一种目标识别方法、系统、电子设备及存储介质技术方案

本公开涉及一种目标识别方法，包括：获取目标物的图像信息、激光雷达点云信息、毫米波点云信息和超声波回波信息；基于图像信息和激光雷达点云信息，进行分类处理和运动信息提取处理，得到目标物的类别信息和第一运动信息；基于毫米波点云信息，确定目标物的第二运动信息；基于超声波回波信息，确定目标物的第三运动信息；对第一运动信息、第二运动信息、第三运动信息进行融合，得到目标运动信息；根据类别信息和目标运动信息，得到目标识别结果。本公开通过融合图像信息、激光雷达点云信息、毫米波点云信息和超声波回波信息等多种传感器的计算处理结果，结合了各传感器间的优势，使最终的目标识别结果更精准。终的目标识别结果更精准。终的目标识别结果更精准。

【技术实现步骤摘要】
一种目标识别方法、系统、电子设备及存储介质


[0001]本专利技术涉及智能驾驶
，特别涉及一种目标识别方法、系统、电子设备及存储介质。

技术介绍

[0002]智能化是当前汽车工业发展的一个重要方向，新生产的车型也越来越多的配置了智能驾驶功能。智能驾驶系统主要是由车载摄像头、车载毫米波雷达组成或激光雷达组成。车载摄像头在暗光、逆光等环境下物体识别能力受影响，同时当前视觉感知算法对于不规则障碍物的识别，障碍物距离和速度识别精度不足。激光雷达在障碍物距离、速度识别方面有优势，但是分辨率远远低于摄像头，对于物体分类识别能力不如摄像头。由于不同传感器均有自身的固有缺点，所以智能驾驶系统需采用多传感器融合的方案，来增强整体系统的性能表现。但由于相关技术多采用在汽车不同位置配备多个雷达或摄像头来实现对周围信息的获取，因此，各传感器获取信息的方位角度各不相同，给信息间的融合带来极大不便，难以通过这些传感器的信息得到准确的识别结果。

