[發明專利]目標對象檢測方法、裝置、車輛及存儲介質

在審

• 申請號: 202211682334.2
• 申請日: 2022-12-27
• 公開（公告）號: CN115718304A
• 公開（公告）日: 2023-02-28
• 發明（設計）人: 萬韶華
• 申請（專利權）人: 小米汽車科技有限公司
• 主分類號: G01S17/86
• 分類號: G01S17/86;B60W40/00;G01S17/931;G06V20/56
• 代理公司: 北京英創嘉友知識產權代理事務所(普通合伙) 11447
• 代理人: 于濤

本公開涉及自動駕駛技術領域，尤其涉及一種目標對象檢測方法、裝置、車輛及存儲介質，可以獲取車輛當前所處環境的環境圖像；根據環境圖像通過目標檢測模型，確定環境圖像中目標對象的圖像檢測結果；所述圖像檢測結果包括目標對象與車輛的第一相對位置；根據圖像檢測結果對車輛獲取的雷達點云數據進行數據篩選，得到目標對象對應的目標點云數據；根據目標點云數據確定目標檢測結果，所述目標檢測結果包括目標對象與車輛的第二相對位置。根據篩選后的目標點云數據進行目標對象的檢測可以降低激光點云目標檢測算法的計算復雜度，提高檢測效率。與此同時，相對于純視覺的圖像感知方案，可以顯著提升對目標對象的定位精度。

技術領域

本公開涉及自動駕駛技術領域，尤其涉及一種目標對象檢測方法、裝置、車輛及存儲介質。

背景技術

自動駕駛技術的實施離不開先進的感知算法。一種自動駕駛方案中完全采用相機圖像作為感知算法的輸入。相機圖像與人眼感知到的世界信息是一致的，理論上僅憑相機圖像可以做出匹配人類駕駛的自動駕駛技術。同時，隨著高分辨率高頻譜高幀率的相機成像技術的發展，相機捕捉到的環境信息將更加豐富，并且相機成本相對低廉，可以環車身大量布置，確保感知無死角。在另一種自動駕駛方案中，采用激光雷達點云作為感知算法的輸入。激光雷達點云，可以重構目標物體的三維立體輪廓，同時還能獲取目標表面反射特性、位置、運動速度等信息，可以用于目標探測、跟蹤。

發明內容

為克服相關技術中存在的問題，本公開提供一種目標對象檢測方法、裝置、車輛及存儲介質。

根據本公開實施例的第一方面，提供一種目標對象檢測方法，包括：獲取車輛當前所處環境的環境圖像；根據所述環境圖像通過目標檢測模型，確定所述環境圖像中目標對象的圖像檢測結果；所述圖像檢測結果包括所述目標對象與所述車輛的第一相對位置；根據所述圖像檢測結果對所述車輛獲取的雷達點云數據進行數據篩選，得到所述目標對象對應的目標點云數據；根據所述目標點云數據確定目標檢測結果，所述目標檢測結果包括所述目標對象與所述車輛的第二相對位置。

可選地，所述第一相對位置包括所述目標對象相對于所述車輛的第一方位，所述圖像檢測結果還包括所述目標對象對應的目標圖像區域的目標邊界以及所述目標對象對應的FOV（Field Of View，視場角）；所述根據所述環境圖像通過目標檢測模型，確定所述環境圖像中目標對象的圖像檢測結果包括：

將所述環境圖像輸入所述目標檢測模型，得到所述目標對象對應的所述目標圖像區域的邊界位置信息，以及所述目標對象的接地點位置信息；

將所述邊界位置信息和所述接地點位置信息投影至BEV（Bird's Eye View，鳥瞰圖）視圖中，得到所述目標圖像區域對應的所述目標邊界，以及所述目標對象的目標接地點位置；

根據所述目標接地點位置確定所述第一方位和所述FOV。

可選地，所述根據所述圖像檢測結果對所述車輛獲取的雷達點云數據進行數據篩選，得到所述目標對象對應的目標點云數據包括：

根據所述第一方位和所述FOV從所述雷達點云數據中確定待定點云數據；將位于所述目標邊界內的待定點云數據作為所述目標點云數據。

可選地，所述第二相對位置包括所述目標對象相對于所述車輛的第二方位，以及所述目標對象與所述車輛的目標距離，所述根據所述目標點云數據確定目標檢測結果包括：

根據所述目標點云數據確定所述第二方位和所述目標距離。

可選地，所述方法還包括：

根據所述第二相對位置控制所述車輛行駛。

可選地，所述圖像檢測結果還包括所述目標對象的第一類別，所述根據所述第二相對位置控制所述車輛行駛包括：

根據所述第二相對位置和所述第一類別控制所述車輛行駛。

可選地，所述圖像檢測結果還包括所述第一類別的第一置信度；所述目標檢測結果還包括所述目標對象的第二類別，以及所述第二類別的第二置信度；所述方法還包括：