[发明专利]车距检测方法、装置和系统

权利要求书

1.一种车距检测方法，其特征在于，所述方法包括：

接收安装在本车上的RGB图像采集设备采集的关于所述本车的周边环境的图像；以及

利用训练好的神经网络检测所述图像中的目标对象，并利用所述训练好的神经网络预测所述目标对象距离所述本车的距离，所述神经网络包括检测分支和深度预测分支；

其中，所述利用训练好的神经网络检测所述图像中的目标对象、并利用所述训练好的神经网络预测所述目标对象距离所述本车的距离的步骤包括：

获取所述图像的特征数据；

由所述检测分支基于所述特征数据检测所述图像中的目标对象；

由所述深度预测分支基于所述特征数据预测所述图像中的每个像素点的深度值或预测所述目标对象的每一像素点的深度值，以用于确定所述目标对象距离所述本车的距离；

其中，所述确定所述目标对象距离所述本车的距离包括：

将所述目标对象的中心像素点的深度值作为所述目标对象距离所述本车的距离，或者将所述目标对象的像素点中具有最小深度值的像素点的深度值作为所述目标对象距离所述本车的距离。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：

确定所述目标对象距离所述本车的距离是否小于预定安全距离，如果是，则发出警报。

3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，在确定所述目标对象距离所述本车的距离小于预定安全距离之后，发出警报之前，还包括步骤：

基于所述RGB图像采集设备的位置确定所述目标对象相对于所述本车的方位。

4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述检测所述图像中的目标对象的步骤包括：生成所述目标对象在所述图像上的二维检测框。

5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，在所述利用训练好的神经网络检测所述图像中的目标对象、并预测所述目标对象距离所述本车的距离的步骤之后，还包括：

基于检测出的所述目标对象以及所述目标对象距离所述本车的距离，生成所述目标对象的三维信息，并基于所述目标对象的三维信息对所述本车的周边环境进行建模。

6.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：

针对每个检测到的目标对象，生成对检测到该目标对象的置信度；以及

针对所述置信度高于预定阈值的目标对象进行所述预测。

7.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述RGB图像采集设备为双目RGB相机。

8.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，对所述神经网络的训练包括：

确定需要检测的目标对象的类别；以及

采用包含下述各项的训练数据来训练所述神经网络：所述类别的目标对象、对所述类别的目标对象的类别标注和对所述类别的目标对象的深度标注。

9.根据权利要求8所述的方法，其特征在于，所述对所述类别的目标对象的类别标注通过人工标注来完成。

10.根据权利要求8所述的方法，其特征在于，所述对所述类别的目标对象的深度标注通过深度相机来完成。

11.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述目标对象包括所述图像中的运动目标。