车辆的不完整目标仲裁方法、装置、车辆及存储介质制造方法及图纸

本申请涉及目标检测技术领域，特别涉及一种车辆的不完整目标仲裁方法、装置、车辆及存储介质，其中，方法包括：识别车辆的多个目标，生成目标集合；根据目标集合构建检测子图，并获取检测子图在预设基准图中的同构子图，其中，预设基准图由全局目标标注得到的基准图像构建得到；利用同构子图仲裁检测子图中每个节点的预测类别，得到最终判定结果。根据本申请实施例的车辆的不完整目标仲裁方法，通过在目标检测中引入目标图像的先验信息以及对目标进行仲裁从而判定目标类别，提高了目标检测的精准度。精准度。精准度。

【技术实现步骤摘要】
车辆的不完整目标仲裁方法、装置、车辆及存储介质


[0001]本申请涉及目标检测
，特别涉及一种车辆的不完整目标仲裁方法、装置、车辆及存储介质。

技术介绍

[0002]近年来，随着深度学习技术的兴起，目标检测在计算机视觉领域取得了突飞猛进的发展，被广泛应用在人脸识别、智能驾驶等领域。
[0003]在目标检测技术中，通常有两种情形会导致采集到不完整的目标，一是目标对象被部分障碍物遮挡，二是目标对象在边缘处拍摄，从而会造成拍摄的图像特征不完整或者消失，此时，若检测器的性能老化，容易导致识别图像的结果不精准和漏召回，并且在目标不完整的情况下，从单一静态图像中的检测难度要远大于在动态图像中的检测难度。
[0004]相关技术中，针对静态场景下的不完整目标识别问题，主要是利用不完整目标的像素信息来优化检测算法，并通过训练不同遮挡程度的算法模型来提高模型的泛化性。
[0005]然而，该方法对于缺失程度较大且缺失关键信息特征的目标图像的识别能力有限，提高了目标图像的误识率。

技术实现思路

[0006]本申请提供一种车本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种车辆的不完整目标仲裁方法，其特征在于，包括以下步骤：识别车辆的多个目标，生成目标集合；根据所述目标集合构建检测子图，并获取所述检测子图在预设基准图中的同构子图，其中，所述预设基准图由全局目标标注得到的基准图像构建得到；以及利用所述同构子图仲裁所述检测子图中每个节点的预测类别，得到最终判定结果。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，在获取所述检测子图在所述预设基准图中的同构子图之前，还包括：采集并标注所述基准图像；根据所述基准图像计算每个标注框中心点和各中心点之间的距离，并进行归一化，得到距离数据和节点类别；根据所述距离数据和所述节点类别构建所述预设基准图。3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，在根据所述基准图像计算所述每个标注框中心点和各中心点之间的距离之前，还包括：识别所述车辆的当前场景；根据所述当前场景匹配最佳距离计算方式，以按照所述最佳距离计算方式计算所述每个标注框中心点和各中心点之间的距离。4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述获取所述检测子图在预设基准图中的同构子图，包括：利用预设子图匹配方法，基于所述检测子图与所述预设基准图之间的映射关系，得到所述同构子图。5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述利用所述同构子图仲裁所述检测子图中每个节点的预测类别，包括：根据所述同构子图得到所述每个节点的基准类别；通过预设仲裁方法，对所述基准类别和检测类别进行判定，得到所述每个节点的最终类别。6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，所述通过预设仲裁方法，对所述基准类别和检测类别进行判定，得到所述每个节点的最终类别，包括：遍历检测所述检测子图，得到所述检测子图的预测类别和置信度；判断所述检测...

【专利技术属性】
技术研发人员：唐照翔，龙美元，
申请(专利权)人：重庆长安汽车股份有限公司，
类型：发明
国别省市：