本发明专利技术提供一种模型训练方法、障碍物检测方法及相关设备，包括：根据未被遮挡目标所对应的预测框与未被遮挡目标所对应的标注框，以及未被遮挡目标对应的预测类别与标注数据中的标注类别计算获得第一损失值；根据被遮挡目标所对应的预测框、被遮挡目标的更新后标注框与未被遮挡目标的标注框，以及被遮挡目标所对应的预测类别与标注数据中的标注类别计算获得第二损失值；根据第一损失值以及第二损失值对预先构建的目标检测模型训练更新。本发明专利技术训练得到的目标检测模型针对目标遮挡情况具有更高的检测准确性，且无需额外的标注成本，也未增加额外的计算量。未增加额外的计算量。未增加额外的计算量。
【技术实现步骤摘要】
一种模型训练方法、障碍物检测方法及相关设备
[0001]本专利技术涉及图像处理
，尤其涉及一种模型训练方法、障碍物检测方法及相关设备。
技术介绍
[0002]车辆行驶道路上的障碍物检测是高级辅助驾驶系统(Advanced Driver Assistance Systems，简称ADAS)中的重要组成部分，其对于整个ADAS系统的安全性至关重要。在车辆行驶过程中，障碍物包括乘用车、面包车、巴士、行人、动物以及交通锥桶等。在实际障碍物检测场景中，常常出现障碍物与障碍物之间遮挡的情况，使得障碍物检测模型失效，进而导致ADAS系统误报以及漏报，带来极大的安全问题。
[0003]综上，针对在遮挡情况下障碍物检测准确性较低的问题，亟需一种能够提升检测精度的障碍物检测方法。
技术实现思路
[0004]本专利技术提供一种模型训练方法、障碍物检测方法及相关设备，用以解决上述在遮挡情况下障碍物检测准确性较低的问题。
[0005]本专利技术提供一种模型训练方法，包括：
[0006]获取训练图像以及训练图像对应的标注数据；
[0007]根据所述标注数据中的标注框之间的位置关系确定被遮挡目标的标注框与未被遮挡目标的标注框；
[0008]根据所述被遮挡目标的标注框与所述未被遮挡目标的标注框之间的重合部分更新所述被遮挡目标的标注框，以获得被遮挡目标的更新后标注框；
[0009]将所述训练图像输入至预先构建的目标检测模型中，获得预测数据；其中，所述预测数据包括所述被遮挡目标与所述未被遮挡目标所对应的预测框以及预测类别；
[0010]根据所述未被遮挡目标所对应的预测框与所述未被遮挡目标所对应的标注框，以及所述未被遮挡目标对应的预测类别与标注数据中的标注类别计算获得第一损失值；
[0011]根据所述被遮挡目标所对应的预测框、被遮挡目标的更新后标注框与所述未被遮挡目标的标注框，以及所述被遮挡目标所对应的预测类别与标注数据中的标注类别计算获得第二损失值；
[0012]根据所述第一损失值以及所述第二损失值对所述预先构建的目标检测模型进行参数更新，并在所述预先构建的目标检测模型收敛的情况下停止更新，以获得训练好的目标检测模型。
[0013]根据本专利技术提供的一种模型训练方法，所述根据所述被遮挡目标所对应的预测框、被遮挡目标的更新后标注框与所述未被遮挡目标的标注框，以及所述被遮挡目标所对应的预测类别与标注数据中的标注类别计算获得第二损失值，包括：
[0014]根据所述被遮挡目标所对应的预测框、被遮挡目标的更新后标注框、所述被遮挡
目标所对应的预测类别与标注数据中的标注类别计算得到被遮挡目标的中心损失；
[0015]根据所述被遮挡目标的预测框所对应的中心点、所述被遮挡目标的更新后标注框所对应的中心点以及所述未被遮挡目标的标注框所对应的中心点计算得到被遮挡目标的遮挡损失；
[0016]根据所述被遮挡目标的中心损失与所述被遮挡目标的遮挡损失获得第二损失值。
[0017]根据本专利技术提供的一种模型训练方法，所述根据所述被遮挡目标的预测框所对应的中心点、所述被遮挡目标的更新后标注框所对应的中心点以及所述未被遮挡目标的标注框所对应的中心点计算得到被遮挡目标的遮挡损失，包括：
[0018]对所述被遮挡目标的预测框所对应的中心点与所述被遮挡目标的更新后标注框所对应的中心点进行范数计算，获得第一范数值；
[0019]对所述被遮挡目标的预测框所对应的中心点与未被遮挡目标的标注框所对应的中心点进行范数计算，获得第二范数值；
[0020]将所述第一范数值与所述第二范数值之间的差值作为被遮挡目标的遮挡损失。
[0021]根据本专利技术提供的一种模型训练方法，所述被遮挡目标的更新后标注框所对应的中心点通过如下方式获得：
[0022]在存在多个重合部分的情况下，根据所述多个重合部分中最大的重合部分更新所述被遮挡目标的标注框，以获得被遮挡目标的更新后标注框；
[0023]在所述遮挡目标的更新后标注框为矩形的情况下，将所述遮挡目标的更新后标注框的中心作为被遮挡目标的更新后标注框所对应的中心点；
[0024]在所述遮挡目标的更新后标注框不为矩形的情况下，通过对角线在所述遮挡目标的更新后标注框中获取三角形，并在所述三角形中获取内切圆，将内切圆的圆心作为被遮挡目标的更新后标注框所对应的中心点。
[0025]根据本专利技术提供的一种模型训练方法，所述根据所述标注数据中的标注框之间的位置关系确定被遮挡目标的标注框与未被遮挡目标的标注框，包括：
