目标物体检测方法、装置、计算机设备和存储介质制造方法及图纸

本申请涉及一种目标物体检测方法、装置、计算机设备、存储介质和计算机程序产品。所述方法包括：对目标车辆的多角度视图组进行图像编码，得到多角度视图组的图像特征；将图像特征输入至预设预测模型中，得到多角度视图组的深度特征；根据深度特征，生成多角度视图组的体素空间特征；基于多角度视图组的体素空间特征，确定目标车辆的周围物体检测结果。通过对多个视角的图像进行分析，并且根据不同尺度的特征金字塔来提取丰富的语义信息，并保持不同尺度特征之间的关联性。然后在每个尺度使用跨注意力模块来融合这些特征，引入跨注意力机制来加强不同视角图像之中具有相似语义的特征之间的联系，从而提高特征的表示能力和语义一致性。

【技术实现步骤摘要】

本申请涉及目标检测，特别是涉及一种目标物体检测方法、装置、计算机设备、存储介质和计算机程序产品。

技术介绍

1、自动驾驶是当今
最具潜力和挑战性的研究领域之一。随着科技的不断发展，人们对于出行方式的需求也在不断升级，自动驾驶技术应运而生。自动驾驶技术的核心是让汽车能够在没有人类驾驶员的情况下，实现安全、准确、高效的驾驶。这对于提高交通安全、降低交通事故、缓解交通拥堵、提高出行效率以及减少能源消耗等方面具有重要的现实意义。

2、在自动驾驶技术中，基于纯视觉的三维目标检测是一个关键技术环节。目标检测的任务是识别并定位环境中的物体，如行人、其他汽车、自行车等。为了实现安全驾驶，自动驾驶系统需要对周围环境中的物体进行准确、高效的检测和定位。而基于纯视觉的方法相较于其他基于传感器（如激光雷达）的方法具有成本低、易于集成、可靠性高等优点。但是，基于纯视觉得到方法通常容易忽视深度特征，造成深度不可靠的问题，从而导致三维目标检测的性能降低。

技术实现思路

1、基于此，有必要针对上述技术问题，提供一种准确的目本文档来自技高网...

【技术保护点】

1.一种目标物体检测方法，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，所述对目标车辆的多角度视图组进行图像编码，得到所述多角度视图组的图像特征，包括：

3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述将所述图像特征输入至预设预测模型中，得到所述多角度视图组的深度特征，包括：

4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述根据所述深度特征，生成所述多角度视图组的体素空间特征，包括：

5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于所述多角度视图组的体素空间特征，确定所述目标车辆的周围物体检测结果，包括：

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【技术特征摘要】

1.一种目标物体检测方法，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，所述对目标车辆的多角度视图组进行图像编码，得到所述多角度视图组的图像特征，包括：

3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述将所述图像特征输入至预设预测模型中，得到所述多角度视图组的深度特征，包括：

4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述根据所述深度特征，生成所述多角度视图组的体素空间特征，包括：

5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于所述多角度视图组的体素空间特征，确定所述目标车辆的周围物体检测结果，包括：

6.根据权利要求5所述的方法，其特征...

【专利技术属性】
技术研发人员：吕颖，董小瑜，安孝文，刘梦可，
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：