的三维数据可能会有偏差，也即由s209得到的偏差。为了提高激光雷达坐标系中标注结果的准确性，确定第二注目标集合的二维标注结果在激光雷达坐标系中的数据之后叠加上述偏差，得到最终的第二注目
标集合的三维标注结果。
151.请参阅图2，图2是本技术实施例提供的数据标注的装置的结构示意图。
152.如图2所示，本技术实施例中的数据标注的装置200包括数据获取单元201、探测器标定单元202和数据标注单元203.
153.数据获取单元201，用于获取由相机得到的图像数据和由激光雷达探测器得到的点云数据；其中，图像数据中的标注目标包括第一标注目标集合和第二标注目标集合中的标注目标，第一标注目标集合中的标注目标为点云数据中的标注目标；
154.探测器标定单元202，用于：确定标定相机和激光雷达探测器，确定相机坐标系和激光雷达坐标系的转换关系；
155.数据标注单元203，用于：确定在激光雷达坐标系中第一标注目标集合中每个标注目标的三维包络；根据相机坐标系和激光雷达坐标系的转换关系以及三维包络，得到在像素坐标系中第一标注目标集合的二维标注结果；根据图像数据，确定像素坐标系和激光点云坐标系的转换关系；确定在像素坐标系中第二标注目标集合的二维标注结果；根据像素坐标系和激光点云坐标系的转换关系，以及第二标注目标集合的二维标注结果，确定在激光点云坐标系中第二标注目标集合的三维标注结果。
156.上述数据标注的装置所包括的单元，能够达到和以上实施例中相同的技术效果，为避免重复，这里不再赘述。
157.请参阅图3，图3是本技术实施例提供的数据标注的电子设备的结构示意图。
158.如图3所示，本技术实施例中的数据标注的电子设备300包括处理器301和存储器302，其中，所述存储器存储有代码，所述处理器用于调用所述存储器中存储的代码，实现执行如上述任一所述的方法。
159.上述电子设备所包括的单元，能够达到和以上实施例中相同的技术效果，为避免重复，这里不再赘述。
160.在本技术的实施例中，还提供一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质用于存储计算机程序，所述计算机程序用于执行上述数据标注的方法，且能达到相同的技术效果，为避免重复，这里不再赘述。其中，所述的计算机可读存储介质，如只读存储器(read-only memory，简称rom)、随机存取存储器(random access memory，简称ram)、磁碟或者光盘等。
161.对所公开的实施例的上述说明，使本领域专业技术人员能够实现或使用本技术。对这些实施例的多种修改对本领域的专业技术人员来说将是显而易见的，本文中所定义的一般原理可以在不脱离本技术的精神或范围的情况下，在其它实施例中实现。因此，本技术将不会被限制于本文所示的这些实施例，而是要符合与本文所公开的原理和新颖特点相一致的最宽的范围。