基于车辆的障碍物检测方法、装置、电子设备及存储介质制造方法及图纸

本发明专利技术涉及一种基于车辆的障碍物检测方法、装置、电子设备及存储介质，包括：获取车辆所在环境的视觉图像和点云图像；视觉图像为2D图像，点云图像为3D图像；在所述车辆所在环境中，基于与车辆之间的距离划分有多个区域；确定视觉图像中区域的2D图像特征，以及确定点云图像中区域的3D图像特征；根据各区域的2D图像特征和各区域的3D图像特征，得到初始预测特征；其中，初始预测特征表征预测的各区域中是否存在障碍物、以及预测存在障碍物的区域的2D图像特征和3D图像特征；根据初始预测特征和所有区域的3D图像特征，确定障碍物的位置信息。本发明专利技术通过两个阶段的特征处理，提高障碍物的检测精度。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术涉及自动驾驶，具体涉及一种基于车辆的障碍物检测方法、装置、电子设备及存储介质。

技术介绍

1、随着自动驾驶技术的快速发展，人们对自动驾驶的安全性要求越来越高。自动驾驶的车辆需要检测出道路中的障碍物，并对障碍物进行及时避让。

2、道路中经常会出现车辆、行人等障碍物，若不能对障碍物进行准确检测，则可能会造成交通事故，影响道路安全。因此，如何对障碍物进行精准检测，是目前亟需解决的问题。

技术实现思路

1、本专利技术提供一种基于车辆的障碍物检测方法、装置、电子设备及存储介质，以提高障碍物检测的精度。

2、第一方面，本专利技术提供一种基于车辆的障碍物检测方法，包括：

3、获取车辆所在环境的视觉图像和点云图像；其中，所述视觉图像为表征车辆所在环境的2d图像，所述点云图像为表征车辆所在环境的3d图像；在所述车辆所在环境中，基于与车辆之间的距离划分有多个区域；

4、确定所述视觉图像中每一区域的2d图像特征，以及确定所述点云图像中每一区域的3d图像特征；其中，所述2d图本文档来自技高网...

【技术保护点】

1.一种基于车辆的障碍物检测方法，其特征在于，包括：

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，根据各区域的2D图像特征和各区域的3D图像特征，得到初始预测特征，包括：

3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，根据每一区域的2D图像特征和3D图像特征，确定每一区域的预测结果，包括：

4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，对所述区域的2D图像特征和3D图像特征进行融合处理，得到所述区域的第一融合特征，包括：

5.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，根据各区域的预测结果，以及所述目标区域的2D图像特征和3D图像特征，确定所述初始预测特征...

【技术特征摘要】

1.一种基于车辆的障碍物检测方法，其特征在于，包括：

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，根据各区域的2d图像特征和各区域的3d图像特征，得到初始预测特征，包括：

3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，根据每一区域的2d图像特征和3d图像特征，确定每一区域的预测结果，包括：

4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，对所述区域的2d图像特征和3d图像特征进行融合处理，得到所述区域的第一融合特征，包括：

5.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，根据各区域的预测结果，以及所述目标区域的2d图像特征和3d图像特征，确定所述初始预测特征，包括：

6.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，根据所述初始预测特征和所有区域的3d图像特征，确定所述障碍物的位置信息，包括：

7.根据权利要求6所述的方法，其特征在于，对所述初始预测特征和所有区域的3d图像特征进行融合处理，得到所述第二融合特征，包括：

8.根据权利要求6所述的方法，其特征在于，一个区域中划分有多个子区域；根据所述第二融合特...

【专利技术属性】
技术研发人员：魏宇飞，
申请(专利权)人：重庆长安汽车股份有限公司，
类型：发明
国别省市：