[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: 202010153383.1
• 申請日: 2020-03-06
• 公開（公告）號: CN111382696A
• 公開（公告）日: 2020-07-07
• 發明（設計）人: 程宏寬;楊宇昊;谷碩
• 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;G06T3/00;G06T3/40
• 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：獲取待處理的全景圖像；將待處理的全景圖像輸入目標檢測神經網絡，得到目標檢測神經網絡輸出的包含目標的特征點的特征圖；從特征圖的中心點向邊緣進行徑向掃描，將每次徑向掃描時特征值最大的特征點確定為目標的邊界的特征點。該方法可以有效的降低檢測目標的邊界的特征點的運算時間，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：獲取待處理的全景圖像；將待處理的全景圖像輸入目標檢測神經網絡，得到目標檢測神經網絡輸出的包含目標的特征點的特征圖；從特征圖的中心點向邊緣進行徑向掃描，將每次徑向掃描時特征值最大的特征點確定為目標的邊界的特征點。

在一些實施例中，獲取待處理的全景圖像包括：獲取同一時刻采集的多張魚眼圖像；拼接同一時刻采集的多張魚眼圖像，得到拼接的全景圖像；對拼接的全景圖像進行下采樣，得到待處理的全景圖像。

在一些實施例中，方法還包括：對目標的邊界的特征點進行上采樣，得到目標的邊界。

在一些實施例中，從特征圖的中心點向邊緣進行徑向掃描，將每次徑向掃描時特征值最大的特征點確定為目標的邊界的特征點包括：沿圍繞特征圖的中心點的環向，對特征圖進行等角度劃分，得到多個區域；同時對各個區域進行徑向掃描，將每次徑向掃描時特征值最大的特征點確定為目標的邊界的特征點。

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，被配置成獲取待處理的全景圖像；特征圖輸出單元，被配置成將待處理的全景圖像輸入目標檢測神經網絡，得到目標檢測神經網絡輸出的包含目標的特征點的特征圖；徑向掃描單元，被配置成從特征圖的中心點向邊緣進行徑向掃描，將每次徑向掃描時特征值最大的特征點確定為目標的邊界的特征點。

在一些實施例中，圖像獲取單元包括：圖像獲取子單元，被配置成獲取同一時刻采集的多張魚眼圖像；圖像拼接子單元，被配置成拼接同一時刻采集的多張魚眼圖像，得到拼接的全景圖像；下采樣子單元，被配置成對拼接的全景圖像進行下采樣，得到待處理的全景圖像。

在一些實施例中，裝置還包括：上采樣單元，被配置成對目標的邊界的特征點進行上采樣，得到目標的邊界。

在一些實施例中，徑向掃描單元包括：區域劃分子單元，被配置成沿圍繞特征圖的中心點的環向，對特征圖進行等角度劃分，得到多個區域；區域掃描子單元，被配置成同時對各個區域進行徑向掃描，將每次徑向掃描時特征值最大的特征點確定為目標的邊界的特征點。

在一些實施例中，特征圖輸出單元和徑向掃描單元中的目標包括可行駛區域。

第三方面，本公開實施例提供了一種電子設備/終端/服務器，包括：一個或多個處理器；存儲裝置，用于存儲一個或多個程序；當一個或多個程序被一個或多個處理器執行，使得一個或多個處理器實現如上任一所述的用于檢測目標的邊界點的方法。