目标检测方法及装置制造方法及图纸

本申请公开了目标检测方法及装置，涉及人工智能领域，可以根据单目摄像机采集的图像得到车辆的3D信息。该方法包括：获取第一物体获取的图像中第二物体的第一分界线的端点的坐标信息和第二物体的类型信息；根据第一分界线的端点的坐标信息和第二物体的类型信息获取第二物体的第二分界线的端点的坐标信息；根据第一分界线的端点的坐标信息和第二分界线的端点的坐标信息，得到第二物体与第一物体的距离为K时，3D框对应的三维坐标系与第一物体的三维坐标系之间的第一变换关系；根据第一分界线的端点的坐标信息、第二分界线的端点的坐标信息和第一变换关系，得到第二物体与第一物体的距离。的距离。的距离。

【技术实现步骤摘要】
目标检测方法及装置


[0001]本申请涉及人工智能领域，尤其涉及自动驾驶领域或智能交通领域的目标检测方法及装置。

技术介绍

[0002]随着经济的快速发展，汽车市场占有量逐年增加，交通事故发生的频率也急剧增加。为了降低交通事故发生的频率，高级驾驶辅助系统(advanced driver assistant system，ADAS)应运而生。ADAS可以通过感知模块感知外部车辆的三维(3dimensions，3D)信息，例如，车辆的位置和尺寸等信息，提醒驾驶员车辆行驶中可能存在的危险，并依据感知的信息进行路径规划和驾驶策略调整。感知模块感知的车辆的3D信息越精确，ADAS的性能越好，车辆的安全性越高。
[0003]目前，单目摄像机的成本较低，感知模块中通常配置单目摄像机。但是单目摄像机是用一个摄像机来感知信息的，不能感知车辆的3D信息。

