本發明實施例公開了一種車輛檢測方法、裝置、車輛和存儲介質，車輛檢測方法包括：在本車車輛上通過毫米波雷達采集雷達數據和通過相機采集圖像；建立本車車輛的危險區域；根據雷達數據確定位于危險區域內的目標車輛以及目標車輛的第一檢測數據；將圖像輸入目標檢測模型中得到目標車輛的第二檢測數據；基于毫米波雷達的雷達坐標系到圖像的像素坐標系的投影，融合第一檢測數據和第二檢測數據得到目標車輛的檢測數據。實現了對危險區域內的目標車輛的第一檢測數據和第二檢測數據進行融合獲得目標車輛的最終檢測數據，大大減少了融合的車輛的數據量，提高了數據融合的效率，獲得目標車輛的檢測數據實時性高，有利于自動駕駛輔助系統及時作出決策。

技術領域

本發明實施例涉及車輛技術領域，尤其涉及一種車輛檢測方法、裝置、車 輛和存儲介質。

背景技術

隨著自動駕駛技術的發展，自動駕駛正在慢慢融入人們的生活，配備駕駛 輔助功能已經成為人們選擇購買車輛時的重要參考之一。

在自動駕駛技術中，環境感知技術是智能駕駛車輛發展的基礎與前提，目 前常用于環境感知的傳感器有毫米波雷達、相機、激光雷達等。然而，單一傳 感器難以滿足智能駕駛全天候、多信息、高精度、高魯棒性的環境感知要求。 毫米波雷達不易受雨、雪、霧等天氣因素的影響，對環境適應性強，并且在對 目標的景深信息與速度信息提取方面具有很大優勢，基于相機的視覺識別在目 標識別分類方面具有較大優勢，可感知現實空間信息。因此，在現有技術中多 采用毫米波雷達和相機來感知融合環境信息輔助自動駕駛，然而，目前基于毫 米波雷達和相機來感知環境信息過程中，融合的數據量大，效率低，感知得到 的環境信息實時性差，不利于輔助自動駕駛。

發明內容

本發明實施例提供一種車輛檢測方法、裝置、車輛和存儲介質，以解決基 于毫米波雷達和相機來感知環境信息過程中，融合的數據量大，效率低，感知 得到的環境信息實時性差，不利于輔助自動駕駛的問題。

第一方面，本發明實施例提供了一種車輛檢測方法，應用于設置有毫米波 雷達和相機的本車車輛，包括：

在本車車輛上通過毫米波雷達采集雷達數據和通過相機采集圖像；

建立所述本車車輛的危險區域；

根據所述雷達數據確定位于所述危險區域內的目標車輛以及所述目標車輛 的第一檢測數據；

將所述圖像輸入預先訓練好的目標檢測模型中得到所述目標車輛的第二檢 測數據；

基于所述毫米波雷達的雷達坐標系到所述圖像的像素坐標系的投影，融合 所述第一檢測數據和所述第二檢測數據得到所述目標車輛的檢測數據。

可選地，所述建立所述本車車輛的危險區域，包括：

在所述本車車輛行駛方向、所述本車車輛前方建立一個矩形的危險區域， 所述危險區域的寬度為所述本車車輛的M個車寬，所述危險區域的長度為所述 本車車輛的N個車長，所述危險區域的寬度中心線與所述本車車輛的車寬中心 線重合。

可選地，所述根據所述雷達數據確定位于所述危險區域內的目標車輛以及 所述目標車輛的第一檢測數據，包括：

對所述雷達數據進行卡爾曼濾波獲得濾波后的雷達數據；

基于所述濾波后的雷達數據確定出所述毫米波雷達所檢測到的目標；

從所述毫米波雷達所檢測到的目標中去除虛假目標得到所述毫米波雷達檢 測到的車輛；

從所述毫米波雷達檢測到的車輛中確定出位于所述危險區域內的車輛作為 目標車輛；

獲取所述目標車輛的第一檢測數據，所述第一檢測數據包括所述目標車輛 在所述雷達坐標系中的雷達坐標、速度、加速度、車寬、車長中的至少一項。