[发明专利]检测方法及装置、智能机器人及存储介质

权利要求书

1.一种检测方法，其特征在于，所述检测方法包括：

获取第一视觉数据和雷达数据；

在所述第一视觉数据中识别到禁行区域时，标记所述禁行区域；

在当前帧所述第一视觉数据中未识别到禁行区域时，根据上一帧所述第一视觉数据的禁行区域标记当前帧所述第一视觉数据中的禁行区域；及

将被标记的所述第一视觉数据和所述雷达数据融合，以确定所述禁行区域的类别和/或几何属性和/或在地图中的位置坐标。

2.根据权利要求1所述的检测方法，其特征在于，所述检测方法还包括：

根据预设的图像检测模型识别所述禁行区域。

3.根据权利要求2所述的检测方法，其特征在于，所述检测方法包括：

获取多帧包含禁行区域的第一视觉数据；

对所述第一视觉数据进行视觉变换，生成多帧第二视觉数据；及

根据所述第一视觉数据、所述第二视觉数据和预设的训练模型生成所述图像检测模型。

4.根据权利要求1所述的检测方法，其特征在于，所述地图包括第一地图，所述将被标记的所述第一视觉数据和所述雷达数据融合，以确定所述禁行区域的类别和/或几何属性和/或在地图中的位置坐标，包括：

对被标记的所述第一视觉数据进行时域滤波以生成第三视觉数据；

识别所述第三视觉数据中的禁行区域并重新进行标记，将被标记的所述第三视觉数据和所述雷达数据融合，以确定所述第三视觉数据中的禁行区域在所述第一地图中的第一位置坐标。

5.根据权利要求4所述的检测方法，其特征在于，所述将被标记的所述第三视觉数据和所述雷达数据融合，以确定所述第三视觉数据中的禁行区域在所述第一地图中的第一位置坐标，包括：

根据预设的第一映射矩阵，将所述第三视觉数据中的禁行区域映射到所述第一地图中，以确定所述第一位置坐标。

6.根据权利要求5所述的检测方法，其特征在于，所述将所述第三视觉数据中的禁行区域映射到所述第一地图中，以确定所述第一位置坐标，还包括：

对所述第三视觉数据中的禁行区域进行放大；及

将放大后的禁行区域映射到所述第一地图中，以确定所述放大后的禁行区域在所述第一地图中的所述第一位置坐标。

7.根据权利要求4所述的检测方法，其特征在于，所述地图还包括第二地图，所述检测方法还包括：

根据预设的第二映射矩阵将所述第一位置坐标映射到所述第二地图中以得到所述第三视觉数据中的禁行区域在所述第二地图中的第二位置坐标；

根据所述第二位置坐标判断当前智能机器人距离实际的禁行区域的距离是否小于预设距离；及

在所述距离小于所述预设距离时，在所述第二地图中标记所述第二位置坐标对应的区域为禁行区域。

8.据权利要求6所述的检测方法，其特征在于，所述将被标记的所述第一视觉数据和所述雷达数据融合，以确定所述禁行区域的类别和/或几何属性和/或在地图中的位置坐标，还包括：

确定所述第三视觉数据中的禁行区域的类别；

根据所述第一位置坐标确定所述第三视觉数据中的禁行区域的几何属性；

根据所述几何属性修正在所述第一地图中的禁行区域并关联所述类别。

9.根据权利要求1所述的检测方法，其特征在于，所述第一视觉数据为可见光图像或深度图像。

10.一种检测装置，其特征在于，所述检测装置包括：

第一获取模块，用于获取第一视觉数据和雷达数据；

第一标记模块，用于在所述第一视觉数据中识别到禁行区域时，标记所述禁行区域；

第二标记模块，用于在当前帧所述第一视觉数据中未识别到禁行区域时，根据上一帧所述第一视觉数据的禁行区域标记当前帧所述第一视觉数据中的禁行区域；及

处理模块，用于将被标记的所述第一视觉数据和所述雷达数据融合，以确定所述禁行区域的类别和/或几何属性和/或在地图中的位置坐标。