一种目标检测模型的构建方法、装置和电子设备制造方法及图纸

本申请公开了一种目标检测模型的构建方法、装置和电子设备，该方法和装置具体为针对与需要检测分类的多种目标类别对应的多种目标进行采样，得到多个数据样本；对多个数据样本进行切分和傅里叶变换处理，得到N个矩阵样本和N个分别与矩阵样本一一对应的热力图像；基于N个矩阵样本和N个热力图像构建训练样本集；基于训练样本集进行模型训练的，得到目标检测模型。由于数据样本是雷达对不同类型的多种目标进行采集得到的，使得基于此得到的目标检测模型可以对不同类型的目标进行有效分辨，从而能够确保配置此种目标检测模型的探测设备能够有效检测出目标类型。备能够有效检测出目标类型。备能够有效检测出目标类型。

【技术实现步骤摘要】
一种目标检测模型的构建方法、装置和电子设备


[0001]本申请涉及自动驾驶
，更具体地说，涉及一种目标检测方法、装置和电子设备。

技术介绍

[0002]目前基于毫米波雷达的目标检测方法，都是基于雷视融合的方案实现的，即基于雷达采集数据和视频标定的方式实现检测识别任务。在只使用雷达数据做目标检测的方案中，或是采用了比较复杂的点云数据提取目标特征，或是在Range
‑
Angle
‑
Doppler三维FFT处理后融合特征图，使用循环神经网络进行检测任务，或是对Range
‑
Angle特征图进行极坐标转换，采用图神经网络提取特征。这些方法或是复现难度较高，且鲁棒性较差，或是结果较为粗糙，检测效果不稳定，都不利于工程应用。
[0003]为了解决上述方案的缺陷，目前一般采用基于对目标的微多普勒运动的特征提取实现目标检测任务。但微多普勒运动的特点是针对目标材质的区分，只能区分材质不同的目标如行人和汽车，但目前的车辆的材质基本相同，一般都采用钢铁材质，微多普勒特征提取的方案无法有效区分车辆的具本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种目标检测模型的构建方法，应用于电子设备，其特征在于，所述构建方法包括步骤：针对与需要检测分类的多种目标类别对应的多种目标进行采样，得到多个数据样本；对所述多个数据样本进行切分和傅里叶变换处理，得到N个矩阵样本和N个分别与所述矩阵样本一一对应的热力图像，N为大于零的正整数；基于N个所述矩阵样本和N个所述热力图像构建训练样本集；基于所述训练样本集进行模型训练的，得到所述目标检测模型。2.如权利要求1所述的构建方法，其特征在于，所述多个样本数据由毫米波雷达对所述多种目标在多个距离和多个角度上分别进行采样得到。3.如权利要求1所述的构建方法，其特征在于，所述对所述多个数据样本进行切分处理，得到N个矩阵样本和N个分别与所述矩阵样本一一对应的热力图像，N为大于零的正整数，包括步骤：将所述多个数据样本构建为数据矩阵；将所述数据矩阵进行切分处理，得到多个子数据矩阵；对所述多个子数据矩阵进行快速傅里叶变换处理，根据处理结果进行构建，得到所述N个所述矩阵样本和N个所述热力图像。4.一种目标检测模型的构建装置，应用于电子设备，其特征在于，所述构建装置包括：数据采集模块，被配置为针对与需要检测分类的多种目标类别对应的多种目标进行采样，得到多个数据样本；预处理模块，...

【专利技术属性】
技术研发人员：顾超，王长冬，仇世豪，许孝勇，
申请(专利权)人：南京慧尔视智能科技有限公司，
类型：发明
国别省市：