本申请涉及一种障碍物检测方法、装置、计算机设备。方法包括：获取原始点云数据和图像数据，基于障碍物点云检测结果对原始点云数据进行第一障碍物检测得到第一障碍物检测结果；基于第一障碍物检测结果对原始点云数据进行过滤和聚类得到待识别物体点云数据，并对待识别物体点云数据进行投影得到图像数据中的待识别物体图像区域；分别提取待识别物体点云数据和待识别物体图像区域的特征得到点云特征和图像区域特征，将点云特征和图像区域特征进行特征融合得到融合特征；基于融合特征进行障碍物识别得到第二障碍物检测结果，将第一障碍物检测结果和第二障碍物检测结果进行合并得到目标障碍物检测结果。采用本方法能够提高障碍物的检测准确性。碍物的检测准确性。碍物的检测准确性。
【技术实现步骤摘要】
障碍物检测方法、装置、计算机设备和存储介质
[0001]本申请涉及自动驾驶
，特别是涉及一种障碍物检测方法、装置、计算机设备、存储介质和计算机程序产品。
技术介绍
[0002]随着自动驾驶技术的发展，需要检测自动驾驶车辆周围环境中的动静态障碍物，比如，动态的车、行人等，静态的锥桶等。根据这些障碍物的状态规划自动驾驶车辆的行驶路线和速度。现有的障碍物检测方法是根据激光雷达的点云数据进行三维障碍物检测，通过对点云数据提取特征然后进行检测。然而，现有的方法由于点云数据稀疏，导致距离较远的物体和体积较小的物体的点云数据不能准确反映物体形状，造成障碍物检测准确性低的问题。
技术实现思路
[0003]基于此，有必要针对上述技术问题，提供一种能够提高障碍物检测准确性的障碍物检测方法、装置、计算机设备、计算机可读存储介质和计算机程序产品。
[0004]第一方面，本申请提供了一种障碍物检测方法。所述方法包括：
[0005]获取原始点云数据和原始点云数据对应的图像数据，基于原始点云数据进行第一障碍物检测，得到第一障碍物检测结果；
[0006]基于第一障碍物检测结果对原始点云数据进行过滤，得到已过滤点云数据，对已过滤点云数据进行聚类，得到待识别物体点云数据，并基于待识别物体点云数据进行投影，得到图像数据中与待识别物体点云数据对应的待识别物体图像区域；
[0007]分别提取待识别物体点云数据和待识别物体图像区域的特征，得到点云特征和图像区域特征，将点云特征和图像区域特征进行特征融合，得到融合特征；
[0008]基于融合特征进行第二障碍物识别，得到第二障碍物检测结果，将第一障碍物检测结果和第二障碍物检测结果进行合并，得到目标障碍物检测结果。
[0009]第二方面，本申请还提供了一种障碍物检测装置。所述装置包括：
[0010]初始检测模块，用于获取原始点云数据和所述原始点云数据对应的图像数据，基于所述原始点云数据进行第一障碍物检测，得到第一障碍物检测结果；
[0011]投影模块，用于基于所述第一障碍物检测结果对所述原始点云数据进行过滤，得到已过滤点云数据，对所述已过滤点云数据进行聚类，得到待识别物体点云数据，并基于所述待识别物体点云数据进行投影，得到所述图像数据中与所述待识别物体点云数据对应的待识别物体图像区域；
[0012]特征融合模块，用于分别提取所述待识别物体点云数据和所述待识别物体图像区域的特征，得到点云特征和图像区域特征，将所述点云特征和所述图像区域特征进行特征融合，得到融合特征；
[0013]结果合并模块，用于基于所述融合特征进行第二障碍物识别，得到第二障碍物检
测结果，将所述第一障碍物检测结果和所述第二障碍物检测结果进行合并，得到目标障碍物检测结果。
[0014]第三方面，本申请还提供了一种计算机设备。所述计算机设备包括存储器和处理器，所述存储器存储有计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时实现以下步骤：
[0015]获取原始点云数据和原始点云数据对应的图像数据，基于原始点云数据进行第一障碍物检测，得到第一障碍物检测结果；
[0016]基于第一障碍物检测结果对原始点云数据进行过滤，得到已过滤点云数据，对已过滤点云数据进行聚类，得到待识别物体点云数据，并基于待识别物体点云数据进行投影，得到图像数据中与待识别物体点云数据对应的待识别物体图像区域；
[0017]分别提取待识别物体点云数据和待识别物体图像区域的特征，得到点云特征和图像区域特征，将点云特征和图像区域特征进行特征融合，得到融合特征；
[0018]基于融合特征进行第二障碍物识别，得到第二障碍物检测结果，将第一障碍物检测结果和第二障碍物检测结果进行合并，得到目标障碍物检测结果。
[0019]第四方面，本申请还提供了一种计算机可读存储介质。所述计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现以下步骤：
[0020]获取原始点云数据和原始点云数据对应的图像数据，基于原始点云数据进行第一障碍物检测，得到第一障碍物检测结果；
[0021]基于第一障碍物检测结果对原始点云数据进行过滤，得到已过滤点云数据，对已过滤点云数据进行聚类，得到待识别物体点云数据，并基于待识别物体点云数据进行投影，得到图像数据中与待识别物体点云数据对应的待识别物体图像区域；
[0022]分别提取待识别物体点云数据和待识别物体图像区域的特征，得到点云特征和图像区域特征，将点云特征和图像区域特征进行特征融合，得到融合特征；
