物体分类方法及其装置、计算机程序产品、可读存储介质制造方法及图纸

本发明专利技术公开了一种物体分类方法及其装置、计算机程序产品、可读存储介质。其中，方法包括：获取待分类物体的第一单帧图像，将待分类物体的第一单帧图像分别输入多个分类器，以生成多个单帧分类结果，其中，多个分类器具有不同的分类特性。根据多个分类器所生成的多个单帧分类结果，生成待分类物体的类别。由此，实现了根据不同分类特性的多个分类器所生成的多个单帧分类结果，生成待分类物体的类别，充分考虑了不同分类器的分类特性，提高了物体分类的准确率，解决了现有技术中物体分类准确率低的问题。

【技术实现步骤摘要】
物体分类方法及其装置、计算机程序产品、可读存储介质
本专利技术涉及智能识别
，尤其涉及一种物体分类方法及其装置、计算机程序产品、可读存储介质。
技术介绍
随着自动驾驶技术的不断发展，自动驾驶车辆对周围环境中的物体的分类精度要求不断提高，以使车辆能够根据物体的类别作出相应的驾驶操作调整。比如，将物体分类为路障则需要停车或者绕路。相关技术中，通过对多个相同类型的分类器对物体图像进行分类，并对多个相同类型的分类器的分类结果进行加权平均来获取融合分类结果，物体分类的过程过于粗糙，导致物体分类的结果不准确。
技术实现思路
本专利技术旨在至少在一定程度上解决相关技术中的技术问题之一。为此，本专利技术的第一个目的在于提出一种物体分类方法，以实现根据不同分类特性的多个分类器所生成的多个单帧分类结果，生成待分类物体的类别，充分考虑了不同分类器的分类特性，提高了物体分类的准确率。本专利技术的第二个目的在于提出一种物体分类装置。本专利技术的第三个目的在于提出一种计算机程序产品。本专利技术的第四个目的在于提出一种非临时性计算机可读存储介质。为达上述目的，本专利技术第一方面实施例提出了一种物体分类方法，包括：获取待分类物体的第一单帧图像；将所述待分类物体的第一单帧图像分别输入多个分类器，以生成多个单帧分类结果，其中，所述多个分类器具有不同的分类特性；以及根据所述多个分类器所生成的多个单帧分类结果，生成所述待分类物体的类别。和现有技术相比，本专利技术实施例根据不同分类特性的多个分类器所生成的多个单帧分类结果，生成待分类物体的类别，充分考虑了不同分类器的分类特性，提高了物体分类的准确率。另外，本专利技术实施例的物体分类方法，还具有如下附加的技术特征：可选地，所述根据所述多个分类器所生成的多个单帧分类结果，生成所述待分类物体的类别，包括：分别获取所述多个分类器所对应的多个混淆矩阵；使用所述多个分类器所对应的多个混淆矩阵分别对所述多个分类器所生成的多个单帧分类结果进行修正；以及根据修正后的所述多个单帧分类结果，生成所述待分类物体的类别。可选地，在所述获取待分类物体的第一单帧图像之前，还包括：采集可能包含所述待分类物体的样本区域所对应的样本区域的传感器数据；根据所述样本区域的传感器数据，计算所述样本区域中存在所述待分类物体的概率，以获取所述待分类物体在所述样本区域中的存在概率。可选地，所述根据修正后的所述多个单帧分类结果，生成所述待分类物体的类别，包括：对所述修正后的多个单帧分类结果进行融合，以获取所述第一单帧图像对应的融合后的第一单帧分类结果；根据所述样本区域中的存在概率和所述融合后的第一单帧分类结果，生成融合后的第一单帧后验分类结果；根据所述融合后的第一单帧后验分类结果，从多个预设类别中选择所述待分类物体的类别。可选地，所述融合后的第一单帧后验分类结果是根据所述第一单帧图像确定的所述待分类物体分别属于所述多个预设类别对应的多个第一单帧融合后验概率形成的集合，所述根据所述融合后的第一单帧后验分类结果，从多个预设类别中选择所述待分类物体的类别，包括：获取所述第一单帧图像对应的历史分类结果；根据所述融合后的第一单帧后验分类结果和所述第一单帧图像对应的历史分类结果，生成所述待分类物体分别属于所述多个预设类别所对应的多个融合概率；以及选择数值最大的所述融合概率对应的所述预设类别作为所述待分类物体的类别。