[發明專利]目標檢測方法、裝置、電子設備及存儲介質

在審

• 申請號: 202011629467.4
• 申請日: 2020-12-30
• 公開（公告）號: CN112686167A
• 公開（公告）日: 2021-04-20
• 發明（設計）人: 朱本金
• 申請（專利權）人: 北京邁格威科技有限公司
• 主分類號: G06K9/00
• 分類號: G06K9/00;G06K9/62;G06N3/08
• 代理公司: 北京潤澤恒知識產權代理有限公司 11319
• 代理人: 莎日娜

本申請實施例提供了目標檢測方法、裝置、電子設備及存儲介質，該方法包括：確定激光點云的多個體素所對應的第一維度特征，激光點云包括：目標物體對應的激光點；基于第一維度特征進行目標檢測，得到第一目標檢測結果；根據第一目標檢測結果，從激光點云中裁切對應區域；確定對應區域的多個區域體素所對應的第二維度特征，以及基于第二維度特征，確定對應區域在第二維度上的第二目標檢測結果；基于第一目標檢測結果、第二目標檢測結果，得到目標物體的三維檢測結果。

技術領域

本申請涉及計算機視覺領域，具體涉及目標檢測方法、裝置、電子設備及存儲介質。

背景技術

基于激光點云的3D目標檢測(Point Cloud 3D Object Detection)廣泛應用在自動駕駛、機器人等領域。

基于激光點云的3D目標檢測用于獲取目標物體的3D目標檢測結果。目標物體的3D目標檢測結果包括目標物體的類型、在三維空間中包圍目標物體的三維包圍框的中心點的X軸坐標值、Y軸坐標值、Z軸坐標值等。目前，VoxelNet、PointRCNN等3D目標檢測神經網絡，在獲取目標物體的3D目標檢測結果中的每一項時，均需要針對激光點云中的所有激光點在三個維度即X維度、Y維度、Z維度的相關特征進行三維卷積操作，來得到相應的項，導致獲取目標物體的3D目標檢測結果消耗的計算量大。

發明內容

為克服相關技術中存在的問題，本申請提供一種目標檢測方法、裝置、電子設備及存儲介質。

根據本申請實施例的第一方面，提供一種目標檢測方法，包括：

確定激光點云的多個體素所對應的第一維度特征，所述激光點云包括：目標物體對應的激光點；

基于所述第一維度特征進行目標檢測，得到第一目標檢測結果；

根據第一目標檢測結果，從所述激光點云中裁切對應區域；

確定所述對應區域的多個區域體素所對應的第二維度特征，以及基于所述第二維度特征，確定所述對應區域在第二維度上的第二目標檢測結果；

基于所述第一目標檢測結果、所述第二目標檢測結果，得到目標物體的三維檢測結果。

根據本申請實施例的第二方面，提供一種目標檢測裝置，包括：

確定單元，被配置為確定激光點云的多個體素所對應的第一維度特征，所述激光點云包括：目標物體對應的激光點；

第一檢測單元，被配置為基于所述第一維度特征進行目標檢測，得到第一目標檢測結果；

裁切單元，被配置為根據第一目標檢測結果，從所述激光點云中裁切對應區域；

第二檢測單元，被配置為確定所述對應區域的多個區域體素所對應的第二維度特征，以及基于所述第二維度特征，確定所述對應區域在第二維度上的第二目標檢測結果；

三維檢測結果獲取單元，被配置為基于所述第一目標檢測結果、所述第二目標檢測結果，得到所述目標物體的三維檢測結果。

本申請實施例提供的目標檢測方法、裝置，實現了在獲取3D目標檢測結果時，逐步獲取目標物體的相應的檢測結果，最終獲取到目標物體的3D目標檢測結果。相比于針對激光點云中的所有激光點的在三個維度的相關特征來獲取目標物體的3D目標檢測結果，減少獲取3D目標檢測結果所消耗的計算量。

附圖說明

此處的附圖被并入說明書中并構成本說明書的一部分，示出了符合本申請的實施例，并與說明書一起用于解釋本申請的原理。

圖1示出了本申請實施例提供的目標檢測方法的流程圖；

圖2示出了本申請實施例提供的目標檢測裝置的結構框圖；