三维目标检测方法、装置、计算机设备、存储介质制造方法及图纸

技术编号:43968049 阅读:16 留言:0更新日期:2025-01-10 19:57
本申请涉及一种三维目标检测方法、装置、计算机设备、存储介质和计算机程序产品。所述方法包括:获取待检测图像以及点云深度信息,将待检测图像和点云深度信息输入至预训练的目标检测模型;通过目标检测模型提取得到待检测图像中的二维图像特征,并根据二维图像特征生成目标对象的目标检测结果;通过目标检测模型根据点云深度信息生成目标对象的三维占用信息;通过目标检测模型根据目标检测结果和三维占用信息,生成目标对象的三维目标检测结果。采用本方法能够利用基于点云深度信息生成的三维占用信息补偿二维图像特征中缺失的深度信息,从而提高三维目标检测结果的检测精度。

【技术实现步骤摘要】

本申请涉及自动驾驶,特别是涉及一种三维目标检测方法、装置、计算机设备、存储介质和计算机程序产品。


技术介绍

1、在自动驾驶
中,三维目标检测是一个重要的感知任务。自动驾驶车辆通过三维目标检测可以智能地预测附近三维目标的位置、大小或类别等信息。目前,常用的三维目标检测技术主要分为以下两种:基于视觉的单目三维目标检测技术和基于雷达的三维目标检测技术。

2、基于视觉的单目三维目标检测技术,是一种利用单目相机(也即,只有一个摄像头的相机)采集的二维图像进行三维目标检测的技术。而基于雷达的三维目标检测技术,是一种利用高成本雷达设备采集的点云数据进行三维目标检测的技术。由于基于视觉的单目三维目标检测技术在硬件部署上仅需一个摄像头即可实现,并且其目标检测精度也不会受到雨雪等环境原因影响,相较于基于雷达的三维目标检测技术而言,显示了巨大的优势,也受到了工业界学术界的广泛关注。

3、但在实际应用场景下,由于二维图像缺失深度信息,使得基于视觉的单目三维目标检测技术难以学习到与深度相关的特征,从而导致目前基于视觉的单目三维目标检测技术对于深度的预测本文档来自技高网...

【技术保护点】

1.一种三维目标检测方法,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,所述获取待检测图像以及点云深度信息,包括:

3.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述目标检测模型的预训练方法,包括:

4.根据权利要求3所述的方法,其特征在于,所述通过所述初始目标检测模型根据所述检测图像样本的图像特征样本生成对象样本的初始检测结果,包括:

5.根据权利要求4所述的方法,其特征在于,所述方法还包括:

6.根据权利要求5所述的方法,其特征在于,所述根据所述剪枝后的目标检测模型,确定在边缘设备使用的目标检测模型,包括...

【技术特征摘要】

1.一种三维目标检测方法,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,所述获取待检测图像以及点云深度信息,包括:

3.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述目标检测模型的预训练方法,包括:

4.根据权利要求3所述的方法,其特征在于,所述通过所述初始目标检测模型根据所述检测图像样本的图像特征样本生成对象样本的初始检测结果,包括:

5.根据权利要求4所述的方法,其特征在于,所述方法还包括:

6.根据权利要求5所述的方法,其特征在于,所述根据...

【专利技术属性】
技术研发人员:高川赵起超
申请(专利权)人:中汽创智科技有限公司
类型:发明
国别省市:

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