一种目标检测方法、装置、电子设备和存储介质制造方法及图纸

本发明专利技术实施例公开了一种目标检测方法、装置、电子设备和存储介质，该方法包括：获取针对应用场景采集的彩色图像和雷达数据；将彩色图像和雷达数据输入至预设检测网络模型中，其中，预设检测网络模型用于：基于特征点映射方式对彩色图像和雷达数据进行特征融合，并基于融合后的目标特征信息对应用场景中的目标物体进行检测；根据预设检测网络模型的输出，确定应用场景中的目标物体信息。通过本发明专利技术实施例的技术方案，可以在保证检测速度的同时，提高检测准确度。高检测准确度。高检测准确度。

【技术实现步骤摘要】
一种目标检测方法、装置、电子设备和存储介质


[0001]本专利技术实施例涉及计算机技术，尤其涉及一种目标检测方法、装置、电子设备和存储介质。

技术介绍

[0002]随着计算机技术的快速发展，可以对应用场景中的目标物体进行目标检测，以便获得应用场景中的目标物体位置信息等。例如，在无人驾驶场景中，可以对无人驾驶车辆周围环境中的目标物体进行检测。
[0003]目前，现有的目标检测方式是基于针对应用场景采集的彩色图像进行目标检测，或者是基于针对应用场景采集的雷达数据进行目标检测。
[0004]然而，在实现本专利技术过程中，专利技术人发现现有技术中至少存在如下问题：
[0005]在基于彩色图像进行目标检测的方式中，由于彩色图像无法获取具体的深度信息，从而会存在目标检测不准确的情况，降低了检测准确度。在基于雷达数据进行目标检测的方式中，由于雷达数据是通过发射激光束照射目标物体后返回的信号获得的，从而在照射具有黑色表面的目标物体(比如黑色车漆的汽车、黑色衣服的行人等)时会影响激光束返回的信号，所以也会存在目标检测不准确的情况，降低了检本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种目标检测方法，其特征在于，包括：获取针对应用场景采集的彩色图像和雷达数据；将所述彩色图像和所述雷达数据输入至预设检测网络模型中，其中，所述预设检测网络模型用于：基于特征点映射方式对所述彩色图像和所述雷达数据进行特征融合，并基于融合后的目标特征信息对所述应用场景中的目标物体进行检测；根据所述预设检测网络模型的输出，确定所述应用场景中的目标物体信息。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述预设检测网络模型包括：特征提取子模型、特征融合子模型和目标检测子模型；其中，所述特征提取子模型用于：对输入的所述彩色图像和所述雷达数据进行特征提取，获得所述彩色图像对应的第一图像特征信息以及所述雷达数据对应的雷达特征信息，并将所述第一图像特征信息和所述雷达数据输入至所述特征融合子模型中；所述特征融合子模型用于：基于预设旋转矩阵和预设高度，将输入的所述雷达特征信息中的雷达特征点与所述第一图像特征信息中的彩色特征点进行映射，确定在所述预设高度下各个雷达特征点对应的第二图像特征信息，并将所述第二图像特征信息与所述雷达特征信息进行融合处理，确定融合后的目标特征信息，并将所述目标特征信息输入至所述目标检测子模型中；所述目标检测子模型用于：根据输入的所述目标特征信息确定所述应用场景中的目标物体信息，并将所述目标物体信息进行输出。3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，基于预设旋转矩阵和预设高度，将输入的所述雷达特征信息中的雷达特征点与所述第一图像特征信息中的彩色特征点进行映射，确定在所述预设高度下各个雷达特征点对应的第二图像特征信息，包括：基于输入的所述雷达特征信息中的每个雷达特征点对应的像素位置信息和预设高度，确定每个雷达特征点对应的三维位置信息；基于所述预设旋转矩阵和每个雷达特征点对应的三维位置信息，将每个雷达特征点映射到所述彩色图像对应的彩色特征图上，确定每个雷达特征点对应的彩色特征点；基于每个雷达特征点对应的彩色特征点，从输入的所述第一图像特征信息中确定每个雷达特征点对应的第一彩色特征点信息，并基于各个第一彩色特征点信息生成在所述预设高度下各个雷达特征点对应的第二图像特征信息。4.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述第二图像特征信息对应的图像特征图分辨率与所述雷达特征信息对应的雷达特征图分辨率相等；所述将所述第二图像特征信息与所述雷达特征信息进行融合处理，确定融合后的目标特征信息，包括：针对同一位置特征点，将所述第二图像特征信息与所述雷达特征信息进行连接处理，确定连接处理后的目标特征信息。5...

【专利技术属性】
技术研发人员：白宇，许新玉，徐卓然，
申请(专利权)人：北京京东乾石科技有限公司，
类型：发明
国别省市：