[0023]基于融合特征进行第二障碍物识别，得到第二障碍物检测结果，将第一障碍物检测结果和第二障碍物检测结果进行合并，得到目标障碍物检测结果。
[0024]第五方面，本申请还提供了一种计算机程序产品。所述计算机程序产品，包括计算机程序，该计算机程序被处理器执行时实现以下步骤：
[0025]获取原始点云数据和原始点云数据对应的图像数据，基于原始点云数据进行第一障碍物检测，得到第一障碍物检测结果；
[0026]基于第一障碍物检测结果对原始点云数据进行过滤，得到已过滤点云数据，对已过滤点云数据进行聚类，得到待识别物体点云数据，并基于待识别物体点云数据进行投影，得到图像数据中与待识别物体点云数据对应的待识别物体图像区域；
[0027]分别提取待识别物体点云数据和待识别物体图像区域的特征，得到点云特征和图像区域特征，将点云特征和图像区域特征进行特征融合，得到融合特征；
[0028]基于融合特征进行第二障碍物识别，得到第二障碍物检测结果，将第一障碍物检测结果和第二障碍物检测结果进行合并，得到目标障碍物检测结果。
[0029]上述障碍物检测方法、装置、计算机设备、存储介质和计算机程序产品，通过使用原始点云数据进行第一障碍物检测，得到第一障碍物检测结果。然后根据第一障碍物检测结果对原始点云数据进行过滤、对已过滤点云数据进行聚类，得到待识别物体点云数据，并使用待识别物体点云数据进行投影得到待识别物体图像区域。通过对待识别物体点云数据
和待识别物体图像区域进行特征提取，然后将点云特征和图像区与特征进行融合得到融合特征，能够实现多个检测数据的互补，使用融合特征进行障碍物检测能提高对障碍物的检出率，避免漏检，得到的障碍物融合检测结果更准确。进一步地，将第一障碍物检测结果和第二障碍物检测结果进行合并，使得到目标障碍物检测结果更准确和完整，从而提高了对障碍物检测的准确性。
附图说明
[0030]图1为一个实施例中障碍物检测方法的应用环境图；
[0031]图2为一个实施例中障碍物检测方法的流程示意图；
[0032]图3为一个实施例中点云数据处理的流程示意图；
[0033]图4为一个实施例中特征融合过程的示意图；
[0034]图5为一个实施例中获得目标障碍物检测结果的流程示意图；
[0035]图6为一个实施例中障碍物检测的流程示意图；...
【技术保护点】
【技术特征摘要】
1.一种障碍物检测方法，其特征在于，所述方法包括：获取原始点云数据和所述原始点云数据对应的图像数据，基于所述原始点云数据进行第一障碍物检测，得到第一障碍物检测结果；基于所述第一障碍物检测结果对所述原始点云数据进行过滤，得到已过滤点云数据，对所述已过滤点云数据进行聚类，得到待识别物体点云数据，并基于所述待识别物体点云数据进行投影，得到所述图像数据中与所述待识别物体点云数据对应的待识别物体图像区域；分别提取所述待识别物体点云数据和所述待识别物体图像区域的特征，得到点云特征和图像区域特征，将所述点云特征和所述图像区域特征进行特征融合，得到融合特征；基于所述融合特征进行第二障碍物识别，得到第二障碍物检测结果，将所述第一障碍物检测结果和所述第二障碍物检测结果进行合并，得到目标障碍物检测结果。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于所述第一障碍物检测结果对所述原始点云数据进行过滤，得到已过滤点云数据，对所述已过滤点云数据进行聚类，得到待识别物体点云数据，并基于所述待识别物体点云数据进行投影，得到所述图像数据中与所述待识别物体点云数据对应的待识别物体图像区域，包括：基于所述第一障碍物检测结果在所述原始点云数据中确定第一障碍物点云数据，对所述第一障碍物点云数据进行过滤，得到所述已过滤点云数据；基于所述已过滤点云数据进行聚类计算，得到所述待识别物体点云数据；基于预设点云投影标定参数将所述待识别物体点云数据进行投影计算，得到与所述待识别物体点云数据对应的投影图像，基于所述投影图像得到所述图像数据中的待识别物体图像区域。3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述分别提取所述待识别物体点云数据和所述待识别物体图像区域的特征，得到点云特征和图像区域特征，包括：从所述已过滤点云数据中获取所述待识别物体点云数据，并提取所述待识别物体点云数据对应的特征，得到所述点云特征；从所述图像数据中提取出所述待识别物体图像区域对应的待识别物体图像数据，并提取所述待识别物体图像数据对应的特征，得到所述图像区域特征。4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述点云特征包括至少一个三维点特征；所述将所述点云特征和所述图像区域特征进行特征融合，得到融合特征，包括：将所述图像区域特征对应的图像特征向量分别与所述点云特征中各个三维点特征对应的点...
【专利技术属性】
技术研发人员：颜培清，
申请(专利权)人：深圳元戎启行科技有限公司，
类型：发明
国别省市：
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