单目制造技术

本申请涉及一种单目

【技术实现步骤摘要】
单目3D目标检测的开放集领域泛化的方法、装置及设备


[0001]本申请涉及自动驾驶
，特别涉及一种单目
3D(three
‑
dimensional
，三维
)
目标检测的开放集领域泛化的方法
、
装置及设备
。

技术介绍

[0002]自动驾驶技术近几年迅速发展，各汽车厂商纷纷推出自动驾驶技术方案，自动驾驶技术大规模落地在即
。
为了实现自动驾驶的感知和目标检测，工程师们尝试使用了多种传感器，最常用的包括激光雷达
、
相机和毫米波雷达
。
激光雷达可以实现最精确的感知效果，但它极其高昂的价格限制了它在非高端汽车上的应用
。
毫米波雷达价格便宜，但它难以精确的感知物体的大小和形状
。
而与人类驾驶汽车的感官相似的摄像头在自动驾驶场景非常合适，它成本较低而且能精确的识别物体及其语义信息，仅使用摄像头实现自动驾驶场景的目标检测成为一项研究热点
。
[0003]相关技术中包括目标检本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.
一种单目
3D
目标检测的开放集领域泛化的方法，其特征在于，包括以下步骤：获取至少一个源域的标注图像，并对所述至少一个源域的标注图像进行预处理，得到处理后的标注图像；基于预设的
Deformable DETR
目标检测器，对所述处理后的标注图像进行特征提取和检测框预测，得到所述处理后的标注图像中待预测物体的特征参数
、
所述待预测物体的检测框类别和尺寸；以及基于所述待预测物体的特征参数
、
所述待预测物体的检测框类别和尺寸，利用所述预设的能量函数生成所述待预测物体的分类结果，并根据所述分类结果和所述待预测物体的特征参数得到最终
3Dbbox
，以根据所述最终
3Dbbox
进行目标检测
。2.
根据权利要求1所述的方法，其特征在于，基于预设的
Deformable DETR
目标检测器，对所述处理后的标注图像进行特征提取和检测框预测，还包括：将预处理后的标注图像利用所述预设的
Deformable DETR
目标检测器中的
DETR
的特征提取器进行特征提取，得到特征提取结果；将所述特征提取结果经过梯度逆转层
GRL
进行处理得到处理结果，并采用预设的领域判别器辨别所述处理结果得到所述待预测物体的特征参数
。3.
根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于所述待预测物体的特征参数
、
所述待预测物体的检测框类别和尺寸，利用所述预设的能量函数生成所述待预测物体的分类结果，还包括：基于所述待预测物体的特征参数
、
所述待预测物体的检测框类别和尺寸，利用所述预设的能量函数，计算所述待预测物体的总能量；判断所述待预测物体的总能量是否小于预设阈值，若所述待预测物体的总能量小于所述预设阈值，则标记所述待预测物体为未知类别
。4.
根据权利要求3所述的方法，其特征在于，预设的能量函数为：其中，
T
是温度系数，
f
为待预测物体的特征，
g
i
(f)
为待预测物体在第
i
类别的概率，
C
为类别总数
。5.
根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述待预测物体的特征参数包括：待预测物体
3D
...

【专利技术属性】
技术研发人员：丁贵广，杨帆，陈辉，
申请(专利权)人：清华大学，
类型：发明
国别省市：