[发明专利]目标标定方法、装置、电子设备及可读存储介质有效

专利信息
申请号: 201810866306.3 申请日: 2018-08-01
公开(公告)号: CN110378360B 公开(公告)日: 2021-10-15
发明(设计)人: 李政;李雨倩;刘懿 申请(专利权)人: 北京京东尚科信息技术有限公司;北京京东世纪贸易有限公司
主分类号: G06K9/62 分类号: G06K9/62;G06K9/00;G01S17/86
代理公司: 上海弼兴律师事务所 31283 代理人: 薛琦;罗朗
地址: 100195 北京市海淀区杏石口路6*** 国省代码: 北京;11
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摘要:
搜索关键词: 目标 标定 方法 装置 电子设备 可读 存储 介质
【权利要求书】:

1.一种目标标定方法,其特征在于,所述目标标定方法包括:

通过图像采集装置获取待测环境的拍摄图像;

识别所述拍摄图像得到多个目标及每个目标的所属类别;

通过雷达传感器获取所述待测环境的雷达点云数据;

对所述雷达点云数据进行聚类得到多个聚类块;

预设所述图像采集装置与所述雷达传感器的转换关系,所述转换关系用于表征所述图像采集装置和所述雷达传感器的相对位置;

将所述多个目标按照所述转换关系转换至雷达坐标系中对应得到多个转换后目标;

对每个所述转换后目标,将所述转换后目标与每个聚类块进行匹配;

将与所述转换后目标对应的目标的所属类别标定为与所述转换后目标匹配成功的聚类块的类别;

所述对每个所述转换后目标,将所述转换后目标与每个聚类块进行匹配的步骤之前,所述目标标定方法还包括:

获取每个目标的第一形状信息;

获取每个聚类块的第二形状信息;

所述将所述转换后目标与每个聚类块进行匹配的步骤具体包括:

根据所述第一形状信息和所述第二形状信息将所述转换后目标与每个聚类块进行匹配;

所述对每个所述转换后目标,将所述转换后目标与每个聚类块进行匹配的步骤之前,所述目标标定方法还包括:

获取所述多个目标在拍摄坐标系中的第一位置信息;

获取所述多个聚类块在所述雷达坐标系中的第二位置信息;

所述根据所述第一形状信息和所述第二形状信息将所述转换后目标与每个聚类块进行匹配的步骤具体包括:

根据所述转换关系获取所述多个转换后目标在所述雷达坐标系中的第三位置信息;

根据所述第二位置信息和所述第三位置信息得到与所述转换后目标的距离最近的若干聚类块;

根据所述第一形状信息和所述第二形状信息得到所述若干聚类块中与所述转换后目标的相似度最高的目标聚类块;

所述将与所述转换后目标对应的目标的所属类别赋给与所述转换后目标匹配成功的聚类块的步骤具体包括:

将与所述转换后目标对应的目标的所属类别标定为所述目标聚类块的类别。

2.如权利要求1所述的目标标定方法,其特征在于,所述第一形状信息包括第一长度和第一高度,所述第二形状信息包括第二长度和第二高度,所述根据所述第一形状信息和所述第二形状信息得到所述若干聚类块中与所述转换后目标的相似度最高的目标聚类块的步骤具体包括:

计算得到所述第一长度与所述第二长度的第一比值和所述第一高度与所述第二高度的第二比值;

将所述第一比值与所述第二比值的乘积作为所述相似度;

选取所述若干聚类块中与所述转换后目标的相似度最接近1的聚类块为所述目标聚类块。

3.如权利要求1所述的目标标定方法,其特征在于,所述识别所述拍摄图像得到多个目标及每个目标的所属类别的步骤具体包括:

预设一类别库,所述类别库存储有多个已知目标及与所述已知目标对应的已知类别;

将所述类别库和所述拍摄图像输入深度学习算法模型得到所述多个目标及每个目标的所属类别。

4.一种电子设备,包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序,其特征在于,所述处理器执行所述计算机程序时实现权利要求1至3任一项所述的目标标定方法。

5.一种计算机可读存储介质,其上存储有计算机程序,其特征在于,所述程序被处理器执行时实现权利要求1至3任一项所述的目标标定方法的步骤。

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