【技术实现步骤摘要】
本申请涉及三维障碍物检测，尤其涉及一种三维障碍物检测方法及装置。
技术介绍
1、随着社会的不断发展，人们生活水平的不断提高，人们对汽车的需求与日俱增。伴随着汽车保有量的快速增长，汽车给人们日常生活带来的问题也日益明显，交通安全问题尤为突出。为了有效解决交通安全问题，自动驾驶技术应运而生。其中，三维障碍物检测是自动驾驶技术中的关键技术，也是行车安全性的保障，三维障碍物检测是指基于摄像头传感器拍摄到的图像检测汽车周围的障碍物，并预测障碍物的位置信息和尺寸信息，并将预测到的障碍物信息发送给自动驾驶系统，以实现汽车自动驾驶。
2、目前，通常是预先基于不同行车场景下的训练样本数据训练获得三维障碍物检测模型，在汽车实际行驶过程中，通过该三维障碍物检测模型进行三维障碍物检测。然而，当三维障碍物检测模型的结构复杂时，使用该三维障碍物检测模型进行三维障碍物检测需要占用大量的计算资源，且检测耗费时间长，从而导致三维障碍物检测效率较低；当三维障碍物检测模型的结构简单时，在一些特殊行车场景中，通过该三维障碍物检测模型无法有效进行三维障碍物检测，从而导致三维障碍物检测准确率较低。因此，如何保证汽车准确、高效的进行三维障碍物检测是至关重要的。
技术实现思路
1、本申请实施例提供一种三维障碍物检测方法及装置，主要目的在于保证汽车准确、高效的进行三维障碍物检测。
2、为解决上述技术问题，本申请实施例提供如下技术方案：
3、第一方面，本申请提供了一种三维障碍物检测方法，所述方法应
4、获取待检测图像；
5、将所述待检测图像输入至第一三维障碍物检测模型中，以便所述第一三维障碍物检测模型输出所述待检测图像对应的第一障碍物信息集合；
6、判断所述第一障碍物信息集合是否满足预设置信度要求；
7、若满足，则将所述第一障碍物信息集合发送给自动驾驶系统；
8、若不满足，则将所述待检测图像输入至第二三维障碍物检测模型中，以便所述第二三维障碍物检测模型输出所述待检测图像对应的第二障碍物信息集合；将所述第二障碍物信息集合发送给所述自动驾驶系统；根据所述待检测图像和所述第二障碍物信息集合对所述第一三维障碍物检测模型进行迭代重训练，其中，所述第二三维障碍物检测模型的模型结构比所述第一三维障碍物检测模型的模型结构复杂。
9、第二方面，本申请还提供一种三维障碍物检测装置，所述装置应用于目标汽车中的智能驾驶算法平台，所述装置包括：
10、获取单元，用于获取待检测图像；
11、输入单元，用于将所述待检测图像输入至第一三维障碍物检测模型中，以便所述第一三维障碍物检测模型输出所述待检测图像对应的第一障碍物信息集合；
12、判断单元，用于判断所述第一障碍物信息集合是否满足预设置信度要求；
13、第一发送单元，用于当所述判断单元判定所述第一障碍物信息集合满足预设置信度要求时，将所述第一障碍物信息集合发送给自动驾驶系统；
14、第二发送单元，用于当所述判断单元判定所述第一障碍物信息集合不满足预设置信度要求时，将所述待检测图像输入至第二三维障碍物检测模型中，以便所述第二三维障碍物检测模型输出所述待检测图像对应的第二障碍物信息集合，并将所述第二障碍物信息集合发送给所述自动驾驶系统，其中，所述第二三维障碍物检测模型的模型结构比所述第一三维障碍物检测模型的模型结构复杂；
15、重训练单元，用于根据所述待检测图像和所述第二障碍物信息集合对所述第一三维障碍物检测模型进行迭代重训练。
16、第三方面，本申请的实施例提供了一种存储介质，所述存储介质包括存储的程序，其中，在所述程序运行时控制所述存储介质所在设备执行第一方面所述的三维障碍物检测方法。
17、第四方面，本申请的实施例提供了一种三维障碍物检测装置，所述装置包括存储介质；及一个或者多个处理器，所述存储介质与所述处理器耦合，所述处理器被配置为执行所述存储介质中存储的程序指令；所述程序指令运行时执行第一方面所述的三维障碍物检测方法。
18、借由上述技术方案，本申请提供的技术方案至少具有下列优点：
19、本申请提供一种三维障碍物检测方法及装置，本申请能够在目标汽车的自动驾驶系统控制目标汽车自动驾驶的过程中，当目标汽车上的预置摄像头拍摄目标汽车周围的场景，以获得包含目标障碍物的待检测图像时，由智能驾驶算法平台获取待检测图像，并将待检测图像输入至第一三维障碍物检测模型中，以便第一三维障碍物检测模型输出包含每个目标障碍物对应的第一障碍物信息和每个第一障碍物信息对应的置信度值的第一障碍物信息集合，以及判断第一障碍物信息集合是否满足预设置信度要求，若满足，则将第一障碍物信息集合发送给自动驾驶系统，以便自动驾驶系统根据每个目标障碍物对应的第一障碍物信息进行自动驾驶决策，若不满足，则将待检测图像输入至第二三维障碍物检测模型中，以便第二三维障碍物检测模型输出包含每个目标障碍物对应的第二障碍物信息和每个第二障碍物信息对应的置信度值的第二障碍物信息集合，并将第二障碍物信息集合发送给自动驾驶系统，以便自动驾驶系统根据每个目标障碍物对应的第二障碍物信息进行自动驾驶决策，以及根据待检测图像和第二障碍物信息集合对第一三维障碍物检测模型进行迭代重训练。由于，在本申请中，第一三维障碍物检测模型的模型结构简单、第二三维障碍物检测模型的模型结构复杂，在普通行车场景中，通过第一三维障碍物检测模型便可有效进行三维障碍物检测，以保证检测效率；在特殊行车场景中，当通过第一三维障碍物检测模型无法有效进行三维障碍物检测时，通过第二三维障碍物检测模型进行三维障碍物检测，以保证检测准确率，并且，可以基于第二三维障碍物检测模型输出的检测结果对第一三维障碍物检测模型进行迭代重训练，以保证当目标汽车再次处于该特殊行车场景中时，第一三维障碍物检测模型能够有效进行三维障碍物检测，无需再次使用第二三维障碍物检测模型进行三维障碍物检测，从而提高检测效率。
