【技术实现步骤摘要】
本公开涉及智能驾驶，本公开尤其涉及一种障碍物识别方法、装置、电子设备及存储介质。
技术介绍
1、魔毯悬挂是车载减振研究的一个热点方向，是智能驾驶
自动调节悬挂的实施方案之一。魔毯悬挂系统的主要功能是利用摄像头或雷达实时扫描并采集自车前方路面状况，采集数据后进行路面检测，检测结果发送到底盘，底盘通过四条可调节的悬挂，以及前后轴的电动主动稳定杆，实现主动调节每个车轮的阻力，从而达到车辆在遇到起伏坑洼路面时平稳通过的效果。
2、专利号为cn109353179a的《一种基于高精地图云信息的主动悬架系统及控制方法》，涉及一种基于高精地图云信息的主动悬架系统及控制方法，该方法获取采集车到达地地形和地面信息的三维点云；基于采集车和定位基站相对于卫星的坐标值以及定位基站在高精度地图上的固定坐标值确定采集车的定位坐标；对得到的三维点云进行测绘，得到局部地图；将定位坐标和局部地图进行融合处理，得到全局地图；响应于目标车辆发送的局部地图请求，在全局地图上确定对应的局部地图区域并按照预设的精度发送；响应于接收的局部地图区域，对目标车辆在预设时间后的行驶区域进行估算；基于估算的行驶区域的高程信息，对目标车辆的主动悬架的高度和阻尼力进行控制。
3、该方法预先建立全局地图是一件人力物力财力都花费巨大的事项。另一方面，不同因素引起的道路状况的改变，将对全局地图更新频率问题产生不同程度影响。
技术实现思路
1、本公开提供了一种障碍物识别方法、装置、电子设备及存储介质。
2、
3、对获取的本车前方车辆的连续帧二维图像进行特征提取，获取的特征包含本车前方车辆的至少一个目标对象的第一掩码特征；
4、对所述第一掩码特征进行从第一空间到第二空间的转换，得到转换后第二空间的第二掩码特征；
5、基于所述第二掩码特征获取所述前方车辆在所述第二空间内的目标对象轨迹；
6、获取所述目标对象在遇到障碍物时的高度变化量，所述高度变化量对应于所述第二空间内的目标对象轨迹变化；
7、根据所述目标对象的轨迹变化确定障碍物信息，所述障碍物信息包括障碍物尺寸信息以及与本车的当前距离信息。
8、在一种可选地实施例中，对获取的本车前方车辆的连续帧二维图像进行特征提取，获取的特征包含本车前方车辆的至少一个目标对象的第一掩码特征，包括：
9、对获取本车前方车辆的连续帧二维图像的初始输入查询信息与所述初始输入查询信息对应的本车前方车辆的至少一个目标对象特征进行级联操作，以进行动态卷积操作，得到本车前方车辆的至少一个目标对象分别对应的更新后查询信息；
10、基于更新后的查询信息获取掩码特征，作为所述第一掩码特征。
11、在一种可选地实施例中，对获取本车前方车辆的连续帧二维图像的初始输入查询信息与所述初始输入查询信息对应的本车前方车辆的至少一个目标对象特征进行级联操作，以进行动态卷积操作，得到本车前方车辆的至少一个目标对象分别对应的更新后查询信息，包括：
12、对获取的本车前方车辆的连续帧二维图像进行特征提取，得到每帧的二维图像特征；
13、对每帧的二维图像特征进行解耦，得到本车与本车场景环境特征以及本车前方车辆的目标对象特征；
14、对所述本车与本车场景环境特征以及本车前方车辆的目标对象特征与相应的初始输入查询信息进行卷积操作，得到初始掩码特征；
15、基于所述初始掩码特征对所述本车与本车场景环境特征以及本车前方车辆的目标对象特征进行特征分割，得到本车分割特征、本车场景环境分割特征和目标对象分割特征；
16、将本车分割特征、本车场景环境分割特征和目标对象分割特征进行级联操作，并将本车分割特征、本车场景环境分割特征和目标对象分割特征各自对应的初始输入查询信息进行级联操作，以进行动态卷积操作，得到本车前方车辆的至少一个目标对象分别对应的更新后查询信息。
17、在一种可选地实施例中，对获取的本车前方车辆的连续帧二维图像进行特征提取，得到每帧的二维图像特征，包括通过如下公式得到每帧的二维图像特征：
18、ft＝fr101(it)
19、其中，fr101(·)表示resnet101网络，it表示输入第t帧二维图像，ft为从第t帧图像提取的二维图像特征。
20、在一种可选地实施例中，对每帧的二维图像特征进行解耦，得到本车与本车场景环境特征以及本车前方车辆的目标对象特征，包括：
21、将所述二维图像特征通过第一解码器进行解耦生成本车与本车场景环境特征；
22、将所述二维图像特征通过第二解码器进行解耦生成本车前方车辆的目标对象特征。
23、在一种可选地实施例中，对所述本车与本车场景环境特征以及本车前方车辆的目标对象特征与相应的初始输入查询信息进行卷积操作，得到初始掩码特征，包括：
24、将所述本车与本车场景环境特征以及本车前方车辆的目标对象特征与相应的初始输入查询信息按照如下公式进行卷积操作，得到所述初始掩码特征：
