本申请涉及一种目标感知方法、装置、计算机设备、存储介质和程序产品。所述方法包括：获取图像采集设备采集得到的车身周围环境的环视多张图像；根据所述环视多张图像确定对应的鸟瞰图像；对各所述环视多张图像中的各图像进行特征提取得到各所述图像对应的环视图像特征图；根据所述鸟瞰图像确定对应的鸟瞰图像特征图和鸟瞰空间三维栅格；根据所述鸟瞰空间三维栅格和所述环视多张图像中的各所述图像对应的环视图像特征图确定对应的鸟瞰空间特征图；将各所述鸟瞰空间特征图和所述鸟瞰图像特征图融合得到鸟瞰融合特征图，并根据所述鸟瞰融合特征图进行目标感知。采用本方法能够提高目标感知的准确性。目标感知的准确性。目标感知的准确性。
【技术实现步骤摘要】
目标感知方法、装置、计算机设备、存储介质和程序产品
[0001]本申请涉及自动驾驶
，特别是涉及一种目标感知方法、装置、计算机设备、存储介质和程序产品。
技术介绍
[0002]在自动驾驶领域，为确保行车安全，车身感知周围的环境尤为重要。
[0003]相关技术中，通过相机拍摄得到图像，如果直接在图像空间进行目标感知，由于相机成像具有透视效应且会丢失深度信息，在图像空间进行目标感知并不能准确的计算得到目标的位置，导致目标感知的准确性不高。因此，如何在能更好感知目标方位、距离等信息的鸟瞰空间直接做目标感知及提升其感知的准确性，成为本领域技术人员亟需解决的技术问题。
技术实现思路
[0004]基于此，有必要针对上述技术问题，提供一种能够直接在鸟瞰空间做目标感知并提升其感知准确性的目标感知方法、装置、计算机设备、存储介质和程序产品。
[0005]第一方面，本申请提供了一种目标感知方法。所述方法包括：获取图像采集设备采集得到的车身周围环境的环视多张图像；根据所述环视多张图像确定对应的鸟瞰图像；对所述环视多张图像中的各图像进行特征提取得到各所述图像对应的环视图像特征图；根据所述鸟瞰图像确定对应的鸟瞰图像特征图和鸟瞰空间三维栅格；根据所述鸟瞰空间三维栅格和所述环视多张图像中的各所述图像对应的环视图像特征图确定对应的鸟瞰空间特征图；将各所述鸟瞰空间特征图和所述鸟瞰图像特征图融合得到鸟瞰融合特征图，并根据所述鸟瞰融合特征图进行目标感知。
[0006]在其中一个实施例中，所述根据所述鸟瞰图像确定对应的鸟瞰图像特征图和鸟瞰空间三维栅格，包括：确定所述鸟瞰图像的感知范围；基于所述感知范围确定空间立方体，并对所述空间立方体进行切割，得到所述鸟瞰空间三维栅格；对所述鸟瞰图像进行预处理，得到鸟瞰预处理图像；将所述鸟瞰预处理图像进行特征提取，得到所述鸟瞰图像特征图。
[0007]在其中一个实施例中，所述根据所述鸟瞰空间三维栅格和所述环视多张图像中的各图像对应的环视图像特征图确定对应的鸟瞰空间特征图，包括：确定所述鸟瞰空间三维栅格中各单元格中心点的三维坐标；基于所述图像采集设备预先标定的标定参数和映射参数，将各所述单元格中心点
的三维坐标分别投影至各所述环视图像特征图上，得到对应的投影像素坐标；根据各所述投影像素坐标和环视图像特征图进行特征采样，得到对应的鸟瞰空间特征图。
[0008]在其中一个实施例中，所述将各所述鸟瞰空间特征图和所述鸟瞰图像特征图融合得到鸟瞰融合特征图，包括：将所述鸟瞰空间特征图进行均值处理，得到处理后的鸟瞰空间特征图；将所述处理后的鸟瞰空间特征图进行拉直和卷积压缩处理，得到压缩后的鸟瞰空间特征图；将所述压缩后的鸟瞰空间特征图和所述鸟瞰图像特征图融合得到所述鸟瞰融合特征图。
[0009]在其中一个实施例中，所述将所述压缩后的鸟瞰空间特征图和所述鸟瞰图像特征图融合得到所述鸟瞰融合特征图，包括：将所述压缩后的鸟瞰空间特征图和所述鸟瞰图像特征图进行通道拼接，得到所述鸟瞰融合特征图。
[0010]在其中一个实施例中，所述根据所述环视多张图像确定对应的鸟瞰图像，包括：对所述环视多张图像分别进行逆透视变换，并拼接得到所述鸟瞰图像。
[0011]第二方面，本申请还提供了一种目标感知装置。所述装置包括：图像获取模块，用于获取图像采集设备采集得到的车身周围环境的环视多张图像；鸟瞰图像确定模块，用于根据所述环视多张图像确定对应的鸟瞰图像；提取模块，用于对各所述环视多张图像中的各图像进行特征提取得到各所述图像对应的环视图像特征图；处理模块，用于根据所述鸟瞰图像确定对应的鸟瞰图像特征图和鸟瞰空间三维栅格；特征确定模块，用于根据所述鸟瞰空间三维栅格和所述环视多张图像中的各所述图像对应的环视图像特征图确定对应的鸟瞰空间特征图；融合模块，用于将各所述鸟瞰空间特征图和所述鸟瞰图像特征图融合得到鸟瞰融合特征图，并根据所述鸟瞰融合特征图进行目标感知。
[0012]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上述目标感知方法的步骤。
[0013]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上述目标感知方法的步骤。
