识别框确定方法、装置、计算机设备、车辆和存储介质制造方法及图纸

本申请涉及一种识别框确定方法、装置、计算机设备、车辆和存储介质，计算机设备获取待检测点云图像中包含目标对象的初始识别框，然后根据初始识别框所包含点云的疏密度计算初始识别框的调整值，根据调整值更新识别框，然后基于更新后的识别框进入下一次迭代，直至调整值为负数或零时，最终确定目标对象的目标识别框。采用上述方法可以提升目标识别框的准确度，在自动驾驶技术中，路径规划模块可以根据准确度较高的目标识别框更合理地规划车辆路径，从而提升路径规划的准确性。

【技术实现步骤摘要】
识别框确定方法、装置、计算机设备、车辆和存储介质
本申请涉及人工智能
，特别是涉及一种识别框确定方法、装置、计算机设备、车辆和存储介质。
技术介绍
随着人工智能技术的发展，人工智能技术在汽车领域方面得到了广泛应用，比如自动驾驶技术。自动驾驶车辆是一个复杂的工程体系，通常包括环境感知模块、行为决策模块、路径规划模块以及行为控制模块等，需要各个模块相互配合才能全方位保证驾驶的安全性。其中，环境感知模块主要用于对静态物体、动态物体以及路面进行识别，其获得的识别结果是行为决策模块、路径规划模块等处理环境的最重要输入条件。例如，路径规划模块是基于充分的环境感知模块提供的周围环境信息和车辆在该环境中的确定位置，根据一定的路径查找算法，找到一条可优的可通行路径，然后实现无人驾驶车辆自动导航到确定位置。传统技术中，环境感知模块可以通过对环境进行感知处理，输出具有标记目标对象的识别框的图像，然后将上述图像输出至其它模块。但是，上述环境感知模块对环境进行感知时，会出现输出的识别框过大的问题，导致路径规划模块根据过大的识别框获得错误的路径规划结本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种识别框确定方法，其特征在于，所述方法包括：/n获取待检测点云图像中包含目标对象的初始识别框；/n根据所述初始识别框所包含点云的疏密度计算所述初始识别框的调整值，直至所述调整值为负数或零时，获得所述目标对象的目标识别框。/n

【技术特征摘要】
1.一种识别框确定方法，其特征在于，所述方法包括：
获取待检测点云图像中包含目标对象的初始识别框；
根据所述初始识别框所包含点云的疏密度计算所述初始识别框的调整值，直至所述调整值为负数或零时，获得所述目标对象的目标识别框。


2.根据权利要求1所述的识别框确定方法，其特征在于，所述获得所述目标对象的目标识别框，包括：
若所述调整值为正数，则将所述初始识别框的待调整宽度减去所述调整值作为新的初始识别框，返回执行根据所述初始识别框所包含点云的疏密度计算所述初始识别框的调整值的步骤，直至所述调整值为负数或零，将当前新的初始识别框确定为所述目标识别框。


3.根据权利要求2所述的识别框确定方法，其特征在于，所述方法还包括：
若所述调整值为负数或零，则将所述初始识别框确定为所述目标识别框。


4.根据权利要求1-3任一项所述的识别框确定方法，其特征在于，所述根据所述初始识别框所包含点云的疏密度计算所述初始识别框的调整值，包括：
获取所述初始识别框的缩框方向；
根据所述初始识别框所包含点云的疏密度，计算所述初始识别框在所述缩框方向上的调整值。


5.根据权利要求4所述的识别框确定方法，其特征在于，所述根据所述初始识别框所包含点云的疏密度，计算所述初始识别框在所述缩框方向上的调整值，包括：
基于所述待检测点云图像中各点云的位置坐标，确定位于所述初始识别框内的各个目标点云；
根据各所述目标点云与参考线之间的距离值，以及预设的外扩尺寸，计算所述调整值；所述参考线为所述初始识别框中与所述缩框方向垂直的中心线，或所述初始识别框在所述缩框方向上的其中一个边框。


6.根据权利要求5所述的识别框确定方法，其特征在于，所述基于所述待检测点云图像中各点云的位置坐标，确定位于所述初始识别框内的各个目标点云，包括：
基于所述待检测点云图像中各点云的位置坐标、所述初始识别框的中心位置以及所述初始识别框的尺寸，确定位于所述初始识别框内的所有点云；
分别统计所述初始识别框中位于所述中心线两侧的点云数量；
将所述初始识别框中点云数量多的一侧中的点云，确定为所述目标点云。


7.根据权利要求6所述的识别框确定方法，其特征在于，所述根据各所述目标点云与参考线之间的距离值，以及预设的外扩尺寸，计算所述调整值，包括：
基于每个目标点云的位置坐标以及所述参考线的位置坐标，计算各所述目标点云与参考线之间的距离值；
将各...

【专利技术属性】
技术研发人员：赵宇奇，陈世熹，韩旭，
申请(专利权)人：广州文远知行科技有限公司，
类型：发明
国别省市：广东;44