【技术实现步骤摘要】
目标检测方法、装置、车辆和存储介质
[0001]本公开涉及自动驾驶
，尤其涉及一种目标检测方法、装置、车辆和存储介质。
技术介绍
[0002]自动驾驶场景中对于不同的车辆行驶场景有不同的目标检测需求和路面分割需求，以便获取与车辆的行驶场景相对应的检测结果来确定对应的自动驾驶策略。
[0003]相关技术中，通过多个独立的模型分别获取对应的车辆行驶场景的检测结果，在此过程中，车辆行驶场景的变化需要切换对应的模型，而在切换模型的过程中会导致车辆的自动驾驶功能暂停，影响车辆的自动驾驶效果。
技术实现思路
[0004]为克服相关技术中存在的问题，本公开提供一种目标检测方法、装置、车辆和存储介质，通过经携带多个标签的样本环境感知数据训练得到的目标检测模型对车辆的环境感知数据进行处理，即可得到路面分割结果、与行车场景对应的第一障碍物检测结果和与泊车场景对应的第二障碍物检测结果，从而能够避免不同行驶场景下对模型的切换，避免了切换模型对自动驾驶的影响。
[0005]根据本公开实施例的第一方面，提供一种目标
【技术保护点】
【技术特征摘要】
1.一种目标检测方法，其特征在于，包括：获取车辆的环境感知数据，所述环境感知数据为对车辆周围的环境进行检测得到的数据；通过目标检测模型对所述环境感知数据进行处理，得到目标检测结果，所述目标检测结果包括路面分割结果、与行车场景对应的第一障碍物检测结果和与泊车场景对应的第二障碍物检测结果，所述目标检测模型基于多个样本环境感知数据训练基础网络得到，每个所述样本环境感知数据携带多个标签。2.根据权利要求1所述的目标检测方法，其特征在于，所述目标检测模型包括共享识别网络、路面分割确定网络、第一障碍物确定网络和第二障碍物确定网络，所述通过目标检测模型对所述环境感知数据进行处理，得到目标检测结果，包括：通过所述共享识别网络对所述环境感知数据进行处理，得到全局特征向量；通过所述第一障碍物确定网络对所述全局特征向量进行处理，得到所述第一障碍物检测结果；通过所述第二障碍物确定网络对所述全局特征向量进行处理，得到所述第二障碍物检测结果；通过所述路面分割确定网络对所述环境感知数据进行处理，得到所述路面分割结果。3.根据权利要求2所述的目标检测方法，其特征在于，所述共享识别网络包括第一特征提取网络和第二特征提取网络；在通过所述共享识别网络对所述环境感知数据进行处理，得到全局特征向量之前，所述方法还包括：对所述环境感知数据进行体素化处理，得到体素化数据；所述通过所述共享识别网络对所述环境感知数据进行处理，得到全局特征向量，包括：通过所述第一特征提取网络对所述体素化数据进行初步特征提取，得到多层特征向量；通过所述第二特征提取网络对所述多层特征向量进行深度特征提取，得到所述全局特征向量。4.根据权利要求2所述的目标检测方法，其特征在于，所述第一障碍物确定网络包括行车头网络和行车目标输出网络；所述通过所述第一障碍物确定网络对所述全局特征向量进行处理，得到所述第一障碍物检测结果，包括：通过所述行车头网络对所述全局特征向量进行处理，得到行车检测目标所对应的行车目标向量；通过所述行车目标输出网络对所述行车目标向量进行处理，得到所述第一障碍物检测结果。5.根据权利要求2所述的目标检测方法，其特征在于，所述第二障碍物确定网络包括...
【专利技术属性】
技术研发人员：甘鹏，欧远昶，
申请(专利权)人：小米汽车科技有限公司，
类型：发明
国别省市：
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