[發明專利]一種目標檢測方法、目標檢測模型訓練方法及相關設備

在審

• 申請號: 202110046248.1
• 申請日: 2021-01-14
• 公開（公告）號: CN114764778A
• 公開（公告）日: 2022-07-19
• 發明（設計）人: 范略;熊璇;王峰;王乃巖
• 申請（專利權）人: 北京圖森智途科技有限公司
• 主分類號: G06T7/00
• 分類號: G06T7/00;G06V10/40;G06V10/764;G06V10/82;G06K9/62;G06N3/04;G06N3/08
• 代理公司: 深圳紫藤知識產權代理有限公司 44570
• 代理人: 遠明

1.一種目標檢測方法，其特征在于，包括：

獲取待檢測深度圖像，所述待檢測深度圖像的各位置點具有屬性信息；

對所述待檢測深度圖像進行特征提取，得到不同分辨率的特征圖；

根據所述屬性信息對所述特征圖進行檢測，生成各特征圖所對應的預設屬性區間內的多個檢測框、以及各檢測框的分類置信度；

對所述多個檢測框進行合并，得到所述待檢測深度圖像對應的目標框。

2.根據權利要求1所述的方法，其特征在于，所述屬性信息包括深度信息、空間坐標值、延伸率、反射強度、方位角、俯仰角、所在真實框的大小、所在真實框內的點數中的至少一種。

3.根據權利要求1所述的方法，其中，每個位置點均生成有對應的檢測框，不同分辨率的特征圖分別用于生成預設屬性區間內的檢測框，所述預設屬性區間包括預設的深度區間、反射強度區間、方位角區間、俯仰角區間、框大小區間、框內點的密度區間、框內點的延伸率區間中的任意一種或多種。

4.根據權利要求1所述的方法，其中，所述分類置信度為檢測框與對應的同類別真實框的重合度。

5.根據權利要求4所述的方法，其中，所述重合度為檢測框與對應的同類別真實框的交并比。

6.根據權利要求1所述的方法，其特征在于，所述分類置信度包括重合度，所述對所述多個檢測框進行合并，得到所述待檢測深度圖像對應的目標框包括：

從所述多個檢測框中篩選出重合度大于第一閾值的檢測框，得到第一候選框；

從所述第一候選框中篩選出重合度最高的候選框，得到第二候選框；

從所述第一候選框中篩選出與所述第二候選框之間的重合度大于第二閾值的候選框，得到第三候選框；

對所述第二候選框和所述第三候選框進行加權處理，得到新的生成框；

將所述第一候選框中的所述第二候選框和所述第三候選框剔除，返回執行從所述第一候選框中篩選出重合度最高的候選框的操作，直至所述第一候選框中包含的候選框均處理完畢，此時所有新的生成框即為所述待檢測深度圖像對應的目標框。

7.根據權利要求6所述的方法，其特征在于，對所述第二候選框和所述第三候選框進行加權處理，包括：

確定各第一候選框的權重系數，并根據所述第二候選框和所述第三候選框的權重系數進行加權處理。

8.根據權利要求7所述的方法，所述權重系數根據以下至少一種參數確定：分類置信度、回歸置信度、框之間的距離關系、框之間的特征關系。

9.根據權利要求1所述的方法，其特征在于，所述對所述待檢測深度圖像進行特征提取，得到不同分辨率的特征圖包括：

對所述待檢測深度圖像進行特征提取，得到對應的初始特征圖；

對所述初始特征圖按照預設采樣步長進行下采樣操作，得到多個不同分辨率的第一采樣特征圖；

將所述多個不同分辨率的第一采樣特征圖分別上采樣至所述樣本深度圖像的原始分辨率，得到多個不同分辨率的第二采樣特征圖。

10.根據權利要求9所述的方法，其特征在于，對所述待檢測深度圖像進行特征提取，得到對應的初始特征圖，包括：

從所述待檢測深度圖像中采樣預設鄰域范圍內的區域，得到至少一個采樣區域，所述采樣區域的位置點包括采樣基準點和多個鄰域點；

計算所述采樣區域內采樣基準點與鄰域點之間的相對關系；

基于所述相對關系計算所述采樣區域內各采樣點的權重向量；

提取所述采樣區域內各采樣點的特征向量；

根據所述采樣區域內各采樣點的權重向量和特征向量，計算所述采樣區域的輸出向量；以及

根據各采樣區域的輸出向量生成所述待檢測深度圖像對應的初始特征圖。