本申请提供一种目标识别方法、装置、电子设备及存储介质，该方法包括：获取自动驾驶车辆的原始驾驶环境图像；对原始驾驶环境图像进行降采样处理，以得到分辨率低于原始驾驶环境图像的目标驾驶环境图像；根据目标驾驶环境图像表征的目标位置信息，在原始驾驶环境图像中截取对应的目标图像区域；根据目标图像区域的目标对象细节信息，确定目标图像区域的目标分类结果；根据目标图像区域的目标分类结果，确定原始驾驶环境图像的目标识别结果。通过在经过降采样处理的目标驾驶环境图像中确定目标位置信息，仅对目标位置信息对应的高分辨率的目标图像区域进行目标分类，在确保目标识别结果的准确性的同时，提高了目标识别效率和速度。度。度。
【技术实现步骤摘要】
一种目标识别方法、装置、电子设备及存储介质
[0001]本申请涉及视觉处理
，尤其涉及一种目标识别方法、装置、电子设备及存储介质。
技术介绍
[0002]随着信息技术的发展，自动驾驶成为了智能化车辆研究的主要研究方向。在自动驾驶车辆运行过程中，自动驾驶车辆需要实时采集驾驶环境图像，并实时进行视觉感知处理，以根据视觉感知结果控制自动驾驶车辆的运行。
[0003]在现有技术中，为了提高目标识别精度，以注意图像细节的如带文字的小图标的指示牌识别，通常是基于高清摄像头采集驾驶环境图像，然后将高像素驾驶环境图像输入到深度学习模型，以基于深度学习模型对高像素驾驶环境图像进行对象检测和分类。
[0004]但是，由于车辆驾驶环境复杂多变，驾驶环境图像一般将会包括多种识别对象，若基于现有技术进行目标识别将无法保证识别效率，识别速度较慢，将降低了自动驾驶车辆的灵敏度，从而导致容易造成交通事故。
技术实现思路
[0005]本申请提供一种目标识别方法、装置、电子设备及存储介质，以解决现有技术无法保证识别效率，识别速度较慢等缺陷。
[0006]本申请第一个方面提供一种目标识别方法，包括：获取自动驾驶车辆的原始驾驶环境图像；对所述原始驾驶环境图像进行降采样处理，以得到分辨率低于所述原始驾驶环境图像的目标驾驶环境图像；根据所述目标驾驶环境图像表征的目标位置信息，在所述原始驾驶环境图像中截取对应的目标图像区域；根据所述目标图像区域的目标对象细节信息，确定所述目标图像区域的目标分类结果；根据所述目标图像区域的目标分类结果，确定所述原始驾驶环境图像的目标识别结果。
[0007]可选的，所述根据所述目标驾驶环境图像表征的目标位置信息，在所述原始驾驶环境图像中截取对应的目标图像区域，包括：对所述目标驾驶环境图像进行目标检测，确定所述目标驾驶环境图像的目标检测结果；根据所述目标检测结果表征的目标位置信息，在所述原始驾驶环境图像中截取对应的目标图像区域。
[0008]可选的，所述根据所述目标检测结果表征的目标位置信息，在所述原始驾驶环境图像中截取对应的目标图像区域，包括：
根据所述目标位置信息表征的各目标对象与所述自动驾驶车辆之间的距离，筛选待分类目标对象；根据所述待分类目标对象对应的目标位置信息，在所述原始驾驶环境图像中截取对应的目标图像区域。
[0009]可选的，还包括：获取所述自动驾驶车辆的当前场景任务信息和当前地图位置信息；根据所述当前场景任务信息和当前地图位置信息，确定目标待细分类别。
[0010]可选的，所述根据所述目标图像区域的目标对象细节信息，确定所述目标图像区域的目标分类结果，包括：根据所述目标待细分类别，在若干个目标图像区域中筛选待细分图像区域；根据所述待细分图像区域的目标对象细节信息，确定所述待细分图像区域的目标分类结果。
[0011]可选的，所述根据所述目标图像区域的目标分类结果，确定所述原始驾驶环境图像的目标识别结果，包括：获取所述若干个目标图像区域除所述待细分图像区域以外的粗分图像区域对应的目标检测结果；根据所述粗分图像区域对应的目标检测结果，确定所述粗分图像区域的目标类别检测结果；汇总所述粗分图像区域的目标类别检测结果和所述待细分图像区域的目标分类结果，得到所述原始驾驶环境图像的目标识别结果。
[0012]可选的，所述汇总所述粗分图像区域的目标类别检测结果和所述待细分图像区域的目标分类结果，得到所述原始驾驶环境图像的目标识别结果，包括：按照预设目标识别要求，将所述待细分图像区域的目标分类结果划分为关注的目标分类结果和不关注的目标分类结果；获取所述不关注的目标分类结果对应的目标类别检测结果；汇总所述粗分图像区域的目标类别检测结果、关注的目标分类结果和所述不关注的目标分类结果对应的目标类别检测结果，得到所述原始驾驶环境图像的目标识别结果。
[0013]本申请第二个方面提供一种目标识别装置，包括：获取模块，用于获取自动驾驶车辆的原始驾驶环境图像；图像处理模块，用于对所述原始驾驶环境图像进行降采样处理，以得到分辨率低于所述原始驾驶环境图像的目标驾驶环境图像；区域截取模块，用于根据所述目标驾驶环境图像表征的目标位置信息，在所述原始驾驶环境图像中截取对应的目标图像区域；确定模块，用于根据所述目标图像区域的目标对象细节信息，确定所述目标图像区域的目标分类结果；识别模块，用于根据所述目标图像区域的目标分类结果，确定所述原始驾驶环境图像的目标识别结果。
