[发明专利]目标检测方法、装置、设备及计算机可读存储介质

权利要求书

1.一种目标检测方法，其特征在于，包括：

获取激光雷达采集的点云数据与图像采集装置采集的图像数据，所述激光雷达与所述图像采集装置按照相同的采集频率同步进行数据采集；

分别获取所述点云数据对应的点云特征信息以及所述图像数据对应的图像特征信息；

对所述点云特征信息与所述图像特征信息进行特征融合操作，获得目标特征信息；

根据所述目标特征信息进行目标检测，获得目标物体信息；

根据所述目标物体信息控制遥控可移动平台运行；

所述分别获取所述点云数据对应的点云特征信息以及所述图像数据对应的图像特征信息之前，还包括：

将所述点云数据输入至预设的第一网络模型，获得所述点云数据对应的第一点云特征信息；所述第一网络模型以残差神经网络为基础，并采用特征金字塔网络作为特征提取网络，以及在ResNet50中stage1-5的基础上，增加额外的stage6；所述第一网络模型还采用膨胀卷积结构；

相应地，所述分别获取所述点云数据对应的点云特征信息以及所述图像数据对应的图像特征信息，包括：

将所述点云数据输入至预设的区域候选网络，获得所述点云数据对应的目标物体集合；

通过预设的图像特征提取对所述图像数据进行初步特征提取，获得第一图像特征信息；

根据所述目标物体集合对所述第一图像特征信息中与所述目标物体集合对应的位置进行再次特征提取，获得所述图像特征信息；

根据所述目标物体集合对所述第一点云特征信息中与所述目标物体集合对应的位置进行再次特征提取，获得所述点云特征信息。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述获取激光雷达采集的点云数据与图像采集装置采集的图像数据，包括：

获取至少一个激光雷达采集的点云数据，所述至少一个激光雷达中包括一个预设的主激光雷达与从激光雷达；

将从激光雷达采集的点云数据转换至所述主激光雷达采集的点云数据的坐标系上。

3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述将所述点云数据输入至预设的第一网络模型，获得所述点云数据对应的目标物体集合之前，还包括：

在竖直方向上对所述点云数据进行切片操作，获得点云俯视图；

相应地，所述将所述点云数据输入至预设的区域候选网络，获得所述点云数据对应的目标物体集合，包括：

将所述点云俯视图输入至预设的区域候选网络，获得所述点云数据对应的目标物体集合。

4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述将所述点云数据输入至预设的区域候选网络，获得所述点云数据对应的目标物体集合之前，还包括：

获取第一待处理数据，所述第一待处理数据中包括预设的点云数据；

对所述预设的点云数据中的目标物体集合进行标注，获得第一待训练数据；

通过所述第一待训练数据对预设的第一待训练模型进行训练，获得所述区域候选网络，所述区域候选网络用于对点云数据中的目标物体集合进行识别。

5.根据权利要求1-3任一项所述的方法，其特征在于，所述对所述点云特征信息与所述图像特征信息进行特征融合操作，获得目标特征信息，包括：

对所述点云特征信息与所述图像特征信息进行维度叠加操作，获得目标特征信息。

6.根据权利要求1-3任一项所述的方法，其特征在于，所述对所述点云特征信息与所述图像特征信息进行特征融合操作，获得目标特征信息，包括：

确定所述点云数据与所述图像数据对应的权重值；

根据所述权重值对所述点云特征信息与所述图像特征信息进行特征融合操作，获得目标特征信息。