[发明专利]目标检测方法、装置、设备及计算机可读存储介质

说明书

本发明提供一种目标检测方法、装置、设备及计算机可读存储介质，方法包括：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；分别获取点云数据对应的点云特征信息以及图像数据对应的图像特征信息；对点云特征信息与图像特征信息进行特征融合操作，获得目标特征信息；根据目标特征信息进行目标检测，获得目标物体信息；根据目标物体信息控制遥控可移动平台运行。由于点云数据包含目标物体的3d信息和距离信息，但较为稀疏；而图像数据包含稠密的纹理、颜色等信息。二者进行融合能够相互弥补，从而获得更为丰富的信息特征，提高目标物体检测的精准度。从而根据该目标特征信息能够更加精准地实现对遥控可移动平台的控制。

技术领域

本发明涉及自动驾驶领域，尤其涉及一种目标检测方法、装置、设备及计算机可读存储介质。

背景技术

随着科技的发展，自动驾驶技术逐渐走进用户的生活，例如自动驾驶汽车、无人机、遥控可移动平台等。在自动驾驶技术中，为了使遥控可移动平台能够安全行驶，需要根据对环境和障碍物的感知确定当前行驶道路上的障碍物信息，进而能够根据障碍物信息进行实时行进路线的规划。

现有技术中一般通过激光雷达或图像采集装置进行障碍物的检测。具体地，激光雷达是一种获取外界信息的主动式传感器，通过发射、接收激光束实现障碍物表面距离的测量，且受外界干扰小。基于图像采集装置的障碍物检测主要利用相机获取高分辨率图像，再利用机器学习的方法，检测图像中的障碍物。对于常见的障碍物(车辆、行人、自行车、路障等)检测模型能够比较精准地给出检测结果。

但是，由于激光雷达受激光线束的限制，对于一些小目标(如行人、骑自行车的人)或低矮的障碍物(如路障)等，点云会比较稀疏，造成障碍物等信息缺失，影响检测效果。而基于图像采集装置的障碍物检测无法检测出非常规障碍物，同时图像采集装置成像容易受到外界干扰，如光照、遮挡、阴影、雨雪等均对图像质量造成很大影响，会极大降低检测效果。另一方面，受外界条件限制，相比激光雷达，基于图像采集装置的障碍物检测很难给出的障碍物精准的3D距离信息。

发明内容

本发明提供一种目标检测方法、装置、设备及计算机可读存储介质，用于解决现有的基于激光雷达或基于图像采集装置的障碍物检测方法障碍物检测不精准的技术问题。

本发明的第一个方面是提供一种目标检测方法，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；

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。

本发明的另一个方面是提供一种目标检测装置，包括：

数据获取模块，用于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；

特征信息获取模块，用于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；

特征融合模块，用于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；

目标检测模块，用于根据所述目标特征信息进行目标检测，获得目标物体信息；

控制模块，用于根据所述目标物体信息控制遥控可移动平台运行。

本发明的又一个方面是提供一种目标检测设备，包括：存储器，处理器；

存储器；用于存储所述处理器可执行指令的存储器；

其中，所述处理器被配置为由所述处理器执行如第一方面所述的目标检测方法。