20、上述说明仅是本申请技术方案的概述，为了能够更清楚了解本申请的技术手段，而可依照说明书的内容予以实施，并且为了让本申请的上述和其它目的、特征和优点能够更明显易懂，以下特举本申请的具体实施方式。
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1.一种三维障碍物检测方法，其特征在于，所述方法应用于目标汽车中的智能驾驶算法平台，所述方法包括：
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述第二障碍物信息集合包括每个目标障碍物对应的第二障碍物信息和每个所述第二障碍物信息对应的置信度值，所述目标障碍物为所述待检测图像中包含的障碍物；所述根据所述待检测图像和所述第二障碍物信息集合对所述第一三维障碍物检测模型进行迭代重训练，包括：
3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述第一三维障碍物检测模型为基于训练样本集对第一预置模型进行迭代训练后得到的，所述第一预置模型包括第一ResNet编码模块、视锥点云特征转换模块和第一Transformer解码模块；所述第二三维障碍物检测模型为基于所述训练样本集对第二预置模型进行迭代训练后得到的，所述第二预置模型包括第二ResNet编码模块、视锥点云特征转换模块和第二Transformer解码模块；其中，所述第二ResNet编码模块的模型结构比所述第一ResNet编码模块的模型结构复杂，所述第一Transformer解码模块包含N个解码器层，所述第二Transforme
4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述根据所述损失函数对所述第一三维障碍物检测模型的模型参数进行优化调整，包括：
5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述第一障碍物信息集合包括每个目标障碍物对应的第一障碍物信息和每个所述第一障碍物信息对应的置信度值，所述目标障碍物为所述待检测图像中包含的障碍物；所述判断所述第一障碍物信息集合是否满足预设置信度要求，包括：
6.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：
7.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：
8.一种三维障碍物检测装置，其特征在于，所述装置应用于目标汽车中的智能驾驶算法平台，所述装置包括：
9.一种存储介质，其特征在于，所述存储介质包括存储的程序，其中，在所述程序运行时控制所述存储介质所在设备执行权利要求1至7中任一项所述的三维障碍物检测方法。
10.一种三维障碍物检测装置，其特征在于，所述装置包括存储介质；及一个或者多个处理器，所述存储介质与所述处理器耦合，所述处理器被配置为执行所述存储介质中存储的程序指令；所述程序指令运行时执行权利要求1至7中任一项所述的三维障碍物检测方法。
...【技术特征摘要】
1.一种三维障碍物检测方法，其特征在于，所述方法应用于目标汽车中的智能驾驶算法平台，所述方法包括：
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述第二障碍物信息集合包括每个目标障碍物对应的第二障碍物信息和每个所述第二障碍物信息对应的置信度值，所述目标障碍物为所述待检测图像中包含的障碍物；所述根据所述待检测图像和所述第二障碍物信息集合对所述第一三维障碍物检测模型进行迭代重训练，包括：
3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述第一三维障碍物检测模型为基于训练样本集对第一预置模型进行迭代训练后得到的，所述第一预置模型包括第一resnet编码模块、视锥点云特征转换模块和第一transformer解码模块；所述第二三维障碍物检测模型为基于所述训练样本集对第二预置模型进行迭代训练后得到的，所述第二预置模型包括第二resnet编码模块、视锥点云特征转换模块和第二transformer解码模块；其中，所述第二resnet编码模块的模型结构比所述第一resnet编码模块的模型结构复杂，所述第一transformer解码模块包含n个解码器层，所述第二transformer解码模块包含m个解码器层，n和m均为正整数，且m大于n。
【专利技术属性】
技术研发人员：陈远鹏，冷静，张军良，张文海，赵天坤，
申请(专利权)人：合众新能源汽车股份有限公司，
类型：发明
国别省市：
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