【技术实现步骤摘要】
本申请涉及计算机，特别是涉及一种目标检测方法、装置、计算机设备、存储介质和计算机程序产品。
技术介绍
1、用于自动驾驶的感知系统在极端天气条件下难以表现出鲁棒性，因为主要传感器的激光雷达和摄像机等性能会下降。为了解决这个问题，摄像机和毫米波雷达融合系统为全天候可靠的高质量感知提供了机会。摄像机提供丰富的语义信息，而毫米波雷达可以在所有天气条件下克服遮挡工作。通过融合这些不同类型的传感器数据，系统可以更加全面地了解车辆周围环境的状态，从而做出更加准确的决策和控制。对于多传感器的融合，以统一的视角表示不同视角的特征至关重要。著名的鸟瞰视图（bird's eye view，bev）是一种自然而直接的候选视图，可以作为统一的表示。且不存在二维视觉中普遍存在的遮挡和尺度问题，遮挡或交叉目标的问题可以得到更好的解决。因此，将毫米波雷达和相机融合并将融合结果以便于车辆规划的bev形式输出是一个重要的研究方向。
2、早期融合也称数据级融合，数据级融合首先基于雷达点生成感兴趣区域，然后提取视觉图像的对应区域。最后使用特征提取器和分类器对这些图...
【技术保护点】
1.一种目标检测方法，其特征在于，所述方法包括：
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述从鸟瞰图中确定与所述视觉特征对应的第一鸟瞰图特征以及与所述雷达特征对应的第二鸟瞰图特征，包括：
3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，视觉目标有多个，相应的，第一鸟瞰特征也有多个；雷达目标有多个，相应的，第二鸟瞰特征也有多个；
4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述针对每个匹配特征组，将当前匹配特征组中的第一鸟瞰特征和第二鸟瞰特征进行融合处理，得到当前匹配特征组对应的融合特征，包括：
5.根据权利要求1所述的方法，...
【技术特征摘要】
1.一种目标检测方法，其特征在于，所述方法包括：
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述从鸟瞰图中确定与所述视觉特征对应的第一鸟瞰图特征以及与所述雷达特征对应的第二鸟瞰图特征，包括：
3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，视觉目标有多个，相应的，第一鸟瞰特征也有多个；雷达目标有多个，相应的，第二鸟瞰特征也有多个；
4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述针对每个匹配特征组，将当前匹配特征组中的第一鸟瞰特征和第二鸟瞰特征进行融合处理，得到当前匹配特征组对应的融合特征，包括：
5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于所述环境图像进行目标检测，得到视觉目标的属性信息，包括：
【专利技术属性】
技术研发人员：吕颖，董小瑜，张坤超，曹蕴涛，
申请(专利权)人：中国第一汽车股份有限公司，
类型：发明
国别省市：
还没有人留言评论。发表了对其他浏览者有用的留言会获得科技券。