本申请公开一种高动态目标检测方法、装置、车辆及存储介质，涉及目标检测技术领域，能够提高高动态下目标检测的准确性。具体方案包括：获取图像采集设备在预设时间段下采集的多帧图像，以及图像采样时间；获取事件相机在预设时间段下采集的多个事件数据；对各帧图像进行目标检测，得到目标物体信息，目标物体信息中包括图像中的物体的检测框；根据图像采样时间和各事件数据，在多个事件数据中确定各帧图像的检测框对应的检测事件数据；根据各检测事件数据确定目标事件流数据，目标事件流数据包括多个事件数据中除各检测事件数据外的数据；对目标事件流数据进行目标检测，得到漏检物体信息；根据目标物体信息和漏检物体信息得到目标检测结果。标检测结果。标检测结果。
【技术实现步骤摘要】
高动态目标检测方法、装置、车辆及存储介质
[0001]本申请涉及目标检测
，尤其涉及一种高动态目标检测方法、装置、车辆及存储介质。
技术介绍
[0002]随着汽车工业的快速发展，自动驾驶汽车技术近年来受到了学术界和工业界的广泛关注。车辆目标检测是自动驾驶车辆技术中的一项具有挑战性的任务。它是自动驾驶汽车技术和智能交通系统领域的重要应用。它在自动驾驶技术中发挥着关键作用。车辆目标检测的目的是准确定位周围环境中剩余车辆的位置，避免与其他车辆发生事故。
[0003]目前自动驾驶车辆的主流传感器方案均采用普通摄像机作为视觉感知传感器，但普通摄像机的传感帧率决定了普通摄像机在感知高速运动物体时易产生运动模糊的缺点，导致目标检测效果降低。同时，普通摄像机感光动态范围小，难以适应光照骤变或光照过明/过暗场景，会出现过曝光或欠曝光情况，例如在出入隧道时，系统无法正常感知隧道口附近区域目标，这也会降低目标检测效果。
技术实现思路
[0004]本申请提供一种高动态目标检测方法、装置、车辆及存储介质，能够提高高动态下目标检测的准确性。
[0005]为达到上述目的，本申请采用如下技术方案：
[0006]本申请实施例第一方面，提供一种高动态目标检测方法，该方法包括：
[0007]获取图像采集设备在预设时间段下采集的多帧图像，以及各帧图像的图像采样时间；
[0008]获取事件相机在预设时间段下采集的多个事件数据；
[0009]对各帧图像进行目标检测，得到各帧图像的目标物体信息，目标物体信息中包括图像中的物体的检测框；
[0010]根据各帧图像的图像采样时间和各事件数据，在多个事件数据中确定各帧图像的检测框对应的检测事件数据；
[0011]根据各检测事件数据确定目标事件流数据，目标事件流数据包括多个事件数据中除各检测事件数据外的数据；
[0012]对目标事件流数据进行目标检测，得到漏检物体信息；
[0013]根据目标物体信息和漏检物体信息得到目标检测结果。
[0014]在一个实施例中，各事件数据包括事件采样时间和多个像素点的位置信息；
[0015]根据各帧图像的图像采样时间和各事件数据，在多个事件数据中确定各帧图像的检测框对应的检测事件数据，包括：
[0016]根据各帧图像的图像采样时间和各事件采样时间，在多个事件数据中确定各帧图像对应的多个备选事件数据，图像的图像采样时间与对应的每个备选事件数据的事件采样
时间的时间间隔均小于预设阈值；
[0017]根据各帧图像的各检测框的位置，以及各帧图像对应的多个备选事件数据中的多个像素点的位置，在多个备选事件数据中确定各检测框对应的检测事件数据。
[0018]在一个实施例中，根据各帧图像的各检测框的位置，以及各帧图像对应的多个备选事件数据中的多个像素点的位置，在多个备选事件数据中确定各检测框对应的检测事件数据，包括：
[0019]获取图像采集设备和事件相机之间的空间标定参数；
[0020]根据各帧图像的各检测框的位置和空间标定参数，得到各检测框对应的事件坐标范围；
[0021]将多个备选事件数据中像素点坐标位于事件坐标范围中的备选事件数据确定为检测事件数据。
[0022]在一个实施例中，获取预设时间段下采集的多帧图像，以及各帧图像的图像采样时间之前，方法还包括：
[0023]利用预设的双摄像头标定算法对图像采集设备和事件相机进行空间标定，得到空间标定参数，空间标定参数包括：事件相机相对于图像采集设备的空间旋转矩阵和空间平移矩阵。
[0024]在一个实施例中，利用预设的双摄像头标定算法对图像采集设备和事件相机进行空间标定，得到空间标定参数，包括：
[0025]获取事件相机采集的灰度图像，并获取图像采集设备采集的目标图像，灰度图像和目标图像的图像采样时间相同；
[0026]利用双摄像头标定算法对灰度图像和目标图像进行空间标定，得到空间标定参数。
[0027]在一个实施例中，对各帧图像进行目标检测，得到各帧图像中的物体的检测框，包括：
[0028]对各帧图像进行目标检测，得到各帧图像对应的检测框的中心点坐标，以及各检测框的高度和宽度；
[0029]根据中心点的位置、高度和宽度确定各帧图像中的物体的检测框。
[0030]在一个实施例中，获取第一设备实时采集的目标设备运动过程中的图像之前，方法还包括：
[0031]对图像采集设备和事件相机进行时间配准。
[0032]本申请实施例第二方面，提供一种高动态目标检测装置，该装置包括：
