障碍物检测目标列表生成方法、设备、存储介质技术

本申请提供一种障碍物检测目标列表生成方法、设备、存储介质，该方法包括：获取当前帧图像和当前的检测目标列表；通过匹配算法对当前帧图像进行前后帧匹配，并基于当前的检测目标列表，确定匹配出的目标的跟踪器标识；对当前帧图像进行目标检测；确定目标检测出的目标的跟踪器标识和可见状态；根据跟踪器标识和可见状态更新检测目标列表。本申请提供的方法根据跟踪器标识和可见状态更新检测目标列表，确保每个目标有检测有跟踪有输出，保证了目标的不遗漏，实现了对于一个实际目标只收集输出一个检测状态，即对于一个实际目标可能有多个检测，只输出一个检测状态。只输出一个检测状态。只输出一个检测状态。

【技术实现步骤摘要】
障碍物检测目标列表生成方法、设备、存储介质


[0001]本申请涉及目标检测
，尤其涉及一种障碍物检测目标列表生成方法、设备、存储介质。

技术介绍

[0002]在现有的目标检测过程中，通过AI（Artificial Intelligence，人工智能）检测或RB（Rule Base，规则库）检测实现。
[0003]以道路场景下对目标汽车进行检测为例，若进行AI检测，此时如果检测到目标汽车，则得到检测到目标汽车的AI检测结果，如果未检测到目标汽车，则得到未检测到目标汽车的AI检测结果。同理，若进行RB检测，此时如果检测到目标汽车，则得到检测到目标汽车的RB检测结果，如果未检测到目标汽车，则得到未检测到目标汽车的RB检测结果。
[0004]但是无论AI检测还是RB检测，均会出现漏检的情况。即检测对象中存在目标汽车，但是通过AI检测得到了未检测到目标汽车的AI检测结果，或者，通过RB检测得到了未检测到目标汽车的RB检测结果。漏检会造成最终目标收集的遗漏，因此，亟需一种能够不漏目标，得到目标列表的方案。