技术实现思路

[0004]本申请提供目标检测方法及装置，可以根据单目摄像机采集的图像得到车辆的3D信息。
[0005]为达到上述目的，本申请的实施例采用如下技术方案：
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【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，所述方法包括：获取第一物体获取的图像中第二物体的2D信息；所述第二物体的2D信息包括：所述第二物体的第一分界线的端点的坐标信息和所述第二物体的类型信息，所述第一分界线为所述第二物体的第一面与第二面之间的分界线，所述第一面和所述第二面中至少一个面包括在所述第二物体的第一2D框中，所述第一2D框为包括在所述图像中包围所述第二物体的多边形；根据所述第二物体的2D信息获取所述第二物体的3D信息；所述第二物体的3D信息包括第二分界线的端点的坐标信息，所述第二分界线为所述第二物体的3D框中，所述第一面和所述第二面之间的分界线，所述3D框为所述第二物体的3D模型，所述3D框的边界的长度与所述第二物体的类型信息对应；根据所述第一分界线的端点的坐标信息和所述第二分界线的端点的坐标信息，得到第一变换关系；所述第一变换关系为所述第二物体与所述第一物体的距离为K时，所述3D框对应的三维坐标系与所述第一物体的三维坐标系之间的变换关系，所述K大于0；根据所述第一分界线的端点的坐标信息、所述第二分界线的端点的坐标信息和所述第一变换关系，得到所述第二物体与所述第一物体的距离。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述第二物体的2D信息还包括：所述第一2D框的坐标信息；所述根据所述第二物体的2D信息获取所述第二物体的3D信息，包括：根据所述第二物体的类型信息构建所述3D框，得到所述3D框的坐标信息；根据所述第一2D框的坐标信息和所述第一分界线的端点的坐标信息，确定所述第一面和所述第二面；根据所述第一面、所述第二面和所述3D框的坐标信息，获取所述第二分界线的端点的坐标信息。3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述第二物体的2D信息还包括：所述第二物体的面信息，所述第二物体的面信息用于指示所述第一面和所述第二面；所述根据所述第二物体的2D信息获取所述第二物体的3D信息，包括：根据所述第二物体的类型信息构建所述3D框，得到所述3D框的坐标信息；根据所述第二物体的面信息和所述3D框的坐标信息，获取所述第二分界线的端点的坐标信息。4.根据权利要求1-3中任一项所述的方法，其特征在于，所述根据所述第一分界线的端点的坐标信息、所述第二分界线的端点的坐标信息和所述第一变换关系，得到所述第二物体与所述第一物体的距离，包括：将第一坐标通过所述第一变换关系、内参矩阵和外参矩阵进行坐标变换，得到第二坐标，所述第一坐标在所述第二分界线上，所述第二坐标与所述第一物体的距离为K，所述第二坐标、第三坐标与所述第一物体在一条直线上，所述第三坐标为所述第一分界线上与所述第一坐标对应的坐标，所述内参矩阵为拍摄所述图像的设备的内参矩阵，所述外参矩阵为所述设备的外参矩阵；对所述第二坐标、所述第三坐标和所述K进行复合运算，得到所述第二物体与所述第一物体的距离。
5.根据权利要求1-4中任一项所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：根据所述第一分界线的端点的坐标信息、所述第二分界线的端点的坐标信息和所述第二物体与所述第一物体的距离，得到第二变换关系；所述第二变换关系为所述3D框对应的三维坐标系与所述第一物体的三维坐标系之间的变换关系。6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：以所述第二分界线为中心对所述3D框进行N次旋转，获取每次旋转后的3D框所对应的第二2D框，所述第二2D框是对所述旋转后的3D框进行坐标变换得到的，所述N为正整数；根据N次旋转后的3D框对应的N个第二2D框和所述第一2D框，得到所述N个第二2D框中，边界与所述第一2D框的边界之间的距离最短的第二2D框；根据所述距离最短的第二2D框对应的3D框的旋转角，确定所述第二物体的朝向角。7.根据权利要求6所述的方法，其特征在于，所述第二2D框是对所述旋转后的3D框进行坐标变换得到的，包括：所述第二2D框是通过所述第二变换关系、内参矩阵和外参矩阵对所述旋转后的3D框进行坐标变换得到的，所述内参矩阵为拍摄所述图像的设备的内参矩阵，所述外参矩阵为所述设备的外参矩阵。8.根据权利要求6或7所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：对所述距离最短的第二2D框对应的3D框的边界的长度进行M次调整，获取每次调整后的3D框所对应的第三2D框，所述第三2D框是对所述调整后的3D框进行坐标变换得到的，所述M为正整数；根据M次调整后的3D框对应的M个第三2D框和所述第一2D框，得到所述M个第三2D框中，边界与所述第一2D框的边界之间的距离最短的第三2D框；根据所述距离最短的第三2D框对应的3D框的边界的长度，确定所述第二物体的边界的长度。9.根据权利要求8所述的方法，其特征在于，所述第三2D框是对所述调整后的3D框进行坐标变换得到的，包括：所述第三2D框是通过所述第二变换关系、内参矩阵和外参矩阵对所述调整后的3D框进行坐标变换得到的，所述内参矩阵为拍摄所述图像的设备的内参矩阵，所述外参矩阵为所述设备的外参矩阵。10.根据权利要求1-9中任一项所述的方法，其特征在于，所述获取第一物体获取的图像中第二物体的2D信息，包括：将所述图像输入到神经网络模型，得到所述第二物体的2D信息。11.一种目标检测装置，其特征在于，所述目标检测装置包括：获取单元和确定单元；所述获取单元，用于获取第一物体获取的图像中第二物体的2D信息；所述第二物体的2D信息包括：所述第二物体的第一分界线的端点的坐标信息和所述第二物体的类型信息，所述第一分界线为所述第二物体的第一面与第二面之间的分界线，所述第一面和所述第二面中至少一个面包括在所述...

【专利技术属性】
技术研发人员：赵昕海，杨臻，张维，
申请(专利权)人：华为技术有限公司，
类型：发明
国别省市：