[發明專利]一種交通目標檢測方法、裝置、電子設備及檢測系統

在審

• 申請號: 202110725830.0
• 申請日: 2021-06-29
• 公開（公告）號: CN113408454A
• 公開（公告）日: 2021-09-17
• 發明（設計）人: 王宇龍
• 申請（專利權）人: 上海高德威智能交通系統有限公司
• 主分類號: G06K9/00
• 分類號: G06K9/00;G06K9/62;G06K9/36;G08G1/01;G06N3/04
• 代理公司: 北京柏杉松知識產權代理事務所(普通合伙) 11413
• 代理人: 丁蕓;馬敬

1.一種交通目標檢測方法，其特征在于，所述方法包括：

獲取圖像采集設備采集的全景環視圖像，以及毫米波雷達采集的多幀毫米波點云數據；

對所述全景環視圖像進行語義特征提取，得到語義熱力圖特征；

將所述多幀毫米波點云數據進行累加，得到點云累加圖像；

對所述點云累加圖像進行點云特征提取，得到點云特征；

將所述語義熱力圖特征與所述點云特征進行融合，得到融合特征；

基于所述融合特征，獲得交通目標的檢測結果。

2.根據權利要求1所述的方法，其特征在于，所述獲取圖像采集設備采集的全景環視圖像的步驟，包括：

獲取四周各視角方向的圖像采集設備采集的各視角方向的圖像；

對所述各視角方向的圖像進行畸變矯正，得到畸變矯正后的各視角方向的圖像；

將畸變矯正后的各視角方向的圖像分別進行逆透視變換，得到多張鳥瞰圖；

對得到的多張鳥瞰圖進行拼接，得到全景環視圖像。

3.根據權利要求1所述的方法，其特征在于，所述對所述全景環視圖像進行語義特征提取，得到語義熱力圖特征的步驟，包括：

將所述全景環視圖像輸入預先訓練的高分辨率表示網絡HR-Net，得到語義熱力圖特征。

4.根據權利要求1所述的方法，其特征在于，所述將所述多幀毫米波點云數據進行累加，得到點云累加圖像的步驟，包括：

將各歷史幀毫米波點云數據同步至當前幀，并選取預設范圍內的毫米波點云數據建立柵格圖；

針對所述柵格圖中的各柵格，統計在該柵格內的所有雷達點數作為該柵格的特征；

根據所述各柵格的特征，利用對數函數映射，計算經過映射后的各柵格的特征；

將所述經過映射后的各柵格的特征映射至RGB空間，得到點云累加圖像。

5.根據權利要求1所述的方法，其特征在于，所述對所述點云累加圖像進行點云特征提取，得到點云特征的步驟，包括：

將所述點云累加圖像輸入深度學習目標檢測模型YOLOv3，得到多種尺度的點云特征。

6.根據權利要求5所述的方法，其特征在于，在所述將所述語義熱力圖特征與所述點云特征進行融合，得到融合特征的步驟之前，所述方法還包括：

根據所述多種尺度，對所述語義熱力圖特征進行降采樣，得到各尺度的語義熱力圖特征；

所述將所述語義熱力圖特征與所述點云特征進行融合，得到融合特征的步驟，包括：

將相同尺度的語義熱力圖特征與點云特征進行融合，得到融合特征。

7.根據權利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于所述融合特征，獲得交通目標的檢測結果的步驟，包括：

將所述融合特征輸入卷積層，得到交通目標的目標框檢測結果，其中，所述目標框檢測結果包括：目標框的中心點坐標、所述目標框的長度和寬度、所述目標框旋轉角的三角函數值；

對所述三角函數值進行反三角函數計算，得到所述目標框的旋轉角。

8.一種交通目標檢測裝置，其特征在于，所述裝置包括：

數據采集模塊，用于獲取圖像采集設備采集的全景環視圖像，以及毫米波雷達采集的多幀毫米波點云數據；

圖像預測模塊，用于對所述全景環視圖像進行語義特征提取，得到語義熱力圖特征；

多幀累加模塊，用于將所述多幀毫米波點云數據進行累加，得到點云累加圖像；

特征編碼模塊，用于對所述點云累加圖像進行點云特征提取，得到點云特征；

特征融合模塊，用于將所述語義熱力圖特征與所述點云特征進行融合，得到融合特征；

回歸預測模塊，用于基于所述融合特征，獲得交通目標的檢測結果。

9.一種電子設備，其特征在于，包括處理器和存儲器；

所述存儲器，用于存放計算機程序；

所述處理器，用于執行所述存儲器上所存放的計算機程序時，實現權利要求1-7任一項所述的方法。

10.一種檢測系統，其特征在于，所述系統包括如權利要求9所述的電子設備、圖像采集設備及毫米波雷達。