技术实现思路

[0005]为了解决上述技术缺陷之一，本申请提供了一种障碍物检测目标列表生成方法、设备、存储介质。
[0006]本申请第一个方面，提供了一种障碍物检测目标列表生成方法，所述方法包括：获取当前帧图像和当前的检测目标列表；通过匹配算法对当前帧图像进行前后帧匹配，并基于所述当前的检测目标列表，确定匹配出的目标的跟踪器标识；对所述当前帧图像进行目标检测；确定目标检测出的目标的跟踪器标识和可见状态；根据跟踪器标识和可见状态更新所述检测目标列表。
[0007]可选地，所述检测目标列表中包括一个或多个目标，每个目标对应一个跟踪器标识；所述通过匹配算法对当前帧图像进行前后帧匹配，并基于所述当前的检测目标列表，确定匹配出的目标的跟踪器标识，包括：通过匈牙利匹配算法，对当前帧图像进行前后帧匹配，匹配出与前一帧相同的目标；若当前的检测目标列表中包括匹配出的目标，则将匹配出的目标在当前的检测目标列表中对应的跟踪器标识确定为匹配出的目标的跟踪器标识。
[0008]可选地，所述跟踪器包括人工智能AI跟踪器和规则库RB跟踪器；所述对所述当前帧图像进行目标检测，包括：
对所述当前帧图像同时进行AI检测和RB检测，得到AI目标和RB目标；其中，每个AI目标由唯一一个AI跟踪器所跟踪，每个RB目标由唯一一个RB跟踪器所跟踪。
[0009]可选地，所述确定目标检测出的目标的跟踪器标识，包括：对于每一个AI目标，若其已存在跟踪器标识，且已存在的跟踪器标识与跟踪其的AI跟踪器的标识不同，或者，其未存在跟踪器标识，则确定其跟踪器标识为跟踪其的AI跟踪器的标识；对于每一个RB目标，若其未被AI检测所检测出，且未存在跟踪器标识，则确定其跟踪器标识为跟踪其的RB跟踪器的标识。
[0010]可选地，确定目标检测出的目标的可见状态，包括：对于任一AI目标，若其满足如下第一条件，则确定其针对AI检测的可见状态为不可见，否则确定其针对AI检测的可见状态为可见；对于任一RB目标，若其满足如下第二条件，则确定其针对RB检测的可见状态为不可见，否则确定其针对RB检测的可见状态为可见；其中，第一条件为：在i
‑
1帧图像至i
‑
n+1帧图像之中，存在AI检测未检测到与AI目标对应的目标的帧图像，其中，i为所述当前帧图像的帧号，n为预设阈值；或者，AI目标未被RB检测所检测出；或者，AI目标在当前帧图像之前持续丢失的图像帧数超过阈值；第二条件为：满足删除条件，并且RB目标未被AI检测所检测出；或者，RB目标被AI检测所检测出。
[0011]可选地，所述AI跟踪器中包括一个计数器，且所述计数器初始值为0；对于任一帧图像，若对所述任一帧图像进行AI检测时，未检测出由所述AI跟踪器跟踪的目标时，所述计数器+1；检测出由所述AI跟踪器跟踪的目标时，所述计数器重置为0；所述AI目标在当前帧图像之前持续丢失的图像帧数为跟踪所述AI目标的AI跟踪器中计数器的值。
[0012]可选地，所述根据所述跟踪器标识和可见状态更新所述检测目标列表，包括：对于任一AI目标，若其针对AI检测的可见状态为可见，且其在连续被RB检测出的帧数超过预设帧阈值，同时当前的检测目标列表包括所述任一AI目标，则获取其最新的状态信息，将最新的状态信息更新至所述检测目标列表中，且在所述任一AI目标在当前的检测目标列表中对应的跟踪器标识与所述任一AI目标的跟踪器标识不相同时，还将所述任一AI目标的跟踪器标识更新至所述检测目标列表中；对于任一RB目标，若其针对RB检测的可见状态为可见，且当前的检测目标列表包括所述任一RB目标，则获取其最新的状态信息，将最新的状态信息更新至所述检测目标列
表中。
[0013]可选地，所述根据所述跟踪器标识和可见状态更新所述检测目标列表，包括：对于任一AI目标，若其针对AI检测的可见状态为可见，且其在连续被RB检测出的帧数超过预设帧阈值，同时当前的检测目标列表不包括所述任一AI目标，则获取其最新的状态信息，将所述任一AI目标、跟踪器标识和其最新的状态信息加入检测目标列表中；对于任一RB目标，若其针对RB检测的可见状态为可见，且当前的检测目标列表不包括所述任一RB目标，则获取其最新的状态信息，将所述任一RB目标、跟踪器标识和其最新的状态信息加入检测目标列表中。
[0014]可选地，所述状态信息包括如下的一种或多种：大小，中心点，方向，类型。
[0015]本申请第二个方面，提供了一种电子设备，包括：存储器；处理器；以及计算机程序；其中，所述计算机程序存储在所述存储器中，并被配置为由所述处理器执行以实现如上述第一个方面所述的方法。
[0016]本申请第三个方面，提供了一种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以实现如上述第一个方面所述的方法。
[0017]本申请提供一种障碍物检测目标列表生成方法、设备、存储介质，该方法包括：获取当前帧图像和当前的检测目标列表；通过匹配算法对当前帧图像进行前后帧匹配，并基于当前的检测目标列表，确定匹配出的目标的跟踪器标识；对当前帧图像进行目标检测；确定目标检测出的目标的跟踪器标识和可见状态；根据跟踪器标识和可见状态更新检测目标列表。本申请提供的方法根据跟踪器标识和可见状态更新检测目标列表，确保每个目标有检测有跟踪有输出，保证了目标的不遗漏，实现了对于一个实际目标只收集输出一个检测状态，即对于一个实际目标可能有多个检测，只输出一个检测状态。
附图说明
[0018]此处所说明的附图用来提供对本申请的进一步理解，构成本申请的一部分，本申请的示意性实施例及其说明用于解释本申请，并不构成对本申请的不当限定。在附图中：图1为本申请实施例提供的一种障碍物检测目标列表生成方法的流程示意图；图2为本申请实施例提供的一种电子设备的结构示意图。
具体实施方式
[0019]为了使本申请实施本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种障碍物检测目标列表生成方法，其特征在于，所述方法包括：获取当前帧图像和当前的检测目标列表；通过匹配算法对当前帧图像进行前后帧匹配，并基于所述当前的检测目标列表，确定匹配出的目标的跟踪器标识；对所述当前帧图像进行目标检测；确定目标检测出的目标的跟踪器标识和可见状态；根据跟踪器标识和可见状态更新所述检测目标列表。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述检测目标列表中包括一个或多个目标，每个目标对应一个跟踪器标识；所述通过匹配算法对当前帧图像进行前后帧匹配，并基于所述当前的检测目标列表，确定匹配出的目标的跟踪器标识，包括：通过匈牙利匹配算法，对当前帧图像进行前后帧匹配，匹配出与前一帧相同的目标；若当前的检测目标列表中包括匹配出的目标，则将匹配出的目标在当前的检测目标列表中对应的跟踪器标识确定为匹配出的目标的跟踪器标识。3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述跟踪器包括人工智能AI跟踪器和规则库RB跟踪器；所述对所述当前帧图像进行目标检测，包括：对所述当前帧图像同时进行AI检测和RB检测，得到AI目标和RB目标；其中，每个AI目标由唯一一个AI跟踪器所跟踪，每个RB目标由唯一一个RB跟踪器所跟踪。4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述确定目标检测出的目标的跟踪器标识，包括：对于每一个AI目标，若其已存在跟踪器标识，且已存在的跟踪器标识与跟踪其的AI跟踪器的标识不同，或者，其未存在跟踪器标识，则确定其跟踪器标识为跟踪其的AI跟踪器的标识；对于每一个RB目标，若其未被AI检测所检测出，且未存在跟踪器标识，则确定其跟踪器标识为跟踪其的RB跟踪器的标识。5.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，确定目标检测出的目标的可见状态，包括：对于任一AI目标，若其满足如下第一条件，则确定其针对AI检测的可见状态为不可见，否则确定其针对AI检测的可见状态为可见；对于任一RB目标，若其满足如下第二条件，则确定其针对RB检测的可见状态为不可见，否则确定其针对RB检测的可见状态为可见；其中，第一条件为：在i
‑
1帧图像至i
‑
n+1帧图像之中，存在AI检测未检测到与AI目标对应的目标的帧图像，其中，i为所述当前帧图像的帧号，n为预设阈值；或者，AI目标未被RB检测所检测出；或者，
AI目标在当前帧图像之前持续丢失的图像帧数超过阈值；第二条件为：满足删除条件...

【专利技术属性】
技术研发人员：江浚源，盛杲，
申请(专利权)人：智道网联科技北京有限公司，
类型：发明
国别省市：