可选地，所述根据所述融合后的第一单帧后验分类结果和所述第一单帧图像对应的历史分类结果，生成所述待分类物体分别属于所述多个预设类别所对应的多个融合概率，包括：获取所述融合后的第一单帧分类结果和所述第一单帧图像对应的历史分类结果所对应的状态转移概率矩阵；使用所述状态转移概率矩阵对所述融合后的第一单帧分类结果和所述第一单帧图像对应的历史分类结果进行融合，生成所述多个融合概率。可选地，所述第一单帧图像对应的历史分类结果是根据以下步骤生成的：设置每帧图像的获取时间对应于时间轴上的时间点，其中，所述时间轴的零时刻为所述待分类物体首次出现在所述图像中的时间点；判断所述第一单帧图像对应的时间点是否为所述时间轴的零时刻；若所述第一单帧图像对应的时间点是零时刻，则设置所述第一单帧图像对应的历史分类结果为预设的分类结果；若所述第一单帧图像对应的时间点不是零时刻，则获取第二单帧图像，其中，所述第二单帧图像对应的时间点与所述第一单帧图像对应的时间点相邻；获取所述第二单帧图像对应的融合后的第二单帧后验分类结果和所述第二单帧图像对应的历史分类结果；根据所述融合后的第二单帧后验分类结果和所述第二单帧图像对应的历史分类结果，生成所述第二单帧图像对应的最终分类结果；将所述第二单帧图像对应的最终分类结果作为所述第一单帧图像对应的历史分类结果。本专利技术第二方面实施例提出了一种物体分类装置，包括：获取模块，用于获取待分类物体的第一单帧图像；输入模块，用于将所述待分类物体的第一单帧图像分别输入多个分类器，以生成多个单帧分类结果，其中，所述多个分类器具有不同的分类特性；以及生成模块，用于根据所述多个分类器所生成的多个单帧分类结果，生成所述待分类物体的类别。另外，本专利技术实施例的物体分类装置，还具有如下附加的技术特征：可选地，所述生成模块，包括：获取子模块，用于分别获取所述多个分类器所对应的多个混淆矩阵；修正子模块，用于使用所述多个分类器所对应的多个混淆矩阵分别对所述多个分类器所生成的多个单帧分类结果进行修正；以及生成子模块，用于根据修正后的所述多个单帧分类结果，生成所述待分类物体的类别。可选地，所述装置还包括：采集模块，用于采集可能包含所述待分类物体的样本区域所对应的样本区域的传感器数据；计算模块，用于根据所述样本区域的传感器数据，计算所述样本区域中存在所述待分类物体的概率，以获取所述待分类物体在所述样本区域中的存在概率。可选地，所述生成子模块，包括：融合单元，用于对所述修正后的多个单帧分类结果进行融合，以获取所述第一单帧图像对应的融合后的第一单帧分类结果；生成单元，用于根据所述样本区域中的存在概率和所述融合后的第一单帧分类结果，生成融合后的第一单帧后验分类结果；选择单元，用于根据所述融合后的第一单帧后验分类结果，从多个预设类别中选择所述待分类物体的类别。可选地，所述融合后的第一单帧后验分类结果是根据所述第一单帧图像确定的所述待分类物体分别属于所述多个预设类别对应的多个第一单帧融合后验概率形成的集合，所述选择单元，包括：第一获取子单元，用于获取所述第一单帧对应的历史分类结果；第一生成子单元，用于根据所述融合后的第一单帧后验分类结果和所述第一单帧图像对应的历史分类结果，生成所述待分类物体分别属于所述多个预设类别所对应的多个融合概率；以及选择子单元，用于选择数值最大的所述融合概率对应的所述预设类别作为所述待分类物体的类别。可选地，所述第一生成子单元，包括：获取二级子单元，用于获取所述融合后的第一单帧分类结果和所述第一单帧图像对应的历史分类结果所对应的状态转移概率矩阵；生成二级子单元，用于使用所述状态转移概率矩阵对所述融合后的第一单帧分类结果和所述第一单帧图像对应的历史分类结果进行融合，生成所述多个融合概率。可选地，所述选择单元，还包括：第一设置子单元，设置每帧图像的获取时间对应于时间轴上的时间点，其中，所述时间轴的零本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种物体分类方法，其特征在于，包括：获取待分类物体的第一单帧图像；将所述待分类物体的第一单帧图像分别输入多个分类器，以生成多个单帧分类结果，其中，所述多个分类器具有不同的分类特性；以及根据所述多个分类器所生成的多个单帧分类结果，生成所述待分类物体的类别。

