【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及智能驾驶，尤其涉及一种联合检测方法、装置、终端设备以及存储介质。
技术介绍
1、地面标记物(例如箭头、车道线、导流线、斑马线以及人行道等)检测是智能驾驶中重要的技术环节，目前市面上的地面标记物检测多用纯视觉或纯激光的方案，由于部分城市道路标记物老旧，不会在雷达数据中呈现有区分度的强度信息，因此，很难直接从雷达数据中检测到地面标记物信息，而仅从视觉数据检测又较难满足精度要求。
2、因此，有必要提出一种提高地面标记物检测的精度的解决方案。
3、上述内容仅用于辅助理解本专利技术的技术方案，并不代表承认上述内容是现有技术。
技术实现思路
1、本专利技术的主要目的在于提供一种联合检测方法、装置、终端设备以及存储介质，旨在提高地面标记物检测的精度。
2、为实现上述目的，本专利技术提供一种联合检测方法，所述联合检测方法包括：
3、获取目标检测区域的视觉图像数据及雷达点云数据；
4、基于所述雷达点云数据确定单应性矩阵；
...
【技术保护点】
1.一种联合检测方法，其特征在于，所述联合检测方法包括以下步骤：
2.如权利要求1所述的联合检测方法，其特征在于，所述获取目标检测区域的视觉图像数据及雷达点云数据的步骤包括：
3.如权利要求2所述的联合检测方法，其特征在于，所述基于所述雷达点云数据确定单应性矩阵的步骤之前还包括：
4.如权利要求3所述的联合检测方法，其特征在于，所述基于所述雷达点云数据确定地面方程的步骤包括：
5.如权利要求3所述的联合检测方法，其特征在于，所述获取所述雷达相对摄像头的外参的步骤包括：
6.如权利要求5所述的联合检测方法，其特...
【技术特征摘要】
1.一种联合检测方法，其特征在于，所述联合检测方法包括以下步骤：
2.如权利要求1所述的联合检测方法，其特征在于，所述获取目标检测区域的视觉图像数据及雷达点云数据的步骤包括：
3.如权利要求2所述的联合检测方法，其特征在于，所述基于所述雷达点云数据确定单应性矩阵的步骤之前还包括：
4.如权利要求3所述的联合检测方法，其特征在于，所述基于所述雷达点云数据确定地面方程的步骤包括：
5.如权利要求3所述的联合检测方法，其特征在于，所述获取所述雷达相对摄像头的外参的步骤包括：
6.如权利要求5所述的联合检测方法，其特征在于，所述对所述雷达相对摄像头的原始外参进行标定...
【专利技术属性】
技术研发人员：谢青青，董远强，吴高进，
申请(专利权)人：广州小鹏自动驾驶科技有限公司，
类型：发明
国别省市：
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