[发明专利]障碍物检测方法、装置、计算机设备和存储介质

说明书

本申请涉及一种障碍物检测方法、装置、计算机设备和存储介质。所述方法包括：获取目标车辆所处道路的道路场景图像；对所述道路场景图像进行障碍物识别处理，得到所述道路场景图像中各障碍物分别对应的区域信息和景深信息；根据各障碍物分别对应的区域信息，确定具有遮挡关系的目标障碍物，并根据所述目标障碍物的景深信息，确定各目标障碍物间的相对景深关系；获取与所述目标车辆对应的测距装置采集的对各所述障碍物的测距结果；根据所述各目标障碍物间的相对景深关系、以及各所述障碍物的测距结果，确定与所述目标车辆所处道路对应的障碍物检测结果。采用本方法能够提高障碍物检测的准确性。

技术领域

本申请涉及计算机技术领域，特别是涉及一种障碍物检测方法、装置、计算机设备和存储介质。

背景技术

随着人工智能技术的发展，出现了自动驾驶技术，自动驾驶技术依靠人工智能、视觉计算、雷达、监控装置和全球定位系统协同合作，使得计算机系统在没有人类的主动操作下，自动、安全地控制机动车辆。目前可以通过传感器对障碍物进行距离检测，基于距离检测所得到的障碍物到车辆的距离确定出障碍物相对于车辆的危险等级，以及时躲避危险等级较高的障碍物实现自动驾驶。

然而，对于存在粘连或遮挡的两个以上的障碍物，采用上述距离检测方式，往往无法准确地判断出这些障碍物之间的相对位置关系，进而导致对障碍物的检测结果不准确。

发明内容

基于此，有必要针对上述技术问题，提供一种能够准确地对障碍物进行检测的障碍物检测方法、装置、计算机设备和存储介质。

一种障碍物检测方法，所述方法包括：

获取目标车辆所处道路的道路场景图像；

对所述道路场景图像进行障碍物识别处理，得到所述道路场景图像中各障碍物分别对应的区域信息和景深信息；

根据各障碍物分别对应的区域信息，确定具有遮挡关系的目标障碍物，并根据所述目标障碍物的景深信息，确定各目标障碍物间的相对景深关系；

获取与所述目标车辆对应的测距装置采集的对各所述障碍物的测距结果；

根据所述各目标障碍物间的相对景深关系、以及各所述障碍物的测距结果，确定与所述目标车辆所处道路对应的障碍物检测结果。

一种障碍物检测装置，所述装置包括：

道路场景图像获取模块，用于获取目标车辆所处道路的道路场景图像；

障碍物识别处理模块，用于对所述道路场景图像进行障碍物识别处理，得到所述道路场景图像中各障碍物分别对应的区域信息和景深信息；

相对景深关系确定模块，用于根据各障碍物分别对应的区域信息，确定具有遮挡关系的目标障碍物，并根据所述目标障碍物的景深信息，确定各目标障碍物间的相对景深关系；

测距结果获取模块，用于获取与所述目标车辆对应的测距装置采集的对各所述障碍物的测距结果；

障碍物检测结果确定模块，用于根据所述各目标障碍物间的相对景深关系、以及各所述障碍物的测距结果，确定与所述目标车辆所处道路对应的障碍物检测结果。

在一个实施例中，所述特征提取网络包括特征提取主干网络和特征金字塔网络，所述障碍物识别处理模块，还用于：

将所述道路场景图像输入所述特征提取主干网络，经过所述特征提取主干网络中不同尺度的卷积网络层的处理，得到多个对应于不同尺度的主干特征图；

将所述不同尺度的主干特征图输入所述特征金字塔网络，经过所述特征金字塔网络处理，得到多个对应于不同尺度的特征图。

在一个实施例中，所述实例分割网络包括区域生成网络、目标分类网络和目标分割网络，所述障碍物识别处理模块，还用于：