一种目标检测方法、装置、设备以及存储介质制造方法及图纸

本发明专利技术公开了一种目标检测方法、装置、设备以及存储介质。该方法包括：采用激光雷达进行信号采集，并确定采集到的每帧激光雷达信号对应的距离图像；将距离图像输入预设的目标检测模型，以对距离图像进行恢复处理、空间转换处理、特征提取处理、冗余特征修剪处理以及感知预测处理，得到预测矩阵；基于加权非极大值抑制方法，根据预测矩阵，生成对距离图像的目标检测结果。本发明专利技术的技术方案，可以更全面的对激光雷达信号生成的距离图像进行分析，提高目标检测的准确性。目标检测的准确性。目标检测的准确性。

【技术实现步骤摘要】
一种目标检测方法、装置、设备以及存储介质


[0001]本专利技术涉及计算机
，尤其涉及一种目标检测方法、装置、设备以及存储介质。

技术介绍

[0002]近年来，基于激光雷达传感器的目标检测感知，也就是目标检测技术，在自主驾驶领域取得了巨大的进步，但现有的目标检测过程忽略了距离图像包含丰富的深度信息的性质，容易出现空间错位和视野损耗的问题。
[0003]因此，如何提出一种新的目标检测框架，更全面的对激光雷达信号生成的距离图像进行分析，提高目标检测的准确性，是目前亟待解决的问题。

技术实现思路

[0004]本专利技术提供了一种目标检测方法、装置、设备以及存储介质，可以更全面的对激光雷达信号生成的距离图像进行分析，提高目标检测的准确性。
[0005]根据本专利技术的一方面，提供了一种目标检测方法，包括：
[0006]采用激光雷达进行信号采集，并确定采集到的每帧激光雷达信号对应的距离图像；
[0007]将距离图像输入预设的目标检测模型，以对距离图像进行恢复处理、空间转换处理、特征提取处理、冗余特征修本文档来自技高网...

【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：采用激光雷达进行信号采集，并确定采集到的每帧激光雷达信号对应的距离图像；将距离图像输入预设的目标检测模型，以对距离图像进行恢复处理、空间转换处理、特征提取处理、冗余特征修剪处理以及感知预测处理，得到预测矩阵；基于加权非极大值抑制方法，根据预测矩阵，生成对距离图像的目标检测结果。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，其中，所述目标检测模型为3D目标检测模型；所述目标检测模型包括：视野恢复器、距离感知内核、骨干网络、冗余修剪器以及区域提议网络。3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，对距离图像进行恢复处理、空间转换处理、特征提取处理、冗余特征修剪处理以及感知预测处理，得到预测矩阵，包括：采用目标检测模型的视野恢复器，对距离图像进行恢复处理，以得到恢复范围图像；采用目标检测模型的距离感知内核，将恢复范围图像空间转换为多个子空间，并采用骨干网络，在每个子空间进行特征提取处理，以得到非线性特征；采用冗余修剪器，对非线性特征进行冗余特征修剪处理，并根据修剪后的非线性特征，采用区域提议网络进行感知预测处理，得到预测矩阵。4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，采用目标检测模型的视野恢复器，对距离图像进行恢复处理，以得到恢复范围图像，包括：采用目标检测模型的视野恢复器，确定距离图像两端预设范围内的左区域图像和右区域图像；根据左区域图像，在距离图像的右边区域进行恢复处理，并根据右区域图像，在距离图像的左边区域进行恢复处理；将进行左右恢复处理之后得到的距离图像，确定为恢复范围图像。5.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，采用目标检测模型的距离感知内核，将恢复范围图像空间转换为多个子空间，并采用骨干网络，在每个子空间进行特征提取处理，以得到非线性特征，包括：采用目标检测模型的距离感知内核，将恢复范围图像空间转换为...

【专利技术属性】
技术研发人员：白也淇，石博天，窦民，
申请(专利权)人：上海人工智能创新中心，
类型：发明
国别省市：