一种3D目标检测方法、装置及系统制造方法及图纸

本发明专利技术公开了一种3D目标检测方法、装置和系统，其中，3D目标检测方法包括获取目标图像的语义分割结果，语义分割结果表征目标图像中各个像素点所属的类别，其中，不同类别的像素点对应目标图像中的不同对象；基于语义分割结果，确定目标图像中的目标对象所对应的目标像素点，并生成目标像素点的目标点云；对目标点云进行特征提取，得到点云特征，并根据点云特征确定目标对象的三维空间信息。目标检测精度较高。较高。较高。

【技术实现步骤摘要】
一种3D目标检测方法、装置及系统


[0001]本专利技术涉及自动驾驶
，具体涉及一种3D目标检测方法、装置和系统。

技术介绍

[0002]随着自动驾驶技术的发展，为了确保车辆的安全性，对于车辆感知系统的准确率要求越来越高。相机图像由于其低成本和高准确率的优势成为了感知系统的一个重要组成部分。传统的基于图像的感知系统多为2D检测，但是对于自动驾驶而言，其避障和道路规划等功能都是需要在3D空间中进行的，故2D检测的结果无法完全满足自动驾驶的感知需求。为此，基于单目图像的3D目标检测方法应运而生。

技术实现思路

[0003]有鉴于此，本专利技术实施方式提供了一种3D目标检测方法、3D目标检测装置、3D目标检测系统及计算机可读存储介质，目标检测精度更高。
[0004]本专利技术一方面提供了一种3D目标检测方法，所述方法包括：
[0005]获取目标图像的语义分割结果，所述语义分割结果表征所述目标图像中各个像素点所属的类别，其中，不同类别的像素点对应所述目标图像中的不同对象；
[0006]基于所述语义分割结果，本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种3D目标检测方法，其特征在于，所述方法包括：获取目标图像的语义分割结果，所述语义分割结果表征所述目标图像中各个像素点所属的类别，其中，不同类别的像素点对应所述目标图像中的不同对象；基于所述语义分割结果，确定所述目标图像中的目标对象所对应的目标像素点，并生成所述目标像素点的目标点云；及对所述目标点云进行特征提取，得到点云特征，并根据所述点云特征确定所述目标对象的三维空间信息。2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述语义分割结果包括各个像素点所属类别的置信度；所述对所述目标点云进行特征提取，包括：将所述目标像素点对应的置信度添加至所述目标点云，得到带置信度的目标点云，并对所述带置信度的目标点云进行特征提取，得到所述点云特征。3.如权利要求2所述的方法，其特征在于，所述对所述目标点云进行特征提取，包括：对所述目标点云执行体素化操作，得到体素化后的目标点云，并对所述体素化后的目标点云进行特征提取，得到所述点云特征。4.如权利要求3所述的方法，其特征在于，基于如下表达式，对所述目标点云执行体素化操作：其中，f表示体素化函数；表示目标点云；voxel
i
(m,max_num,4)表示对目标点云执行体素化操作后的结果，m为体素的数量，max_num为一个体素中所能容纳的最大点云数量；cor
i
(k,3)表示第k个体素的空间坐标；num_points
i
(k,1)表示第k个体素内所包含的点的数量。5.如权利要求2所述的方法，其特征在于，所述对所述目标点云进行特征提取，包括：将所述目标点云转换为鸟瞰图，并对所述鸟瞰图进行特征提取，得到所述点云特征...

【专利技术属性】
技术研发人员：张健喃，李发成，虞正华，张如高，
申请(专利权)人：魔视智能科技上海有限公司，
类型：发明
国别省市：