【技术实现步骤摘要】
三维目标检测方法、装置、计算机可读存储介质及机器人
[0001]本申请属于机器人
，尤其涉及一种三维目标检测方法、装置、计算机可读存储介质及机器人。
技术介绍
[0002]在现有技术中，机器人一般可以使用RGB摄像头或多线激光雷达来进行三维目标检测任务。但是，使用RGB摄像头进行三维目标检测时，不能够获取目标物体距离机器人的距离信息，即使加入单目的深度估计，估计的距离信息还是不够准确，且实现单目的深度估计一般对硬件算力有一定的要求。使用多线激光雷达进行三维目标检测时，由于一般的雷达线数较少，通过点云实现三维目标检测的结果并没有RGB摄像头检测的物体种类多，并且其数据采集标注花费人力物力较多，最终可实现的检测种类很有限，不容易检测出小尺寸的目标物体，且多线激光雷达价格更昂贵，增加硬件成本。
技术实现思路
[0003]有鉴于此，本申请实施例提供了一种三维目标检测方法、装置、计算机可读存储介质及机器人，以解决的现有技术中的三维目标检测方法存在的距离信息不准、对硬件算力要求高、难以检测出小尺寸的目标物体以及成本
【技术保护点】
【技术特征摘要】
1.一种三维目标检测方法，其特征在于，包括：获取指定方向的二维图像和深度图像；在所述二维图像中对预设的目标物体进行二维目标检测，得到与所述目标物体对应的二维目标检测框；将所述深度图像转换为点云数据，并在所述点云数据中确定与所述二维目标检测框对应的点云集合；在所述点云集合中对所述目标物体进行三维目标检测，得到与所述目标物体对应的三维目标检测框；根据所述三维目标检测框确定所述目标物体的尺寸和位置。2.根据权利要求1所述的三维目标检测方法，其特征在于，所述在所述点云集合中对所述目标物体进行三维目标检测，得到与所述目标物体对应的三维目标检测框，包括：根据所述点云集合中的距离信息对所述点云集合进行分层处理，得到各个点云层；分别统计各个点云层中的点云数目；根据各个点云层中的点云数目确定与所述目标物体对应的三维目标检测框。3.根据权利要求2所述的三维目标检测方法，其特征在于，所述根据所述点云集合中的距离信息对所述点云集合进行分层处理，得到各个点云层，包括：对所述点云集合中的距离信息进行归一化处理，得到归一化的距离信息；按照所述归一化的距离信息对所述点云集合进行分层处理，得到各个点云层；其中，同一点云层中的各个点云具有相同的归一化的距离信息。4.根据权利要求2所述的三维目标检测方法，其特征在于，所述根据各个点云层中的点云数目确定与所述目标物体对应的三维目标检测框，包括：将点云数目大于预设的点云数目阈值的点云层作为候选点云层；将连续层数大于或等于预设的层数阈值的各个候选点云层组合为点云层小组；将层数间隔小于预设的间隔阈值的各个点云层小组及间隔层组合为点云层大组；分别确定与各个点云层大组对应的外接矩形，并将外接矩形面积最大的点云层大组作为目标点云层大组；计算与所述目标点云层大组对应的外接矩形与所述二维目标检测框之间的面积比值；若所述面积比值大于预设的比值阈值，则将与所述目标点云层大组对应的检测框确定为与所述目标物体对应的三维目标检测框。5.根据权利要求4所述的三维目标检测方法，其特征在于，在计算与所述目标点云层大组对应的外接矩形与所述二维目标检测框之间的面积比值之后，还包括：若所述面积...
【专利技术属性】
技术研发人员：宋西来，庞建新，
申请(专利权)人：深圳市优必选科技股份有限公司，
类型：发明
国别省市：
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