基于雷视融合的障碍物检测方法及装置制造方法及图纸

本发明专利技术公开了一种基于雷视融合的障碍物检测方法及装置，该方法包括：当待检测的目标车辆与目标场景的距离小于预设距离时，获取基于雷达检测设备检测到的目标场景的当前雷达数据集合以及预设视觉检测算法检测到的目标场景的当前图像数据集合；根据当前雷达数据集合检测目标场景的第一波动区域图像；及根据当前图像数据集合检测目标场景的第二波动区域图像；当检测到存在第一波动区域图像及第二波动区域图像时，将第一波动区域图像与第二波动区域图像进行比较，得到比较结果；根据比较结果检测目标场景是否存在障碍物，得到目标场景的障碍物检测结果。可见，实施本发明专利技术能够提高障碍物是否存在的检测准确性，有利于减少目标车辆出现交通事故情况。车辆出现交通事故情况。车辆出现交通事故情况。

【技术实现步骤摘要】
基于雷视融合的障碍物检测方法及装置


[0001]本专利技术涉及图像处理
，尤其涉及一种基于雷视融合的障碍物检测方法及装置。

技术介绍

[0002]面对当今社会严峻的交通安全形势，为了减少车辆出现交通事故的情况，通常需要在车辆行驶过程中对车辆即将到达的场景进行障碍物检测，以检测该场景是否存在障碍物，并当检测到该场景存在障碍物时，控制车辆执行避障操作。
[0003]现有的障碍物检测方式主要为：通过安装在电动汽车或者混合动力汽车等汽车所在车道上的视觉检测设备中的视觉检测算法对该汽车即将到达的路段拍摄得到的场景图像进行图像数据检测，并通过检测得到的图像数据进行障碍物识别。然而，在实际生活中，场景图像一旦受到亮度等因素干扰，容易导致视觉检测算法检测出的图像数据的准确性较低，从而容易导致检测图像数据是否存在障碍物的过程中，对障碍物是否存在的检测结果的准确性低。可见，提出一种提高障碍物是否存在的检测准确性的技术方案显得尤为重要。

技术实现思路

本专利技术提供了一种基于雷视融合的障碍物检测方法及装置，能够提高障碍物是否存在的检测准本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种基于雷视融合的障碍物检测方法，其特征在于，所述方法包括：当待检测的目标车辆的当前位置与目标场景的场景位置的距离小于预设距离时，获取基于雷达检测设备检测到的所述目标场景的当前雷达数据集合以及预设的视觉检测算法检测到的所述目标场景的当前图像数据集合；根据所述目标场景的当前雷达数据集合，检测所述目标场景的第一波动区域图像；以及，根据所述当前图像数据集合，检测所述目标场景的第二波动区域图像；当检测到所述目标场景的场景图像中存在所述第一波动区域图像且所述目标场景的场景图像中存在所述第二波动区域图像时，将所述第一波动区域图像与所述第二波动区域图像进行比较，得到波动区域图像比较结果；根据所述波动区域图像比较结果，检测所述目标场景是否存在障碍物，得到所述目标场景的障碍物检测结果；当所述目标场景的障碍物检测结果表示所述目标场景存在障碍物时，所述目标场景的障碍物检测结果用于作为所述目标车辆的避障依据。2.根据权利要求1所述的基于雷视融合的障碍物检测方法，其特征在于，所述将所述第一波动区域图像与所述第二波动区域图像进行比较，得到波动区域图像比较结果，包括：分别获取所述第一波动区域图像的所有第一波动对象以及所述第二波动区域图像的所有第二波动对象；获取每个所述第一波动对象的第一初始坐标以及每个所述第二波动对象的第二初始坐标，所述第一初始坐标的坐标类型为雷达坐标类型，所述第二初始坐标的坐标类型为相机坐标类型；将每个所述第一初始坐标与每个所述第二初始坐标进行坐标类型同步，分别得到每个所述第一初始坐标对应的第一目标坐标以及每个所述第二初始坐标对应的第二目标坐标；对于所述第一波动区域图像的任一所述第一波动对象，根据所述第一波动对象对应的第一目标坐标，从所有所述第二波动对象筛选出对应的第二目标坐标与所述第一目标坐标相同的所有备选波动对象；检测所有所述备选波动对象中是否存在与所述第一波动对象相同的第一相同对象，得到所述第一波动对象对应的检测结果，所述波动区域图像比较结果包括所述第一波动区域图像的所有第一波动对象对应的检测结果。3.根据权利要求2所述的基于雷视融合的障碍物检测方法，其特征在于，所述根据所述波动区域图像比较结果，检测所述目标场景是否存在障碍物，得到所述目标场景的障碍物检测结果，包括：若所述波动区域图像比较结果中所述第一波动对象对应的检测结果表示所有所述备选波动对象中存在与所述第一波动对象相同的第一相同对象，则获取所述第一相同对象的分类标签，所述分类标签包括障碍物标签或者非障碍物标签；判断所述第一相同对象的分类标签是否为障碍物标签；当判断出所述第一相同对象的分类标签为所述障碍物标签时，确定所述目标场景的障碍物检测结果表示所述目标场景的场景图像中存在障碍物。4.根据权利要求3所述的基于雷视融合的障碍物检测方法，其特征在于，所述方法还包括：若所述波动区域图像比较结果中所述第一波动对象对应的检测结果表示所有所述备
选波动对象中不存在所述第一波动对象，则根据所述第一波动对象对应的第一目标坐标，从所述第一波动区域图像中截取出所述第一波动对象对应的目标图像；获取所述第一波动对象对应的目标图像的图像像素以及所述视觉检测算法的输入图像所需的图像像素；判断所述目标图像的图像像素是否小于或等于所述输入图像所需的图像像素；若判断出所述目标图像的图像像素小于或等于所述输入图像所需的图像像素，则将所述目标图像输入至所述视觉检测算法中进行检测，得到所述视觉检测算法针对所述目标图像的图像检测结果；当所述图像检测结果表示所述目标图像存在至少一个第三波动对象时，检测所有所述第三波动对象中是否存在与所述第一波动对象相同的第二相同对象；当检测到存在与所述第一波动对象相同的第二相同对象时，将所述第二相同对象更新为所述第一相同对象，并触发执行所述的获取所述第一相同对象的分类标签的操作以及触发执行所述的判断所述第一相同对象的分类标签是否为障碍物标签的操作。5.根据权利要求3或4所述的基于雷视融合的障碍物检测方法，其特征在于，所述方法还包括：当判断出所述第一相同对象的分类标签不为所述障碍物标签时，对所述第一波动区域图像以及所述第二波动区域图像进行综合分析，分别得到所述雷达检测设备的障碍物检测结果的第一靠谱程度以及所述视...

【专利技术属性】
技术研发人员：李景，李伟彬，
申请(专利权)人：广州市德赛西威智慧交通技术有限公司，
类型：发明
国别省市：