基于视觉图像的3D目标检测方法及系统技术方案

本发明专利技术提供了一种基于视觉图像的3D目标检测方法及系统，包括：步骤S1：采集并且预处理视觉图像，得到预处理视觉图像；步骤S2：特征提取所述预处理视觉图像，得到特征图；步骤S3：基于特征图的特征金字塔，得到特征融合特征图；步骤S4：目标预测与目标回归所述特征融合特征图的检测头部分，得到预测的置信度与目标的边界框；步骤S5：判断目标边界框的IOU是否大于预设阈值，结果为是，则滤除相应的边界框；结果为否，则不处理；步骤S6：基于经步骤S5得到的边界框，通过回归网络计算并且输出障碍物的3D信息。本发明专利技术基于视觉图像的小目标检测方法，改善无人驾驶等场景的较远或较小目标物的识别效果，并且可以获得目标物的深度信息。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术属于无人驾驶目标检测，具体地，涉及基于视觉图像的3d目标检测方法及系统。更具体是涉及工业场景无人化车辆针对行人等较小目标物体的3d实时检测。

技术介绍

1、随着无人驾驶技术的迅速发展，环境感知作为无人驾驶车辆的“眼睛”，一直以来都是国内外无人驾驶
的重点。针对行人等较小目标物体的检测一直是一个重点和难点，尤其是存在遮挡、距离较远处的行人，甚至更小的目标物。

2、专利文献cn115984268a公开了一种基于机器视觉的目标检测方法、装置、电子设备以及介质。所述方法包括确定待检测目标的待检测图像；确定待检测图像采用的至少两个目标滑动窗口，采用目标滑动窗口对待检测图像进行切分得到对应的待检测切分子图像，至少两个目标滑动窗口包括至少两个不同预设尺寸的滑动窗口；依据至少两个目标滑动窗口切分的待检测切分子图像对待检测目标进行缺陷检测。但是该方法计算耗时严重，很难实现实时的目标检测。

3、专利文献cn111582093a公开了一种基于计算机视觉和深度学习的高分辨率图像中小目标自动检测方法，主要步骤包括：首先将原有小目标检测任务进行本文档来自技高网...

【技术保护点】

1.一种基于视觉图像的3D目标检测方法，其特征在于，包括：

2.根据权利要求1所述的基于视觉图像的3D目标检测方法，其特征在于，在所述步骤S1中，所述预处理，即通过Focus模块将所述视觉图像分别在宽度方向与高度方向上每隔一个像素点进行采样，得到四个预处理特征图；进而在通道维度上拼接四个所述预处理特征图，得到预处理视觉图像。

3.根据权利要求2所述的基于视觉图像的3D目标检测方法，其特征在于，在所述步骤S2中，包括：

4.根据权利要求1所述的基于视觉图像的3D目标检测方法，其特征在于，在所述步骤S3中，包括：

5.根据权利要求4所述的基于视...

【技术特征摘要】

1.一种基于视觉图像的3d目标检测方法，其特征在于，包括：

2.根据权利要求1所述的基于视觉图像的3d目标检测方法，其特征在于，在所述步骤s1中，所述预处理，即通过focus模块将所述视觉图像分别在宽度方向与高度方向上每隔一个像素点进行采样，得到四个预处理特征图；进而在通道维度上拼接四个所述预处理特征图，得到预处理视觉图像。

3.根据权利要求2所述的基于视觉图像的3d目标检测方法，其特征在于，在所述步骤s2中，包括：

4.根据权利要求1所述的基于视觉图像的3d目标检测方法，其特征在于，在所述步骤s3中，包括：

5.根据权利要求4所述的基于视觉图像的3d目标检测方法，其特征在于，在所述步骤s6中，包括：

...

【专利技术属性】
技术研发人员：蔡泽茜，李运荣，齐艺童，
申请(专利权)人：上海宝信软件股份有限公司，
类型：发明
国别省市：