[發明專利]目標檢測方法、裝置、電子設備和可讀存儲介質在審

申請號：	201911376999.9	申請日：	2019-12-27
公開（公告）號：	CN111144315A	公開（公告）日：	2020-05-12
發明（設計）人：	付良成	申請（專利權）人：	北京三快在線科技有限公司
主分類號：	G06K9/00	分類號：	G06K9/00;G06K9/32;G06K9/62;G06T7/80;G06T7/90
代理公司：	北京市隆安律師事務所 11323	代理人：	權鮮枝;丁辰
地址：	100190 北京市海***	國省代碼：	北京;11
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摘要：
搜索關鍵詞：	目標檢測方法裝置電子設備可讀存儲介質
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【說明書】：

本申請公開了一種目標檢測方法、裝置、電子設備和可讀存儲介質。所述方法包括：將具有對應關系的圖像數據和點云數據進行融合，生成包含色彩信息的增強點云數據；利用目標檢測模型從所述增強點云數據中提取一級特征，基于所述一級特征在所述增強點云數據中生成感興趣區域；利用所述目標檢測模型從所述感興趣區域中確定目標檢測結果。該方案具有輸入數據維度更豐富、檢測模型輕量化且檢測結果更精確等優點。

技術領域

本申請涉及無人駕駛技術領域，具體涉及一種目標檢測方法、裝置、電子設備和可讀存儲介質。

背景技術

無人駕駛是一個復雜系統，其中包括感知模塊，用于識別并定位環境中的各種行人、車輛等障礙物，該模塊主要包括激光雷達和攝像頭。隨著技術迭代更新，傳感器融合技術在無人車目標檢測上的應用越來越廣泛，其目的是結合上述兩種傳感器的優點，實現更精確的目標檢測效果。

然而在現有用于無人駕駛的融合方案中，需要兩個特征提取網絡分支對點云和圖像分別進行特征提取，導致整體網絡復雜，容易對數據造成過擬合；在特征級別進行融合操作難免會丟失原始數據中本應包含的信息；且由于在生成感興趣區域(Region ofInterest，ROI)時只用到了點云信息，數據維度少，往往直接影響檢測結果的精準性。

申請內容

鑒于上述問題，提出了本申請以便提供一種克服上述問題或者至少部分地解決上述問題的一種目標檢測方法、裝置、電子設備和可讀存儲介質。

依據本申請的一個方面，提供了一種目標檢測方法，應用于無人駕駛設備中，所述目標檢測方法包括：

將具有對應關系的圖像數據和點云數據進行融合，生成包含色彩信息的增強點云數據；

利用目標檢測模型從所述增強點云數據中提取一級特征，基于所述一級特征在所述增強點云數據中生成感興趣區域；

利用所述目標檢測模型從所述感興趣區域中確定目標檢測結果。

可選的，所述方法還包括獲取所述具有對應關系的圖像數據和點云數據的步驟，其中，所述圖像數據是通過無人駕駛設備的攝像頭采集的RGB圖像，所述點云數據是通過無人駕駛設備的激光雷達采集的激光點云數據；

所述對應關系是將所述圖像數據和點云數據經過時間同步處理后實現的。

可選的，所述將具有對應關系的圖像數據和點云數據進行融合，生成包含色彩信息的增強點云數據包括：

根據所述激光雷達到所述攝像頭的外參以及攝像頭的內參，將所述激光點云數據中的反射點投影到圖像坐標系中，確定各所述反射點在所述圖像坐標系中的第一坐標；

根據所述RGB圖像中的各像素點在所述圖像坐標系中的第二坐標，確定距離各所述反射點的第一坐標最近的像素點，通過線性插值根據所述最近的像素點的RGB值確定各所述反射點的RGB值；

根據確定的各所述反射點的RGB值得到包含色彩信息的增強點云數據。