[0014]可选的，所述区域截取模块，具体用于：对所述目标驾驶环境图像进行目标检测，确定所述目标驾驶环境图像的目标检测
结果；根据所述目标检测结果表征的目标位置信息，在所述原始驾驶环境图像中截取对应的目标图像区域。
[0015]可选的，所述区域截取模块，具体用于：根据所述目标位置信息表征的各目标对象与所述自动驾驶车辆之间的距离，筛选待分类目标对象；根据所述待分类目标对象对应的目标位置信息，在所述原始驾驶环境图像中截取对应的目标图像区域。
[0016]可选的，所述装置还包括：筛选模块，用于获取所述自动驾驶车辆的当前场景任务信息和当前地图位置信息；根据所述当前场景任务信息和当前地图位置信息，确定目标待细分类别。
[0017]可选的，所述确定模块，具体用于：根据所述目标待细分类别，在若干个目标图像区域中筛选待细分图像区域；根据所述待细分图像区域的目标对象细节信息，确定所述待细分图像区域的目标分类结果。
[0018]可选的，所述识别模块，具体用于：获取所述若干个目标图像区域除所述待细分图像区域以外的粗分图像区域对应的目标检测结果；根据所述粗分图像区域对应的目标检测结果，确定所述粗分图像区域的目标类别检测结果；汇总所述粗分图像区域的目标类别检测结果和所述待细分图像区域的目标分类结果，得到所述原始驾驶环境图像的目标识别结果。
[0019]可选的，所述识别模块，具体用于：按照预设目标识别要求，将所述待细分图像区域的目标分类结果划分为关注的目标分类结果和不关注的目标分类结果；获取所述不关注的目标分类结果对应的目标类别检测结果；汇总所述粗分图像区域的目标类别检测结果、关注的目标分类结果和所述不关注的目标分类结果对应的目标类别检测结果，得到所述原始驾驶环境图像的目标识别结果。
[0020]本申请第三个方面提供一种电子设备，包括：至少一个处理器和存储器；所述存储器存储计算机执行指令；所述至少一个处理器执行所述存储器存储的计算机执行指令，使得所述至少一个处理器执行如上第一个方面以及第一个方面各种可能的设计所述的方法。
[0021]本申请第四个方面提供一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质中存储有计算机执行指令，当处理器执行所述计算机执行指令时，实现如上第一个方面以及第一个方面各种可能的设计所述的方法。
[0022]本申请技术方案，具有如下优点：本申请提供一种目标识别方法、装置、电子设备及存储介质，该方法包括：获取自动驾驶车辆的原始驾驶环境图像；对原始驾驶环境图本文档来自技高网...
【技术保护点】
【技术特征摘要】
1.一种目标识别方法，其特征在于，包括：获取自动驾驶车辆的原始驾驶环境图像；对所述原始驾驶环境图像进行降采样处理，以得到分辨率低于所述原始驾驶环境图像的目标驾驶环境图像；根据所述目标驾驶环境图像表征的目标位置信息，在所述原始驾驶环境图像中截取对应的目标图像区域；根据所述目标图像区域的目标对象细节信息，确定所述目标图像区域的目标分类结果；根据所述目标图像区域的目标分类结果，确定所述原始驾驶环境图像的目标识别结果。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述目标驾驶环境图像表征的目标位置信息，在所述原始驾驶环境图像中截取对应的目标图像区域，包括：对所述目标驾驶环境图像进行目标检测，确定所述目标驾驶环境图像的目标检测结果；根据所述目标检测结果表征的目标位置信息，在所述原始驾驶环境图像中截取对应的目标图像区域。3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述根据所述目标检测结果表征的目标位置信息，在所述原始驾驶环境图像中截取对应的目标图像区域，包括：根据所述目标位置信息表征的各目标对象与所述自动驾驶车辆之间的距离，筛选待分类目标对象；根据所述待分类目标对象对应的目标位置信息，在所述原始驾驶环境图像中截取对应的目标图像区域。4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，还包括：获取所述自动驾驶车辆的当前场景任务信息和当前地图位置信息；根据所述当前场景任务信息和当前地图位置信息，确定目标待细分类别。5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述根据所述目标图像区域的目标对象细节信息，确定所述目标图像区域的目标分类结果，包括：根据所述目标待细分类别，在若干个目标图像区域中筛选待细分图像区域；根据所述待细分图像区域的目标对象细节信息，确定所述待细分图像区域的目标分类结果。6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，所述根据所述目标图像区域的目标分类结果，确定所述原始驾驶环境图像的目标识别结果，包括：获取所述若...
【专利技术属性】
技术研发人员：邹辉，罗衡荣，欧阳琼林，
申请(专利权)人：深圳海星智驾科技有限公司，
类型：发明
国别省市：
还没有人留言评论。发表了对其他浏览者有用的留言会获得科技券。