[0033]第一获取模块，用于获取图像采集设备在预设时间段下采集的多帧图像，以及各帧图像的图像采样时间；
[0034]第二获取模块，用于获取事件相机在预设时间段下采集的多个事件数据；
[0035]第一检测模块，用于对各帧图像进行目标检测，得到各帧图像的目标物体信息，目标物体信息中包括图像中的物体的检测框；
[0036]第一确定模块，用于根据各帧图像的图像采样时间和各事件数据，在多个事件数据中确定各帧图像的检测框对应的检测事件数据；
[0037]第二确定模块，用于根据各检测事件数据确定目标事件流数据，目标事件流数据
包括多个事件数据中除各检测事件数据外的数据；
[0038]第二检测模块，用于对目标事件流数据进行目标检测，得到漏检物体信息；
[0039]第三确定模块，用于根据目标物体信息和漏检物体信息得到目标检测结果。
[0040]本申请实施例第三方面，提供一种车辆，该车辆包括存储器和处理器，该存储器存储有计算机程序，计算机程序被处理器执行时实现本申请实施例第一方面中的高动态目标检测方法。
[0041]本申请实施例第四方面，提供一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，计算机程序被处理器执行时实现本申请实施例第一方面中的高动态目标检测方法。
[0042]本申请实施例提供的技术方案带来的有益效果至少包括：
[0043]本申请实施例提供的高动态目标检测方法，通过获取图像采集设备在预设时间段下采集的多帧图像，以及各帧图像的图像采样时间，以及获取事件相机在预设时间段下采集的多个事件数据，然后，对各帧图像进行目标检测，得到各帧图像的目标物体信息，其中，目标物体信息中包括图像中的物体的检测框，之后，根据各帧图像的图像采样时间和各事件数据，在多个事件数据中确定各帧图像的检测框对应的检测事件数据，并根据各检测事件数据确定目标事件流数据，目标事件流数据包括多个事件数据中除各检测事件数据外的数据，以及对目标事件流数据进行目标检测，得到漏检物体信息，最后，根据目标物体信息和漏检物体信息得到目标检测结果。本申请通过先对采集到的图像进行目标检测，得到目标物体信息，然后对除过目标物体信息对应的事件数据的事件流数据进行目标检测，可以得到图像检测没有检测到的物体信息，这样可以提高高动态下目标检测的准确性本文档来自技高网...
【技术保护点】
【技术特征摘要】
1.一种高动态目标检测方法，其特征在于，所述方法包括：获取图像采集设备在预设时间段下采集的多帧图像，以及各帧图像的图像采样时间；获取事件相机在所述预设时间段下采集的多个事件数据；对各帧图像进行目标检测，得到各帧图像的目标物体信息，所述目标物体信息中包括所述图像中的物体的检测框；根据各帧图像的图像采样时间和各所述事件数据，在所述多个事件数据中确定各帧图像的检测框对应的检测事件数据；根据各所述检测事件数据确定目标事件流数据，所述目标事件流数据包括所述多个事件数据中除各所述检测事件数据外的数据；对所述目标事件流数据进行目标检测，得到漏检物体信息；根据所述目标物体信息和所述漏检物体信息得到目标检测结果。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，各所述事件数据包括事件采样时间和多个像素点的位置信息；所述根据各帧图像的图像采样时间和各所述事件数据，在所述多个事件数据中确定各帧图像的检测框对应的检测事件数据，包括：根据各帧图像的图像采样时间和各事件采样时间，在所述多个事件数据中确定各帧图像对应的多个备选事件数据，所述图像的图像采样时间与对应的每个备选事件数据的事件采样时间的时间间隔均小于预设阈值；根据各帧图像的各检测框的位置，以及各帧图像对应的多个备选事件数据中的多个像素点的位置，在所述多个备选事件数据中确定各检测框对应的检测事件数据。3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述根据各帧图像的各检测框的位置，以及各帧图像对应的多个备选事件数据中的多个像素点的位置，在所述多个备选事件数据中确定各检测框对应的检测事件数据，包括：获取所述图像采集设备和所述事件相机之间的空间标定参数；根据各帧图像的各检测框的位置和所述空间标定参数，得到各所述检测框对应的事件坐标范围；将所述多个备选事件数据中像素点坐标位于所述事件坐标范围中的备选事件数据确定为所述检测事件数据。4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述获取图像采集设备在预设时间段下采集的多帧图像之前，所述方法还包括：利用预设的双摄像头标定算法对所述图像采集设备和所述事件相机进行空间标定，得到所述空间标定参数，所述空间标定参数包括：所述事件相机相对于所述图像采集设备的空间旋转矩阵和空间平移矩阵。5.根据权利要求4所述的方法...
【专利技术属性】
技术研发人员：龚方徽，朱泽敏，李茜茜，
申请(专利权)人：武汉路特斯科技有限公司，
类型：发明
国别省市：
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