[發明專利]用于檢測目標的邊界點的方法和裝置

在審

• 申請號: 202010152468.8
• 申請日: 2020-03-06
• 公開（公告）號: CN111382695A
• 公開（公告）日: 2020-07-07
• 發明（設計）人: 楊宇昊;谷碩;程宏寬
• 申請（專利權）人: 北京百度網訊科技有限公司
• 主分類號: G06K9/00
• 分類號: G06K9/00;G06N3/04;G06N3/08;G06N20/10
• 代理公司: 北京英賽嘉華知識產權代理有限責任公司 11204
• 代理人: 王達佐;馬曉亞

本公開實施例公開了用于檢測目標的邊界點的方法和裝置，涉及自動駕駛技術領域，尤其是自主泊車技術領域。方法包括：獲取采用同一時刻采集的多張魚眼圖像拼接的原始全景圖；將原始全景圖輸入已訓練完成的目標邊界點檢測神經網絡模型，得到已訓練完成的目標邊界點檢測神經網絡模型輸出的已標記目標的邊界點的全景圖；其中，目標為包圍全景圖的中心點的目標；已訓練完成的目標邊界點檢測神經網絡模型在訓練階段所采用的期望輸出為：基于對已標記目標的多張魚眼圖像樣本進行掃描所確定的已標記目標的邊界點的全景圖樣本。該方法可以有效的降低檢測目標的邊界點的運算時間，加快檢測速度，降低對硬件的計算能力的要求，降低硬件的成本。

技術領域

本公開涉及計算機技術領域，具體涉及圖像識別技術領域，尤其涉及用于檢測目標的邊界點的方法和裝置。

背景技術

在現有的智能汽車場景中，為了能夠檢測車輛可行駛區域，車上加裝了四路魚眼攝像頭，分別是一個前向魚眼攝像頭，左右各一個側向魚眼攝像頭，以及后向魚眼攝像頭。

在車輛行進的過程中，四路魚眼攝像頭將獲得的視頻數據傳輸到現場可編程門陣列(FPGA)中，然后在FPGA中，采用線下訓練好的四個模型(分別對應四路攝像頭)分別對四路攝像頭的圖像數據進行推斷，最終返回四個結果給下游進行決策。

發明內容

本公開實施例提供了用于檢測目標的邊界點的方法和裝置。

第一方面，本公開實施例提供了一種用于檢測目標的邊界點的方法，包括：獲取采用同一時刻采集的多張魚眼圖像拼接的原始全景圖；將原始全景圖輸入已訓練完成的目標邊界點檢測神經網絡模型，得到已訓練完成的目標邊界點檢測神經網絡模型輸出的已標記目標的邊界點的全景圖；其中，目標為包圍全景圖的中心點的目標；已訓練完成的目標邊界點檢測神經網絡模型在訓練階段所采用的期望輸出為：基于對已標記目標的多張魚眼圖像樣本進行掃描所確定的已標記目標的邊界點的全景圖樣本。

在一些實施例中，基于對已標記目標的多張魚眼圖像樣本進行掃描所確定的已標記目標的邊界點的全景圖樣本采用以下步驟得到：拼接同一時刻采集的已標記目標的多張魚眼圖像樣本，得到已標記目標的標記全景圖樣本；從標記全景圖樣本的中心點對外進行徑向掃描直至掃描完標記全景圖樣本，得到已標記目標的邊界點的全景圖樣本；其中，在掃描到每一個像素點時，執行以下像素值確定步驟：判斷該像素點是否為障礙物接地點或路沿點，若是，則確定該像素點的像素值為255，若否，則確定該像素點的像素值為0。

在一些實施例中，基于對已標記目標的多張魚眼圖像樣本進行掃描所確定的已標記目標的邊界點的全景圖樣本采用以下步驟得到：獲取同一時刻采集的已標記目標的多張魚眼圖像樣本；對于已標記目標的各張魚眼圖像樣本進行橫向或列向掃描直至掃描完該張已標記目標的魚眼圖像樣本，得到各張魚眼圖像樣本的已標記目標的邊界點的特征圖樣本；其中，在掃描到每一個像素點時，執行以下像素值確定步驟：判斷該像素點是否為障礙物接地點或路沿點，若是，則確定該像素點的像素值為255，若否，則確定該像素點的像素值為0；將各張魚眼圖像樣本的已標記目標的邊界點的特征圖樣本，拼接為已標記目標的邊界點的全景圖樣本。

在一些實施例中，同一時刻采集的已標記目標的多張魚眼圖像樣本包括：針對同一時刻采集的多張魚眼圖像樣本，采用語義分割模型識別其中的目標所得到的已標記目標的多張魚眼圖像樣本。

在一些實施例中，目標包括可行駛區域。

第二方面，本公開實施例提供了一種用于檢測目標的邊界點的裝置，包括：圖像獲取單元，被配置成獲取采用同一時刻采集的多張魚眼圖像拼接的原始全景圖；圖像輸出單元，被配置成將原始全景圖輸入已訓練完成的目標邊界點檢測神經網絡模型，得到已訓練完成的目標邊界點檢測神經網絡模型輸出的已標記目標的邊界點的全景圖；其中，目標為包圍全景圖的中心點的目標；已訓練完成的目標邊界點檢測神經網絡模型在訓練階段所采用的期望輸出為：基于對已標記目標的多張魚眼圖像樣本進行掃描所確定的已標記目標的邊界點的全景圖樣本。