[发明专利]目标检测方法、装置、电子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：

获取相机采集的图像数据，以及获取雷达采集的点云数据；

获取检测类型参考数据；其中，所述检测类型参考数据包括以下至少一项：所述相机和所述雷达所在的可移动设备所处场景的场景数据、所述可移动设备的速度、最接近所述可移动设备的目标障碍物与所述可移动设备之间的距离；

确定与所述检测类型参考数据相匹配的目标检测类型；

根据所述图像数据和所述点云数据，得到所述目标检测类型对应的目标检测结果。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述图像数据和所述点云数据，得到所述目标检测类型对应的目标检测结果，包括：

采用所述目标检测类型对应的融合方式，将所述图像数据和所述点云数据进行融合，以得到融合结果；

根据所述融合结果，得到所述目标检测类型对应的目标检测结果。

3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述采用所述目标检测类型对应的融合方式，将所述图像数据和所述点云数据进行融合，以得到融合结果，包括：

在所述目标检测类型为三维目标检测类型的情况下，将所述图像数据转换为相应的点云数据，将转化得到的点云数据与所述雷达采集的点云数据进行融合，以得到融合结果；

在所述目标检测类型为二维目标检测类型的情况下，将所述图像数据的数据通道与所述点云数据的数据通道进行特征连接，并将特征连接结果作为融合结果。

4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述图像数据和所述点云数据，得到所述目标检测类型对应的目标检测结果，包括：

在所述目标检测类型为三维目标检测类型的情况下，将所述图像数据和所述点云数据输入所述三维目标检测类型对应的第一神经网络，以得到所述第一神经网络输出的三维目标检测结果；

在所述目标检测类型为二维目标检测类型的情况下，将所述图像数据和所述点云数据输入所述二维目标检测类型对应的第二神经网络，以得到所述第二神经网络输出的二维目标检测结果。

5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述检测类型参考数据包括所述场景数据，且所述场景数据包括场景类型；

所述确定与所述检测类型参考数据相匹配的目标检测类型，包括：

在所述检测类型参考数据中的所述场景类型为停车场类型的情况下，确定与所述检测类型参考数据相匹配的目标检测类型为三维目标检测类型；

在所述检测类型参考数据中的所述场景类型为高速公路类型的情况下，确定与所述检测类型参考数据相匹配的目标检测类型为二维目标检测类型。

6.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述检测类型参考数据包括所述场景数据，且所述场景数据包括光线强度；

所述确定与所述检测类型参考数据相匹配的目标检测类型，包括：

在所述检测类型参考数据中的所述光线强度小于预设强度的情况下，确定与所述检测类型参考数据相匹配的目标检测类型为三维目标检测类型；

在所述检测类型参考数据中的所述光线强度大于或等于预设强度的情况下，确定与所述检测类型参考数据相匹配的目标检测类型为二维目标检测类型。

7.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述检测类型参考数据包括所述速度；

所述确定与所述检测类型参考数据相匹配的目标检测类型，包括：

在所述检测类型参考数据中的所述速度小于预设速度的情况下，确定与所述检测类型参考数据相匹配的目标检测类型为三维目标检测类型；

在所述检测类型参考数据中的所述速度大于或等于预设速度的情况下，确定与所述检测类型参考数据相匹配的目标检测类型为二维目标检测类型。