[0026]获取训练图像对应的多个标注框，其中，每一标注框对应一目标；
[0027]在标注框与标注框之间存在相交的情况下，确定训练图像中存在被遮挡目标与未被遮挡目标；
[0028]根据标注框与所述训练图像对应的原点之间的距离，从相交的标注框中确定被遮挡目标的标注框与未被遮挡目标的标注框。
[0029]根据本专利技术提供的一种模型训练方法，其中，所述预先构建的目标检测模型对所述训练图像进行特征提取，并基于提取得到的特征图预测得到热力图、目标高宽以及中心点偏移量，进而根据所述热力图、目标高宽以及中心点偏移量获得预测数据。
[0030]本专利技术还提供一种障碍物检测方法，包括：
[0031]获取车辆周围的待检测图像；
[0032]将所述待检测图像输入至预先训练好的目标检测模型，获得障碍物的检测结果；所述障碍物包括被遮挡障碍物与未被遮挡障碍物，所述预先训练好的目标检测模型通过如上述模型训练方法训练得到。
[0033]本专利技术还提供一种模型训练装置，包括：
[0034]训练数据获取模块，用于获取训练图像以及训练图像对应的标注数据；
[0035]目标确定模块，用于根据所述标注数据中的标注框之间的位置关系确定被遮挡目标的标注框与未被遮挡目标的标注框；
[0036]标注框更新模块，用于根据所述被遮挡目标的标注框与所述未被遮挡目标的标注框之间的重合部分更新所述被遮挡目标的标注框，以获得被遮挡目标的更新后标注框；
[0037]模型预测模块，用于将所述训练图像输入至预先构建的目标检测模型中，获得预测数据；其中，所述预测数据包括所述被遮挡目标与所述未被遮挡目标所对应的预测框以及预测类别；
[0038]未被遮挡目标的损失计算模块，用于根据所述未被遮挡目标所对应的预测框与所述未被遮挡目标所对应的标注框，以及所述未被遮挡目标对应的预测类别与标注数据中的标注类别计算获得第一损失值；
[0039]被遮挡目标的损失计算模块，用于根据所述被遮挡目标所对应的预测框、被遮挡目标的更新后标注框与所述未被遮挡目标的标注框，以及所述被遮挡目标所对应的预测类别与标注数据中的标注类别计算获得第二损失值；
[0040]模型更新模块，用于根据所述第一损失值以及所述第二损失值对所述预先构建的目标检测模型进行参数更新，并在所述预先构建的目标检测模型收敛的情况下停止更新，本文档来自技高网...
【技术保护点】
【技术特征摘要】
1.一种模型训练方法，其特征在于，包括：获取训练图像以及训练图像对应的标注数据；根据所述标注数据中的标注框之间的位置关系确定被遮挡目标的标注框与未被遮挡目标的标注框；根据所述被遮挡目标的标注框与所述未被遮挡目标的标注框之间的重合部分更新所述被遮挡目标的标注框，以获得被遮挡目标的更新后标注框；将所述训练图像输入至预先构建的目标检测模型中，获得预测数据；其中，所述预测数据包括所述被遮挡目标与所述未被遮挡目标所对应的预测框以及预测类别；根据所述未被遮挡目标所对应的预测框与所述未被遮挡目标所对应的标注框，以及所述未被遮挡目标对应的预测类别与标注数据中的标注类别计算获得第一损失值；根据所述被遮挡目标所对应的预测框、被遮挡目标的更新后标注框与所述未被遮挡目标的标注框，以及所述被遮挡目标所对应的预测类别与标注数据中的标注类别计算获得第二损失值；根据所述第一损失值以及所述第二损失值对所述预先构建的目标检测模型进行参数更新，并在所述预先构建的目标检测模型收敛的情况下停止更新，以获得训练好的目标检测模型。2.根据权利要求1所述的模型训练方法，其特征在于，所述根据所述被遮挡目标所对应的预测框、被遮挡目标的更新后标注框与所述未被遮挡目标的标注框，以及所述被遮挡目标所对应的预测类别与标注数据中的标注类别计算获得第二损失值，包括：根据所述被遮挡目标所对应的预测框、被遮挡目标的更新后标注框、所述被遮挡目标所对应的预测类别与标注数据中的标注类别计算得到被遮挡目标的中心损失；根据所述被遮挡目标的预测框所对应的中心点、所述被遮挡目标的更新后标注框所对应的中心点以及所述未被遮挡目标的标注框所对应的中心点计算得到被遮挡目标的遮挡损失；根据所述被遮挡目标的中心损失与所述被遮挡目标的遮挡损失获得第二损失值。3.根据权利要求2所述的模型训练方法，其特征在于，所述根据所述被遮挡目标的预测框所对应的中心点、所述被遮挡目标的更新后标注框所对应的中心点以及所述未被遮挡目标的标注框所对应的中心点计算得到被遮挡目标的遮挡损失，包括：对所述被遮挡目标的预测框所对应的中心点与所述被遮挡目标的更新后标注框所对应的中心点进行范数计算，获得第一范数值；对所述被遮挡目标的预测框所对应的中心点与未被遮挡目标的标注框所对应的中心点进行范数计算，获得第二范数值；将所述第一范数值与所述第二范数值之间的差值作为被遮挡目标的遮挡损失。4.根据权利...
【专利技术属性】
技术研发人员：贺克赛，
申请(专利权)人：嬴彻星创智能科技上海有限公司，
类型：发明
国别省市：
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