技术实现思路

[0003]为了解决上述提出的至少一个技术问题，本公开提出了一种目标识别方法、装置、电子设备及存储介质。
[0004]一方面，本公开提供了一种目标识别方法，包括：
[0005]获取目标物的图像信息、激光雷达点云信息、毫米波点云信息和超声波回波信息，图像信息、激光雷达点云信息和毫米波点云信息的视角相同；
[0006]基于图像信息和激光雷达点云信息，进行分类处理和运动信息提取处理，得到目标物的类别信息和第一运动信息；
[0007]基于毫米波点云信息，确定目标物的第二运动信息；
[0008]基于超声波回波信息，确定目标物的第三运动信息；
[0009]对第一运动信息、第二运动信息、第三运动信息进行融合，得到目标运动信息；
[0010]根据类别信息和目标运动信息，得到目标识别结果。
[0011]在一个可选的实施例中，上述对第一运动信息、第二运动信息、第三运动信息进行融合，得到目标运动信息，包括：
[0012]获取环境信息；
[0013]根据环境信息，确定第一运动信息、第二运动信息和第三运动信息的各自置信度；
[0014]根据第一运动信息、第二运动信息、第三运动信息和各自置信度，得到目标运动信息。
[0015]在一个可选的实施例中，上述基于图像信息和激光雷达点云信息，进行分类处理和运动信息提取处理，得到目标物的类别信息和第一运动信息，包括：
[0016]基于图像信息，进行分类处理，得到类别信息和目标物的位置信息，位置信息指示
目标物在图像信息中的区域位置；
[0017]将位置信息映射至激光雷达点云信息，确定激光雷达点云信息中的目标区域，目标区域用于计算目标物的第一运动信息；
[0018]提取目标区域中的点云数据，对点云数据进行运动信息提取处理，得到第一运动信息。
[0019]在一个可选的实施例中，上述基于毫米波点云信息，确定目标物的第二运动信息，包括：
[0020]对毫米波点云信息进行时序分析，得到毫米波点云信息的发射和接收时间；
[0021]基于发射和接收时间，以及毫米波波速，确定目标物的第二运动信息。
[0022]在一个可选的实施例中，上述基于超声波回波信息，确定目标物的第三运动信息，包括：
[0023]对超声波回波信息进行时序分析，得到超声波回波信息的发射和接收时间；
[0024]基于发射和接收时间，以及超声波波速，确定目标物的第三运动信息。
[0025]另一方面，本公开还提供了一种目标识别系统，该系统用于实现上述的方法，系统包括：摄像头、激光雷达光学部件、毫米波雷达收发天线及印制电路板；
[0026]摄像头、激光雷达光学部件和毫米波雷达收发天线均固定于印制电路板上；
[0027]印制电路板上集成有感光芯片、激光雷达主控芯片、毫米波雷达控制芯片、超声波解码芯片和计算芯片，感光芯片、激光雷达主控芯片、毫米波雷达控制芯片和超声波解码芯片均与计算芯片连接。
[0028]在一个可选的实施例中，摄像头与激光雷达光学部件相邻；
[0029]毫米波雷达收发天线位于激光雷达光学部件的两侧；
[0030]在一个可选的实施例中，印制电路板上还集成有板载接连接器和控制芯片；
[0031]板载接连接器与毫米波雷达控制芯片连接；
[0032]控制芯片与激光雷达主控芯片和计算芯片连接。
[0033]第三方面，本专利技术还提供了一种电子设备，包括：
[0034]处理器；
[0035]用于存储处理器可执行指令的存储器；
[0036]其中，处理器用于执行指令，以实现上述目标识别方法。
[0037]第四方面，本专利技术还提供了一种存储介质，当存储介质中的指令由电子设备的处理器执行时，使得电子设备能够执行上述目标识别方法。
[0038]应当理解的是，以上的一般描述和后文的细节描述仅是示例性和解释性的，而非限制本公开。
[0039]实施本公开，具有以下有益效果：
[0040]获取目标物的图像信息、激光雷达点云信息、毫米波点云信息和超声波回波信息，图像信息、激光雷达点云信息和毫米波点云信息的视角相同；基于图像信息和激光雷达点云信息，进行分类处理和运动信息提取处理，得到目标物的类别信息和第一运动信息；基于毫米波点云信息，确定目标物的第二运动信息；基于超声波回波信息，确定目标物的第三运动信息；对第一运动信息、第二运动信息、第三运动信息进行融合，得到目标运动信息；根据类别信息和目标运动信息，得到目标识别结果。
[0041]本申请通过采集视角相同下的图像信息、激光雷达点云信息和毫米波点云信息，能够使图像或点云信息的坐标系原点更加接近，保证图像视觉的视野和激光点云的视野一致性，减小信息融合时的坐标转换，简化算法处理，节约计算资源；通过对根据不同传感器得到的运动信息进行融合处理，能够综合多种传感器的优势，避免单一传感器带来的识别缺陷，使识别结果更精准。
[0042]根据下面参考附图对示例性实施例的详细说明，本公开的其它特征及方面将变得清楚。
附图说明
[0043]为了更清楚地说明本申请实施例或现有技术中的技术方案和优点，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单的介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本申请的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其它附图。此处的附图被并入说明书中并构成本说明书的一部分，示出了符合本公开的实施例，并与说明书一起用于解释本公开的原理，并不构成对本公开的不当限定。
[0044]图1是根据一示例性实施例示出的实施环境示意图；
[0045]图2是根据一示例性实施例示出的一种目标识别方法的流程图；
[0046]图3是根据一示例性实施例示出的一种得到目标物的类别信息和第一运动信息的流程图；
[0047]图4是根据一示例性实施例示本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种目标识别方法，其特征在于，所述方法包括：获取目标物的图像信息、激光雷达点云信息、毫米波点云信息和超声波回波信息，所述图像信息、所述激光雷达点云信息和所述毫米波点云信息的视角相同；基于所述图像信息和所述激光雷达点云信息，进行分类处理和运动信息提取处理，得到所述目标物的类别信息和第一运动信息；基于所述毫米波点云信息，确定所述目标物的第二运动信息；基于所述超声波回波信息，确定所述目标物的第三运动信息；对所述第一运动信息、所述第二运动信息、所述第三运动信息进行融合，得到目标运动信息；根据所述类别信息和所述目标运动信息，得到目标识别结果。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述对所述第一运动信息、所述第二运动信息、所述第三运动信息进行融合，得到目标运动信息，包括：获取环境信息；根据所述环境信息，确定所述第一运动信息、所述第二运动信息和所述第三运动信息的各自置信度；根据所述第一运动信息、所述第二运动信息、所述第三运动信息和所述各自置信度，得到所述目标运动信息。3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于所述图像信息和所述激光雷达点云信息，进行分类处理和运动信息提取处理，得到所述目标物的类别信息和第一运动信息，包括：基于所述图像信息，进行分类处理，得到所述类别信息和所述目标物的位置信息，所述位置信息指示所述目标物在所述图像信息中的区域位置；将所述位置信息映射至所述激光雷达点云信息，确定所述激光雷达点云信息中的目标区域，所述目标区域用于计算所述目标物的第一运动信息；提取所述目标区域中的点云数据，对所述点云数据进行运动信息提取处理，得到所述第一运动信息。4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于所述毫米波点云信息，确定所述目标物的第二运动信息，包括：对所述毫米波点云信息进行时序分析，得到所述毫米波点云信息的发射和接收时间；基于所述发射和接收时间，以及毫米...

【专利技术属性】
技术研发人员：刘龙，张振林，
申请(专利权)人：中汽创智科技有限公司，
类型：发明
国别省市：