目标对象检测方法及装置、驾驶控制方法及装置制造方法及图纸

本公开涉及一种目标对象检测方法及装置、驾驶控制方法及装置，根据第一视角和第二视角的映射关系，获取与第一视角下的第一图像对应的第二视角下的第二图像；对所述第一图像和第二图像执行目标对象的检测，得到针对所述第一图像中的所述目标对象的第一检测结果，以及针对所述第二图像中的所述目标对象的第二检测结果；根据所述映射关系将所述第一检测结果转换成第二视角下的第三检测结果；对所述第二检测结果和第三检测结果执行特征融合，得到所述目标对象在第二视角下的最终检测结果。本公开具有检测精度高的特点。

Target object detection method and device, driving control method and device

【技术实现步骤摘要】
目标对象检测方法及装置、驾驶控制方法及装置
本公开涉及计算机视觉领域，特别涉及一种目标对象检测方法及装置、驾驶控制方法及装置。
技术介绍
随着计算机视觉的发展，其在无人驾驶领域起到了越来越重要的角色。在无人驾驶中，如何准确的检测到路面上的交通指示线、路标以及路口的边界成为一项最核心的技术之一。例如检测到的停止线可以用于控制车辆减速停止，而检测到的交叉路口边界线用于规划自动驾驶车辆的行驶路线和方向。目前大多数无人驾驶的路径规划均是在世界坐标下(俯视视角)完成的。常见做法是直接用行驶记录仪上第一视角的图像检测得到的结果，转化成俯视视角下的检测结果，最终根据这些俯视视角下的信息完成路径规划任务。
技术实现思路
本公开实施例提供了一种目标对象的检测的技术方案。根据本公开的一方面，提供了一种目标对象检测方法，其包括：根据第一视角和第二视角的映射关系，获取与第一视角下的第一图像对应的第二视角下的第二图像；对所述第一图像和第二图像执行目标对象的检测，得到针对所述第一图像中的所述目标对象的第一检测结果，以及针对所述第二图像中的所述目标对象的第二检测结果；根据所述映射关系将所述第一检测结果转换成第二视角下的第三检测结果；对所述第二检测结果和第三检测结果执行特征融合，得到所述目标对象在第二视角下的最终检测结果。在一些可能的实施方式中，所述第一视角为相机坐标系视角，所述第二视角为世界坐标系的俯视视角。在一些可能的实施方式中，所述对所述第一图像和第二图像执行目标对象的检测，得到针对所述第一图像中的所述目标对象的第一检测结果，以及针对所述第二图像中的所述目标对象的第二检测结果，包括：对目标图像执行特征提取处理，得到与所述目标图像对应的特征图，所述目标图像包括第一图像和第二图像中的至少一种；基于所述目标图像的特征图，得到所述目标图像中的针对目标对象的检测结果；其中，响应于所述目标图像为第一图像，得到的所述检测结果为所述第一检测结果；以及，响应于所述目标图像为第二图像，得到的所述检测结果为所述第二检测结果；或者，响应于所述目标图像包括第一图像和第二图像，得到的所述检测结果为所述第一检测结果和第二检测结果。在一些可能的实施方式中，所述基于所述目标图像的特征图，得到所述目标图像中的针对目标对象的检测结果，包括：对所述目标图像的特征图执行残差处理得到所述目标对象在所述目标图像中的概率图，所述概率图表示所述目标对象在所述目标图像中的分布概率；基于所述概率图确定所述目标对象的第一检测结果和/或第二检测结果。在一些可能的实施方式中，所述对所述第一图像和第二图像执行目标对象的检测，得到针对所述第一图像中的所述目标对象的第一检测结果，以及针对所述第二图像中的所述目标对象的第二检测结果，包括：通过VGG神经网络提取所述目标图像的特征，得到与所述目标图像对应的特征图；通过残差神经网络基于所述目标图像的特征图确定所述目标图像中的针对目标对象的检测结果。在一些可能的实施方式中，所述对所述第一图像和第二图像执行目标对象的检测，针对所述第一图像中的所述目标对象的第一检测结果，以及针对所述第二图像中的所述目标对象的第二检测结果，包括：对所述第一图像和第二图像执行多类目标对象的检测，得到所述第一图像中针对各类目标对象的第一检测结果，以及所述第二图像中针对各类目标对象的第二检测结果。在一些可能的实施方式中，在所述对所述第二检测结果和第三检测结果执行特征融合，得到所述目标对象在第二视角下的最终检测结果之前，所述方法还包括：对所述第二检测结果和第三检测结果中的至少一个检测结果执行线性拟合处理，所述对所述第二检测结果和第三检测结果执行特征融合，包括：响应于仅对所述第二检测结果执行所述线性拟合处理，对第三检测结果和线性拟合处理后的第二检测结果执行特征融合；或者，响应于仅对所述第三检测结果执行所述线性拟合处理，对所述第二检测结果和线性拟合处理后的第三检测结果执行特征融合；或者，响应于对所述第二检测结果和第三检测结果均执行所述线性拟合处理，对线性处理后的第二检测结果和线性处理后的第三检测结果执行特征融合。在一些可能的实施方式中，所述对所述第二检测结果和第三检测结果执行特征融合，得到所述目标对象在第二视角下的最终检测结果，包括：响应于所述第二检测结果和第三检测结果均表示为检测出所述第一类型的目标对象，将所述第二检测结果对应的线段和第三检测结果对应的线段之间的角平分线确定为所述第一类型的目标对象的最终检测结果；或者，响应于所述第二检测结果或第三检测结果中的一个检测结果表示为检测出所述第一类型的目标对象，确定不存在所述第一类型的目标对象。在一些可能的实施方式中，所述对所述第二检测结果和第三检测结果执行特征融合，得到所述目标对象在第二视角下的最终检测结果，包括：响应于所述第二检测结果和第三检测结果均表示为检测出所述第二类型的目标对象，将所述第二检测结果和第三检测结果对应的所述第二类型的目标对象所在区域的角平分线确定为所述第二类型的目标对象的最终检测结果；或者，响应于仅所述第二检测结果表示为检测出所述第二类型的目标对象，将所述第二检测结果确定为所述第二类型的目标对象的最终检测结果；或者，响应于仅所述第三检测结果表示为检测出所述第二类型的目标对象，将所述第三检测结果确定为所述第二类型的目标对象的最终检测结果。在一些可能的实施方式中，在所述对所述第一图像和第二图像执行目标对象的检测，得到针对所述第一图像中的所述目标对象的第一检测结果，以及针对所述第二图像中的所述目标对象的第二检测结果之前，包括：调整所述第一图像和第二图像中至少一个图像的尺寸，使得调整后的第一图像和第二图像的尺寸相同。在一些可能的实施方式中，所述目标对象包括路面标志线。根据本公开的第二方面，提供了一种驾驶控制方法，其包括：获取设置在车辆中的图像采集设备采集的第一视角下的第一图像，以及与所述第一图像对应的第二视角下的第二图像；利用如第一方面中任意一项所述目标对象检测方法对所述第一图像和第二图像执行目标对象检测，得到目标对象在第二视角下的最终检测结果；基于所述最终检测结果控制所述车辆的行驶参数。根据本公开的第三方面，提供了一种目标对象检测装置，其包括：获取模块，其用于根据第一视角和第二视角的映射关系，获取与第一视角下的第一图像对应的第二视角下的第二图像；检测模块，其用于对所述第一图像和第二图像执行目标对象的检测，得到针对所述第一图像中的所述目标对象的第一检测结果，以及针对所述第二图像中的所述目标对象的第二检测结果；转换模块，其用于根据所述映射关系将所述第一检测结果转换成第二视角下的第三检测结果；融合模块，其用于对所述第二检测结果和第三检测结果执行特征融合，得到所述目标对象在第二视角下的最终检测结果。在一本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种目标对象检测方法，其特征在于，包括：/n根据第一视角和第二视角的映射关系，获取与第一视角下的第一图像对应的第二视角下的第二图像；/n对所述第一图像和第二图像执行目标对象的检测，得到针对所述第一图像中的所述目标对象的第一检测结果，以及针对所述第二图像中的所述目标对象的第二检测结果；/n根据所述映射关系将所述第一检测结果转换成第二视角下的第三检测结果；/n对所述第二检测结果和第三检测结果执行特征融合，得到所述目标对象在第二视角下的最终检测结果。/n