【技术特征摘要】
1.一种物体分类方法，其特征在于，包括：获取待分类物体的第一单帧图像；将所述待分类物体的第一单帧图像分别输入多个分类器，以生成多个单帧分类结果，其中，所述多个分类器具有不同的分类特性；以及根据所述多个分类器所生成的多个单帧分类结果，生成所述待分类物体的类别。2.如权利要求1所述的物体分类方法，其特征在于，所述根据所述多个分类器所生成的多个单帧分类结果，生成所述待分类物体的类别，包括：分别获取所述多个分类器所对应的多个混淆矩阵；使用所述多个分类器所对应的多个混淆矩阵分别对所述多个分类器所生成的多个单帧分类结果进行修正；以及根据修正后的所述多个单帧分类结果，生成所述待分类物体的类别。3.如权利要求2所述的物体分类方法，其特征在于，在所述获取待分类物体的第一单帧图像之前，还包括：采集可能包含所述待分类物体的样本区域所对应的样本区域的传感器数据；根据所述样本区域的传感器数据，计算所述样本区域中存在所述待分类物体的概率，以获取所述待分类物体在所述样本区域中的存在概率。4.如权利要求3所述的物体分类方法，其特征在于，所述根据修正后的所述多个单帧分类结果，生成所述待分类物体的类别，包括：对所述修正后的多个单帧分类结果进行融合，以获取所述第一单帧图像对应的融合后的第一单帧分类结果；根据所述样本区域中的存在概率和所述融合后的第一单帧分类结果，生成融合后的第一单帧后验分类结果；根据所述融合后的第一单帧后验分类结果，从多个预设类别中选择所述待分类物体的类别。5.如权利要求4所述的物体分类方法，其特征在于，所述融合后的第一单帧后验分类结果是根据所述第一单帧图像确定的所述待分类物体分别属于所述多个预设类别对应的多个第一单帧融合后验概率形成的集合，所述根据所述融合后的第一单帧后验分类结果，从多个预设类别中选择所述待分类物体的类别，包括：获取所述第一单帧图像对应的历史分类结果；根据所述融合后的第一单帧后验分类结果和所述第一单帧图像对应的历史分类结果，生成所述待分类物体分别属于所述多个预设类别所对应的多个融合概率；以及选择数值最大的所述融合概率对应的所述预设类别作为所述待分类物体的类别。6.如权利要求5所述的物体分类方法，其特征在于，所述根据所述融合后的第一单帧后验分类结果和所述第一单帧图像对应的历史分类结果，生成所述待分类物体分别属于所述多个预设类别所对应的多个融合概率，包括：获取所述融合后的第一单帧分类结果和所述第一单帧图像对应的历史分类结果所对应的状态转移概率矩阵；使用所述状态转移概率矩阵对所述融合后的第一单帧分类结果和所述第一单帧图像对应的历史分类结果进行融合，生成所述多个融合概率。7.如权利要求5或6所述的物体分类方法，其特征在于，所述第一单帧图像对应的历史分类结果是根据以下步骤生成的：设置每帧图像的获取时间对应于时间轴上的时间点，其中，所述时间轴的零时刻为所述待分类物体首次出现在所述图像中的时间点；判断所述第一单帧图像对应的时间点是否为所述时间轴的零时刻；若所述第一单帧图像对应的时间点是零时刻，则设置所述第一单帧图像对应的历史分类结果为预设的分类结果；若所述第一单帧图像对应的时间点不是零时刻，则获取第二单帧图像，其中，所述第二单帧图像对应的时间点与所述第一单帧图像对应的时间点相邻；获取所述第二单帧图像对应的融合后的第二单帧后验分类结果和所述第二单帧图像对应的历史分类结果；根据所述融合后的第二单帧后验分类结果和所述第二单帧图像对应的历史分类结果，生成所述第二单帧图像对应的最终分类结果；将所述第二单帧图像对应的最终分类结果作为所述第一单帧图像对应的历史分类结果。8.一种物体分类装置，其特征在于，包括：获取模块，用于获取待分类物体的第一单帧图像；输入模块，用于将所述待分类物体的第一单帧图像分别输入多个分类器，以生成多个单帧分类结果，...

【专利技术属性】
技术研发人员：张弛，王昊，王亮，
申请(专利权)人：百度在线网络技术北京有限公司，
类型：发明
国别省市：北京,11