[發(fā)明專利]用于目標(biāo)檢測(cè)的方法、裝置及設(shè)備

在審

• 申請(qǐng)?zhí)枺?/td>: 202011125059.5
• 申請(qǐng)日: 2020-10-20
• 公開(kāi)（公告）號(hào): CN112257562A
• 公開(kāi)（公告）日: 2021-01-22
• 發(fā)明（設(shè)計(jì)）人: 李鵬;李夢(mèng);羊兆娣;顧靜靜;錢詩(shī)磊;過(guò)峰;張奕;常思陽(yáng);馬旭光;劉春瑞;張雙
• 申請(qǐng)（專利權(quán)）人: 華錄易云科技有限公司
• 主分類號(hào): G06K9/00
• 分類號(hào): G06K9/00;G06K9/62
• 代理公司: 北京康盛知識(shí)產(chǎn)權(quán)代理有限公司 11331
• 代理人: 陶俊潔

本申請(qǐng)涉及車聯(lián)網(wǎng)技術(shù)領(lǐng)域，公開(kāi)一種用于目標(biāo)檢測(cè)的方法。該方法包括：獲取針對(duì)目標(biāo)的視頻檢測(cè)結(jié)果和針對(duì)所述目標(biāo)的超寬帶UWB檢測(cè)結(jié)果；根據(jù)視頻檢測(cè)樣本特征的信息增益和UWB檢測(cè)樣本特征的信息增益將所述視頻檢測(cè)結(jié)果和所述UWB檢測(cè)結(jié)果進(jìn)行融合，獲得目標(biāo)檢測(cè)結(jié)果。通過(guò)將視頻檢測(cè)結(jié)果和UWB檢測(cè)結(jié)果進(jìn)行融合，獲得目標(biāo)檢測(cè)結(jié)果，能夠提高了對(duì)目標(biāo)檢測(cè)的精度。本申請(qǐng)還公開(kāi)一種目標(biāo)檢測(cè)的裝置及設(shè)備。

技術(shù)領(lǐng)域

本申請(qǐng)涉及車聯(lián)網(wǎng)技術(shù)領(lǐng)域，例如涉及一種用于目標(biāo)檢測(cè)的方法、裝置及設(shè)備。

背景技術(shù)

目前目標(biāo)檢測(cè)系統(tǒng)大多基于視覺(jué)識(shí)別，依賴于攝像頭的成像能力和圖像識(shí)別能力，受各種環(huán)境因素的影響較大。

在實(shí)現(xiàn)本公開(kāi)實(shí)施例的過(guò)程中，發(fā)現(xiàn)相關(guān)技術(shù)中至少存在如下問(wèn)題：通過(guò)單一的視覺(jué)識(shí)別進(jìn)行目標(biāo)檢測(cè)，精度較低。

發(fā)明內(nèi)容

為了對(duì)披露的實(shí)施例的一些方面有基本的理解，下面給出了簡(jiǎn)單的概括。所述概括不是泛泛評(píng)述，也不是要確定關(guān)鍵/重要組成元素或描繪這些實(shí)施例的保護(hù)范圍，而是作為后面的詳細(xì)說(shuō)明的序言。

本公開(kāi)實(shí)施例提供了一種用于目標(biāo)檢測(cè)的方法、裝置及設(shè)備，以能夠提高目標(biāo)檢測(cè)的精度。

在一些實(shí)施例中，所述用于目標(biāo)檢測(cè)的方法包括：

獲取針對(duì)目標(biāo)的視頻檢測(cè)結(jié)果和針對(duì)所述目標(biāo)的超寬帶UWB檢測(cè)結(jié)果；

根據(jù)視頻檢測(cè)樣本特征的信息增益和UWB檢測(cè)樣本特征的信息增益將所述視頻檢測(cè)結(jié)果和所述UWB檢測(cè)結(jié)果進(jìn)行融合，獲得目標(biāo)檢測(cè)結(jié)果；

所述視頻檢測(cè)樣本特征的信息增益通過(guò)以下方式獲得：獲取視頻檢測(cè)樣本數(shù)據(jù)集的第一條件信息熵，根據(jù)所述第一條件信息熵獲取所述視頻檢測(cè)樣本特征的信息增益；

所述UWB檢測(cè)樣本特征的信息增益通過(guò)以下方式獲得：獲取UWB檢測(cè)樣本數(shù)據(jù)集的第二條件信息熵，根據(jù)所述第二條件信息熵獲取所述UWB檢測(cè)樣本特征的信息增益。

在一些實(shí)施例中，根據(jù)視頻檢測(cè)樣本特征的信息增益和UWB檢測(cè)樣本特征的信息增益將所述視頻檢測(cè)結(jié)果和所述UWB檢測(cè)結(jié)果進(jìn)行融合，獲得目標(biāo)檢測(cè)結(jié)果，包括：

通過(guò)第一預(yù)設(shè)算法利用視頻檢測(cè)樣本特征的信息增益進(jìn)行計(jì)算，獲得視頻檢測(cè)結(jié)果權(quán)重；

通過(guò)第二預(yù)設(shè)算法利用UWB檢測(cè)樣本特征的信息增益進(jìn)行計(jì)算，獲得UWB檢測(cè)結(jié)果權(quán)重；

根據(jù)所述視頻檢測(cè)結(jié)果權(quán)重、所述UWB檢測(cè)結(jié)果、所述視頻檢測(cè)結(jié)果和所述UWB檢測(cè)結(jié)果權(quán)重獲取目標(biāo)檢測(cè)結(jié)果。

在一些實(shí)施例中，根據(jù)視頻檢測(cè)樣本特征的信息增益和UWB檢測(cè)樣本特征的信息增益將所述視頻檢測(cè)結(jié)果和所述UWB檢測(cè)結(jié)果進(jìn)行融合，獲得目標(biāo)檢測(cè)結(jié)果，包括：

通過(guò)第三預(yù)設(shè)算法利用視頻檢測(cè)樣本特征的信息增益進(jìn)行計(jì)算，獲得視頻檢測(cè)結(jié)果權(quán)重；

通過(guò)第四預(yù)設(shè)算法利用UWB檢測(cè)樣本特征的信息增益進(jìn)行計(jì)算，獲得UWB檢測(cè)結(jié)果權(quán)重；

獲取檢測(cè)結(jié)果影響因子樣本數(shù)據(jù)集的第三條件信息熵，根據(jù)所述第三條件信息熵獲取所述檢測(cè)結(jié)果影響因子樣本特征的信息增益；

通過(guò)第五預(yù)設(shè)算法利用所述檢測(cè)結(jié)果影響因子樣本特征的信息增益進(jìn)行計(jì)算，獲得檢測(cè)結(jié)果影響因子權(quán)重；

根據(jù)所述視頻檢測(cè)結(jié)果權(quán)重、所述UWB檢測(cè)結(jié)果、所述視頻檢測(cè)結(jié)果和所述UWB檢測(cè)結(jié)果權(quán)重、所述檢測(cè)結(jié)果影響因子權(quán)重和預(yù)設(shè)的檢測(cè)結(jié)果影響因子獲取目標(biāo)檢測(cè)結(jié)果；

所述檢測(cè)結(jié)果影響因子包括光線信息、拐角信息和車速信息中的一種或多種。

在一些實(shí)施例中，根據(jù)所述第一條件信息熵獲取所述視頻檢測(cè)樣本特征的信息增益，包括：