[发明专利]识别框确定方法、装置、计算机设备、车辆和存储介质

说明书

本申请涉及一种识别框确定方法、装置、计算机设备、车辆和存储介质，计算机设备获取待检测点云图像中包含目标对象的初始识别框，然后根据初始识别框所包含点云的疏密度计算初始识别框的调整值，根据调整值更新识别框，然后基于更新后的识别框进入下一次迭代，直至调整值为负数或零时，最终确定目标对象的目标识别框。采用上述方法可以提升目标识别框的准确度，在自动驾驶技术中，路径规划模块可以根据准确度较高的目标识别框更合理地规划车辆路径，从而提升路径规划的准确性。

技术领域

本申请涉及人工智能技术领域，特别是涉及一种识别框确定方法、装置、计算机设备、车辆和存储介质。

背景技术

随着人工智能技术的发展，人工智能技术在汽车领域方面得到了广泛应用，比如自动驾驶技术。自动驾驶车辆是一个复杂的工程体系，通常包括环境感知模块、行为决策模块、路径规划模块以及行为控制模块等，需要各个模块相互配合才能全方位保证驾驶的安全性。其中，环境感知模块主要用于对静态物体、动态物体以及路面进行识别，其获得的识别结果是行为决策模块、路径规划模块等处理环境的最重要输入条件。例如，路径规划模块是基于充分的环境感知模块提供的周围环境信息和车辆在该环境中的确定位置，根据一定的路径查找算法，找到一条可优的可通行路径，然后实现无人驾驶车辆自动导航到确定位置。

传统技术中，环境感知模块可以通过对环境进行感知处理，输出具有标记目标对象的识别框的图像，然后将上述图像输出至其它模块。

但是，上述环境感知模块对环境进行感知时，会出现输出的识别框过大的问题，导致路径规划模块根据过大的识别框获得错误的路径规划结果。

发明内容

基于此，有必要针对上述技术问题，提供一种能够提升识别框的准确度的识别框确定方法、装置、计算机设备、车辆和存储介质。

一种识别框确定方法，方法包括：

获取待检测点云图像中包含目标对象的初始识别框；

根据初始识别框所包含点云的疏密度计算初始识别框的调整值，直至调整值为负数或零时，获得目标对象的目标识别框。

在其中一个实施例中，上述获得目标对象的目标识别框，包括：

若调整值为正数，则将初始识别框的待调整宽度减去调整值作为新的初始识别框，返回执行根据初始识别框所包含点云的疏密度计算初始识别框的调整值的步骤，直至调整值为负数或零，将当前新的初始识别框确定为目标识别框。

在其中一个实施例中，上述方法还包括：

若调整值为负数或零，则将初始识别框确定为目标识别框。

在其中一个实施例中，上述根据初始识别框所包含点云的疏密度计算初始识别框的调整值，包括：

获取初始识别框的缩框方向；

根据初始识别框所包含点云的疏密度，计算初始识别框在缩框方向上的调整值。

在其中一个实施例中，上述根据初始识别框所包含点云的疏密度，计算初始识别框在缩框方向上的调整值，包括：

基于待检测点云图像中各点云的位置坐标，确定位于初始识别框内的各个目标点云；

根据各目标点云与参考线之间的距离值，以及预设的外扩尺寸，计算调整值；参考线为初始识别框中与缩框方向垂直的中心线，或初始识别框在缩框方向上的其中一个边框。

在其中一个实施例中，上述基于待检测点云图像中各点云的位置坐标，确定位于初始识别框内的各个目标点云，包括：

基于待检测点云图像中各点云的位置坐标、初始识别框的中心位置以及初始识别框的尺寸，确定位于初始识别框内的所有点云；

分别统计初始识别框中位于中心线两侧的点云数量；