[发明专利]一种目标对象的检测方法、装置、设备和存储介质

权利要求书

1.一种目标对象的检测方法，其特征在于，包括：

将获取的三维点云数据压缩至鸟瞰图视角的待检测图像；

将所述待检测图像输入预先训练出的目标检测模型，根据所述目标检测模型的输出结果确定所述待检测图像中包含的对象的类型和位置；

其中，所述目标检测模型中包含主干网络和检测器，所述检测器包含至少两个并联的子检测模块；所述主干网络用于对所述待检测图像进行特征提取，各所述子检测模块分别用于基于所述主干网络提取的特征图矩阵检测具有本子检测模块对应的尺寸大小的对象的类型和位置，并且不同子检测模块对应的尺寸大小不同。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，各所述子检测模块包括：降维模块和整流模块；所述降维模块用于对所述主干网络输出的特征图矩阵进行降维处理，以输出降维后的特征图矩阵；所述整流模块，用于将所述降维模块输出的特征图矩阵转变为特征向量；其中，各所述降维模块输出的降维后的特征图矩阵的尺寸大小与本降维模块所属子检测模块对应的尺寸大小负相关；

所述检测器还包括：第一合并模块，用于将各所述整流模块输出的特征向量进行合并，得到所述目标检测模型的输出结果。

3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述至少两个并联的子检测模块包括：第一子检测模块、第二子检测模块和第三子检测模块；其中：

所述第一子检测模块对应第一尺寸大小，所述第二子检测模块对应第二尺寸大小，所述第三子检测模块对应第三尺寸大小，并且第一尺寸大小大于第二尺寸大小，第二尺寸大小大于第三尺寸大小。

4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述检测器还包括：共享模块，用于对所述主干网络输出的特征图矩阵进行下采样处理后输出给第一子检测模块、第二子检测模块和第三子检测模块；

所述第一子检测模块包括：第一下采样模块，用于对所述共享模块输出的特征图矩阵进行下采样后输出；第一降维模块，用于对所述第一下采样模块输出的特征图矩阵进行降维处理，得到第四尺寸大小的特征图矩阵；第一整流模块，用于将所述第一降维模块输出的第四尺寸大小的特征图矩阵转变为特征向量后输出；

所述第二子检测模块包括：第二降维模块，用于对所述共享模块输出的特征图矩阵进行降维处理，得到第五尺寸大小的特征图矩阵；第二整流模块，用于将所述第二降维模块输出的第五尺寸大小的特征图矩阵转变为特征向量后输出；

所述第三子检测模块包括：预处理模块，用于对所述主干网络输出的特征图矩阵进行特征提取后输出给第二合并模块；上采样模块，用于对所述共享模块输出的特征图矩阵进行上采样处理后输出给第二合并模块；所述第二合并模块，用于对所述预处理模块输出的特征图矩阵以及所述上采样模块输出的特征图矩阵进行合并处理后输出给第三降维模块；所述第三降维模块，用于对所述第二合并模块输出的特征图矩阵进行降维处理，得到第六尺寸大小的特征图矩阵；第三整流模块，用于将所述第三降维模块输出的第六尺寸大小的特征图矩阵转变为特征向量后输出；其中，第四尺寸大小小于第五尺寸大小，第五尺寸大小小于第六尺寸大小。

5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述共享模块、所述第一下采样模块、所述第一降维模块、所述第二降维模块、所述预处理模块、所述上采样模块、以及所述第三降维模块均包括至少一个深度可分离卷积。

6.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述主干网络采用Xception网络结构，所述Xception网络结构中的通道数小于728，并且所述Xception网络结构中的中间流模块的重复次数小于8。