【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及智能驾驶，尤其涉及一种基于地面拟合的单目3d检测方法、系统和存储介质。
技术介绍
1、智能驾驶系统的准确性直接依赖于系统对于周围环境感知的精确度，其中3d目标检测能够在3d空间中准确检测与定位周围的车辆、行人、路障等障碍物，进行避障保障驾驶的安全性。为了让智能驾驶系统快速准确的了解到周围环境情况，3d目标检测的精确度与实时性至关重要。
2、在论文monolss:learnable sample selection for monocular 3ddetection中，使用两段式的检测方法，在通过多层卷积网络得到图像特征后，首先在2d图像上检测目标在2d图像上位置，之后从目标2d框位置中提取该物体对应的2d特征，通过卷积网络从2d特征中回归得到目标的3d中心点在2d上的投影与目标的距离，尺寸，朝向等信息，最后通过距离与3d中心点在2d上的投影与目标距离进行反投影计算得到目标3d中心点，得到目标的3d检测结果。
3、然而，由于monolss输入为单目图像，缺乏深度信息，在回归得到目标距离时往往存在一定偏...
【技术保护点】
1.一种基于地面拟合的单目3D检测方法，其特征在于，包括如下步骤：
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，在步骤S3中，使用2D目标检测框对3D目标检测框结果进行优化包括：
3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，在步骤S3中，使用地面拟合结果对3D目标检测框结果进行优化包括：
4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，步骤S1具体包括：
5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，在步骤S13中，若拟合平面法向量与z轴的角度误差小于角度阈值，且距离水平平面距离小于距离阈值的点的数量大于数量阈值，则认为该平面即为拟合
【技术特征摘要】
1.一种基于地面拟合的单目3d检测方法，其特征在于，包括如下步骤：
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，在步骤s3中，使用2d目标检测框对3d目标检测框结果进行优化包括：
3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，在步骤s3中，使用地面拟合结果对3d目标检测框结果进行优化包括：
4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，步骤s1具体包括：
5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，在步骤s13中，若拟合平面法向量与z轴的角度误差小于角度阈值，且距离水平平面距离小于距离阈值的点的数量大于数量阈值，则认为该平面即为拟合得到的地面...
【专利技术属性】
技术研发人员：何弢，廖文龙，万思宇，彭湃，
申请(专利权)人：酷哇科技有限公司，
类型：发明
国别省市：
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