【技术实现步骤摘要】
行人检测方法、装置、电子设备及存储介质
[0001]本申请实施例涉及自动驾驶
,尤其涉及一种行人检测方法、装置、电子设备及存储介质。
技术介绍
[0002]随着科技的发展,自动驾驶技术正在不断向L3级发展,即有条件自治网络,系统可以实时感知环境变化,在特定领域内基于外部环境动态优化调整,实现基于意图的闭环管理。其中,对于行人的检测在感知环境变化的方面,是一个重要的组成部分。
[0003]传统的行人检测算法,一般会先进行特征提取,然后基于提取的特征实现行人的检测。但是不同的算法,提取的特征角度通常是与算法模型的结构和特性匹配,但是对于模型不关心的特征角度,提取出的特征就不会将该特征角度表达出来,这就会使算法缺少对该不关心的特征角度的分析,而有时这些特征角度可能最能表达出行人的特点,这就会导致算法对行人检测的准确性降低。
技术实现思路
[0004]本申请实施例提供一种行人检测方法、装置、电子设备及存储介质,以实现提高对行人检测的准确性的目的。
[0005]第一方面,本申请实施例提供了一种行人 ...
【技术保护点】
【技术特征摘要】
1.一种行人检测方法,其特征在于,所述方法包括:获取待检测图像数据,并利用多个卷积核对所述待检测图像数据进行特征提取,得到多个特征图;对于任一特征图,将所述特征图输入到预设的梯度直方图特征获取算法中,获取所述梯度直方图特征获取算法输出的所述特征图对应的梯度直方图特征;将各特征图对应的梯度直方图特征输入到预设分类器中,获取所述预设分类器的分类结果,并基于所述分类结果检测所述待检测图像数据中的行人。2.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述利用多个卷积核对所述待检测图像数据进行特征提取,得到多个特征图,包括:获取预设的多个卷积核权值,其中,各卷积核权值分别用于不同角度的特征提取;基于各卷积核权值,对待检测图像数据进行不同角度的特征提取,得到各卷积核权值对应的特征图。3.根据权利要求2所述的方法,其特征在于,各所述卷积核权值具有预设关联性。4.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述对于任一特征图,将所述特征图输入到预设的梯度直方图特征获取算法中,获取所述梯度直方图特征获取算法输出的所述特征图对应的梯度直方图特征,包括:对于任一特征图,将所述特征图进行归一化,并计算所述特征图中各像素点的梯度幅值和梯度方向;对各像素点沿对应的所述梯度方向按照所述梯度幅值进行投影,并基于投影得到的直方图确定所述特征图的梯度直方图特征。5.根据权利要求4所述的方法,其特征在于,所述计算所述特征图中各像素点的梯度幅值和梯度方向,包括:对于任一像素点,分别确定所述像素点在第一预设方向和第二预设方向的梯度分量;基于所述第一预设方向的梯度分量和所述第二预设方向的梯度分量确定所述像素点的梯度幅值和梯度方向。6.根据权利要求4所述的方法,其特征在于,所述对各像素点沿对应的所述梯度方向按照所述梯度幅值进行投影,并...
【专利技术属性】
技术研发人员:曹燕,
申请(专利权)人:中国第一汽车股份有限公司,
类型:发明
国别省市:
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