[0014]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上述目标感知方法的步骤。
[0015]上述目标感知方法、装置、计算机设备、存储介质和程序产品，通过根据鸟瞰空间三维栅格、环视多张图像中的各图像对应的环视图像特征图确定对应的鸟瞰空间特征图，然后再将各鸟瞰空间特征图和鸟瞰图像特征图融合得到鸟瞰融合特征图，使得鸟瞰融合特征图不仅包含了图像自身丰富的语义信息，也包含了鸟瞰图像携带的鸟瞰空间的目标线索
（如目标在鸟瞰空间的粗糙位置、类别等），从而便于准确地实现目标的定位，进而提高了目标感知的准确性。
附图说明
[0016]图1为一个实施例中目标感知方法的应用环境图；图2为一个实施例中目标感知方法的流程示意图；图3为一个实施例中环视多张图像的示意图；图4为一个实施例中拼接好的鸟瞰图像的示意图；图5为一个实施例中确定鸟瞰图像特征图和鸟瞰空间三维栅格步骤的流程示意图；图6为一个实施例中鸟瞰三维空间栅格的示意图；图7为一个实施例中确定鸟瞰空间特征图步骤的流程示意图；图8为一个实施例中确定鸟瞰融合特征图步骤的流程示意图；图9为另一个实施例中目标感知方法的流程示意图；图10为一个实施例中目标感知装置的结构框图；图11为一个实施例中计算机设备的内部结构图。
具体实施方式
[0017]为了使本申请的目的、技术方案及优点更加清楚明白，以下结合附图及实施例，对本申请进行进一步详细说明。应当理解，此处描述的具体实施例仅仅用以解释本申请，并不用于限定本申请。
[0018]本申请实施例提供的目标感知方法，可以应用于如图1所示的应用环境中。其中，智能汽车102为能够进行自动驾驶的汽车，该智能汽车102包括多个车载设备，如车载终端、图像采集设备、车载雷达等。智能汽车102通过网络与服务器104进行通信。目标感知方法可以由智能汽车的车载终端执行，也可以将采集到的数据（如图像等）通过网络上传到服务器104，然后由服务器104执行该目标感知方法，后续以该目标感知方法由车载终端为例进行说明。数据存储系统可以存储服务器104需要处理的数据，如存储环视多张图像等。数据存储系统可以集成在服务器104上，也可以放在云上或其他网络服务器上。车载终端获取图像采集设备采集得到的车身周围环境的环视多张图像，根据环视多张图像确定对应的鸟瞰图像；对环视多张图像中的各图像进行特征提取，得到各图像对应的环视图像特征图，根据鸟瞰图像确定对应的鸟瞰图像特征图和鸟瞰空间三维栅格，再根据鸟瞰空间三维栅格和环视多张图像中的各图像对应的环视图像特征图确定对应的鸟本文档来自技高网...
【技术保护点】
【技术特征摘要】
1.一种目标感知方法，其特征在于，所述方法包括：获取图像采集设备采集得到的车身周围环境的环视多张图像；根据所述环视多张图像确定对应的鸟瞰图像；对各所述环视多张图像中的各图像进行特征提取得到各所述图像对应的环视图像特征图；根据所述鸟瞰图像确定对应的鸟瞰图像特征图和鸟瞰空间三维栅格；根据所述鸟瞰空间三维栅格和所述环视多张图像中的各所述图像对应的环视图像特征图确定对应的鸟瞰空间特征图；将各所述鸟瞰空间特征图和所述鸟瞰图像特征图融合得到鸟瞰融合特征图，并根据所述鸟瞰融合特征图进行目标感知。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述鸟瞰图像确定对应的鸟瞰图像特征图和鸟瞰空间三维栅格，包括：确定所述鸟瞰图像的感知范围；基于所述感知范围确定空间立方体，并对所述空间立方体进行切割，得到所述鸟瞰空间三维栅格；对所述鸟瞰图像进行预处理，得到鸟瞰预处理图像；将所述鸟瞰预处理图像进行特征提取，得到所述鸟瞰图像特征图。3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述鸟瞰空间三维栅格和所述环视多张图像中的各所述图像对应的环视图像特征图确定对应的鸟瞰空间特征图，包括：确定所述鸟瞰空间三维栅格中各单元格中心点的三维坐标；基于所述图像采集设备预先标定的标定参数和映射参数，将各所述单元格中心点的三维坐标分别投影至各所述环视图像特征图上，得到对应的投影像素坐标；根据各所述投影像素坐标和所述环视图像特征图进行特征采样，得到对应的鸟瞰空间特征图。4.根据权利要求1至3任一项所述的方法，其特征在于，所述将各所述鸟瞰空间特征图和所述鸟瞰图像特征图融合得到鸟瞰融合特征图，包括：将所述鸟瞰空间特征图进行均值处理，得到处理后的鸟瞰空间特征图；将所述处理后的鸟瞰空间特征图进行拉直和卷积压缩处理，得到压缩后的...
【专利技术属性】
技术研发人员：居聪，郑伟，刘国清，杨广，王启程，
申请(专利权)人：深圳佑驾创新科技有限公司，
类型：发明
国别省市：
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