【技术特征摘要】
1.一种目标对象检测方法，其特征在于，包括：
根据第一视角和第二视角的映射关系，获取与第一视角下的第一图像对应的第二视角下的第二图像；
对所述第一图像和第二图像执行目标对象的检测，得到针对所述第一图像中的所述目标对象的第一检测结果，以及针对所述第二图像中的所述目标对象的第二检测结果；
根据所述映射关系将所述第一检测结果转换成第二视角下的第三检测结果；
对所述第二检测结果和第三检测结果执行特征融合，得到所述目标对象在第二视角下的最终检测结果。


2.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述第一视角为相机坐标系视角，所述第二视角为世界坐标系的俯视视角。


3.根据权利要求1或2所述的方法，其特征在于，所述对所述第一图像和第二图像执行目标对象的检测，得到针对所述第一图像中的所述目标对象的第一检测结果，以及针对所述第二图像中的所述目标对象的第二检测结果，包括：
对目标图像执行特征提取处理，得到与所述目标图像对应的特征图，所述目标图像包括第一图像和第二图像中的至少一种；
基于所述目标图像的特征图，得到所述目标图像中的针对目标对象的检测结果；
其中，响应于所述目标图像为第一图像，得到的所述检测结果为所述第一检测结果；以及，响应于所述目标图像为第二图像，得到的所述检测结果为所述第二检测结果；或者，
响应于所述目标图像包括第一图像和第二图像，得到的所述检测结果为所述第一检测结果和第二检测结果。


4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述基于所述目标图像的特征图，得到所述目标图像中的针对目标对象的检测结果，包括：
对所述目标图像的特征图执行残差处理得到所述目标对象在所述目标图像中的概率图，所述概率图表示所述目标对象在所述目标图像中的分布概率；
基于所述概率图确定所述目标对象的第一检测结果和/或第二检测结果。


5.根据权利要求3或4所述的方法，其特征在于，所述对所述第一图像和第二图像执行目标对象的检测，得到针对所述第一图像中的所述目标对象的第一检测结果，以及针对所述第二图像中的所述目标对象的第二检测结果，包括：
通过VGG神经网络提取所述目标图像的特征，得到与...

【专利技术属性】
技术研发人员：方帅，程光亮，石建萍，
申请(专利权)人：北京市商汤科技开发有限公司，
类型：发明
国别省市：北京;11