【技术实现步骤摘要】
本申请涉及自动驾驶领域，尤其涉及一种行车安全辅助方法、电子设备及存储介质。
技术介绍
1、在自动驾驶领域，当车辆行驶时，需要检测车辆前进的路上有没有障碍物，若有障碍物则会启动相应的措施，例如紧急刹车或发出警报等，以保证行车安全。然而，在检测障碍物时，车辆无法准确地知道障碍物所在范围，导致行车不安全的问题且影响使用者的驾驶体验。
技术实现思路
1、鉴于以上内容，有必要提供一种行车安全辅助方法、电子设备及存储介质，以解决车辆行车过程中因障碍物无法精准检测而导致的安全问题。
2、本申请实施例提供一种行车安全辅助方法，所述行车安全辅助方法包括：当检测到车辆行驶时，获取车辆前方的rgb图像；基于预先训练完成的深度估计模型对所述rgb图像进行处理得到所述rgb图像对应的深度图像；将所述深度图像转换为三维点云图；根据所述车辆的尺寸，从所述三维点云图中确定车辆的三维感兴趣区域；基于所述rgb图像对应的相机的内参及所述三维感兴趣区域，将所述三维感兴趣区域转换为所述二维感兴趣区域；判断所述二维感兴...
【技术保护点】
1.一种行车安全辅助方法，其特征在于，所述行车安全辅助方法包括：
2.根据权利要求1所述的行车安全辅助方法，其特征在于，所述基于所述RGB图像对应的相机的内参及所述三维感兴趣区域，将所述三维感兴趣区域转换为所述二维感兴趣区域包括：
3.根据权利要求1所述的行车安全辅助方法，其特征在于，所述根据所述车辆的尺寸，从所述三维点云图中确定车辆的三维感兴趣区域包括：
4.根据权利要求1所述的行车安全辅助方法，其特征在于，所述深度估计模型包括深度估计卷积神经网络及位姿估计卷积神经网络，所述方法还包括：
5.根据权利要求4所述的行车安...
【技术特征摘要】
1.一种行车安全辅助方法，其特征在于，所述行车安全辅助方法包括：
2.根据权利要求1所述的行车安全辅助方法，其特征在于，所述基于所述rgb图像对应的相机的内参及所述三维感兴趣区域，将所述三维感兴趣区域转换为所述二维感兴趣区域包括：
3.根据权利要求1所述的行车安全辅助方法，其特征在于，所述根据所述车辆的尺寸，从所述三维点云图中确定车辆的三维感兴趣区域包括：
4.根据权利要求1所述的行车安全辅助方法，其特征在于，所述深度估计模型包括深度估计卷积神经网络及位姿估计卷积神经网络，所述方法还包括：
5.根据权利要求4所述的行车安全辅助方法，其特征在于，所述基于所述深度图像、相机位姿信息和所述rgb图像对应的相机的内参重建所述训练图像，得到重...
【专利技术属性】
技术研发人员：李洁，杨荣浩，简士超，郭锦斌，
申请(专利权)人：鸿海精密工业股份有限公司，
类型：发明
国别省市：
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