25、
26、
27、其中，为本车与本车场景环境初始掩码特征，fts为本车与本车场景环境特征，为卷积操作，concat表示进行级联操作的级联函数，qt为本车特征初始输入查询信息，qs为本车场景环境特征初始输入查询信息，qw为本车前方车辆的目标对象特征初始输入查询信息，i是层数标识，为本车前方车辆的目标对象初始掩码特征，fw为本车前方车辆的目标对象特征。
28、在一种可选地实施例中，基于所述初始掩码特征对所述本车与本车场景环境特征以及本车前方车辆的目标对象特征进行特征分割，得到本车分割特征、本车场景环境分割特征和目标对象分割特征，包括通过如下公式对所述本车与本车场景环境特征以及本车前方车辆的目标对象特征进行特征分割:
29、
30、其中，xi为分割后的特征，w和h分别是本车与本车场景环境特征fts、本车前方车辆的目标对象特征fw的宽和高，u、v是特征空间位置的指示，i是层数标识，其中，本车分割特征记作xt、本车场景环境分割特征记作xs，本车前方车辆的目标对象分割特征记作xw。
31、在一种可选地实施例中，将本车分割特征、本车场景环境分割特征和目标对象分割特征进行级联操作，并将本车分割特征、本车场景环境分割特征和目标对象分割特征各自对应的初始输入查询信息进行级联操作，以进行动态卷积操作，得到本车前方车辆的至少一个目标对象分别对应的更新后查询信息，包括通过如下公式得到本车前方车辆的至少一个目标对象分别对应的更新后查询信息：
32、
33、
34、其中，表示对本车分割特征、本车场景环境分割特征和目标对象分割特征进行级联操作，表示对采用函数微调后本车分割特征、本车场景环境分割特征和目标对象分割特征各自对应的初始输入查询信息进行级联操作，gate本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.一种障碍物识别方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的障碍物识别方法，其特征在于，对获取的本车前方车辆的连续帧二维图像进行特征提取，获取的特征包含本车前方车辆的至少一个目标对象的第一掩码特征，包括：
3.根据权利要求2所述的障碍物识别方法，其特征在于，对获取本车前方车辆的连续帧二维图像的初始输入查询信息与所述初始输入查询信息对应的本车前方车辆的至少一个目标对象特征进行级联操作，以进行动态卷积操作，得到本车前方车辆的至少一个目标对象分别对应的更新后查询信息，包括：
4.根据权利要求3所述的障碍物识别方法，其特征在于，对每帧的二维图像特征进行解耦，得到本车与本车场景环境特征以及本车前方车辆的目标对象特征，包括：
5.根据权利要求1所述的障碍物识别方法，其特征在于，对所述第一掩码特征进行从第一空间到第二空间的转换，得到转换后第二空间的第二掩码特征，包括：
6.根据权利要求5所述的障碍物识别方法，其特征在于，基于所述第二掩码特征在第二空间的初始状态以及前方车辆目标对象掩码特征的交叉注意力得到转换后第二空间的第二掩码
7.根据权利要求1所述的障碍物识别方法，其特征在于，基于所述第二掩码特征获取所述前方车辆在所述第二空间内的目标对象轨迹，包括：
8.一种障碍物识别装置，其特征在于，包括：
9.一种电子设备，其特征在于，包括：
10.一种可读存储介质，其特征在于，所述可读存储介质中存储有执行指令，所述执行指令被处理器执行时用于实现权利要求1至7中任一项所述的障碍物识别方法。
...【技术特征摘要】
1.一种障碍物识别方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的障碍物识别方法，其特征在于，对获取的本车前方车辆的连续帧二维图像进行特征提取，获取的特征包含本车前方车辆的至少一个目标对象的第一掩码特征，包括：
3.根据权利要求2所述的障碍物识别方法，其特征在于，对获取本车前方车辆的连续帧二维图像的初始输入查询信息与所述初始输入查询信息对应的本车前方车辆的至少一个目标对象特征进行级联操作，以进行动态卷积操作，得到本车前方车辆的至少一个目标对象分别对应的更新后查询信息，包括：
4.根据权利要求3所述的障碍物识别方法，其特征在于，对每帧的二维图像特征进行解耦，得到本车与本车场景环境特征以及本车前方车辆的目标对象特征，包括：
5.根据权利要求1所述的障碍物...
【专利技术属性】
技术研发人员：马秋林，鲁耀杰，陈佳，
申请(专利权)人：元橡科技北京有限公司，
类型：发明
国别省市：
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