[發明專利]目標檢測方法、系統、設備及存儲介質

在審

• 申請號: 202110044928.X
• 申請日: 2021-01-13
• 公開（公告）號: CN112818756A
• 公開（公告）日: 2021-05-18
• 發明（設計）人: 章嶸;孫臻;龔霽程
• 申請（專利權）人: 上海西井信息科技有限公司
• 主分類號: G06K9/00
• 分類號: G06K9/00;G06K9/46;G06K9/62;G06N3/04
• 代理公司: 上海隆天律師事務所 31282
• 代理人: 夏彬

本發明提供了一種目標檢測方法、系統、設備及存儲介質，該方法包括：獲取點云檢測數據，確定x?y平面內的二維點云圖像；將二維點云圖像劃分為多個網格；獲取多個網格中非空網格的張量，非空網格的張量包括網格中各個點的位置信息和反射率以及網格中點云的數量；基于非空網格的張量確定二維點云圖像的張量；將二維點云圖像的張量輸入特征提取網絡，得到特征提取網絡輸出的特征圖；將特征圖輸入目標檢測網絡，得到目標檢測網絡輸出的目標類別和檢測框位置。本發明基于三維點云數據提取張量，轉換為特征數據進行目標分類檢測，實現了三維目標檢測，充分利用三維點云數據中的三維數據信息，檢測結果準確，檢測速度快。

技術領域

本發明涉及數據處理技術領域，尤其涉及一種目標檢測方法、系統、設備及存儲介質。

背景技術

目前，基于二維圖像的目標檢測方法已經有了比較廣泛的應用。例如，在應用于對道路的檢測時，可以實現對道路上的行人、車輛、障礙物等目標物檢測。然而，在實際應用場景中，僅僅依靠二維圖像來進行目標檢測會丟失一些重要信息，無法滿足實際場景的需求。現有技術中尚沒有一種基于三維信息的、高精度的目標檢測方法。

發明內容

針對現有技術中的問題，本發明的目的在于提供一種目標檢測方法、系統、設備及存儲介質，基于三維點云數據實現目標檢測，檢測精度高，檢測速度快。

本發明實施例提供一種目標檢測方法，包括如下步驟：

獲取點云檢測數據，確定x-y平面內的二維點云圖像；

將所述二維點云圖像劃分為多個網格；

獲取所述多個網格中非空網格的張量，所述非空網格的張量包括所述網格中各個點的位置信息和反射率以及所述網格中點云的數量；

基于所述非空網格的張量確定所述二維點云圖像的張量；

將所述二維點云圖像的張量輸入特征提取網絡，得到所述特征提取網絡輸出的特征圖；

將所述特征圖輸入目標檢測網絡，得到所述目標檢測網絡輸出的目標類別和檢測框位置。

在一些實施例中，獲取所述多個網格中非空網格的張量，包括如下步驟：

計算所述非空網格中所有點的算術平均中心以及所有點到所述算術平均中心的偏移量；

獲取所述多個網格中的非空網格的張量，所述非空網格的張量包括所述非空網格中算數中心的坐標值、各個點的三維坐標值、反射率、各個點到所述算數中心的偏移量以及所述網格中的點云數量。

在一些實施例中，基于所述非空網格的張量確定所述二維點云圖像的張量，包括如下步驟：

基于所述非空網格的張量得到所述非空網格中各個點的點位特征值；

基于所述非空網格中各個點的點位特征值確定所對應的非空網格的網格特征值；

基于所述非空網格在所述二維點云圖像中的位置，將所述非空網格的網格特征值填入到所述二維點云圖像的對應位置，得到所述二維點云圖像的張量。

在一些實施例中，基于所述非空網格的張量得到所述非空網格中各個點的點位特征值，包括如下步驟：

將所述非空網格的張量輸入信息提取網絡，得到所述非空網格中各個點的點位特征值。

在一些實施例中，基于所述非空網格中各個點的點位特征值確定所對應的非空網格的網格特征值，包括如下步驟：

對于各個所述非空網格，選擇其中所有點的點位特征值的最大值，作為該非空網格的網格特征值。

在一些實施例中，所述二維點云圖像的張量中，對應于空網格的位置填充為預設填充值。