[发明专利]目标检测方法、装置及电子设备

权利要求书

1.一种目标检测方法，其特征在于，所述方法包括：

获取待检测的点云数据；所述点云数据为车端激光雷达扫描得到的；

对所述点云数据分别进行俯视图特征提取和环视图特征提取，得到俯视图特征和环视图特征；

基于预设的俯视图与环视图的对应关系，确定所述环视图特征在俯视图上的映射特征；

将所述俯视图特征和所述映射特征进行拼接，得到所述待检测的点云数据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，对所述点云数据分别进行俯视图特征提取和环视图特征提取，得到俯视图特征和环视图特征的步骤，包括：

对所述点云数据分别进行BEV编码和RV编码，得到俯视图点云数据和环视图点云数据；

对所述俯视图点云数据和所述环视图点云数据分别进行栅格化处理，得到栅格点云数据；

将所述俯视图点云数据和所述环视图点云数据分别对应的栅格点云数据输入预设点云特征提取模型，得到所述俯视图点云数据对应的俯视图特征和所述环视图点云数据对应的环视图特征。

3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，将所述俯视图点云数据对应的栅格点云数据输入预设点云特征提取模型，得到所述俯视图点云数据对应的俯视图特征的步骤，包括：

针对所述俯视图点云数据中每个栅格，均执行以下步骤：

将所述栅格中每个点对应的特征值输入所述预设点云特征提取模型，得到所述栅格对应的64维特征；其中，所述每个点对应的特征值包括稀疏因子在内的11个特征；

将各个所述栅格分别对应的64维特征作为所述俯视图点云数据对应的俯视图特征。

4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述稀疏因子a如下：

其中，x、y、z表示点的在三维空间坐标系中的三维坐标值。

5.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，将所述环视图点云数据对应的栅格点云数据输入预设点云特征提取模型，得到所述环视图点云数据对应的环视图特征的步骤之前，还包括：

对所述环视图点云数据对应的栅格点云数据进行栅格筛选，得到2D空间栅格点云数据；

将所述2D空间栅格点云数据作为新的栅格点云数据，继续执行所述将所述环视图点云数据对应的栅格点云数据输入预设点云特征提取模型，得到所述环视图点云数据对应的环视图特征的步骤。

6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，所述环视图点云数据对应的栅格点云数据以柱面坐标系中的角度、半径和高度来表征；

对所述环视图点云数据对应的栅格点云数据进行筛选，得到2D空间栅格点云数据的步骤，包括：

针对每个具有相同角度坐标和高度坐标的栅格序列中，筛选出包含的点云数量最大的目标栅格；

由筛选出的各个目标栅格在以角度和高度为横纵坐标的坐标系中组成2D空间栅格点云数据。

7.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述俯视图与环视图对应关系预存于哈希表中；

基于预设的俯视图与环视图的对应关系，确定所述环视图特征在俯视图上的映射特征的步骤，包括：

根据所述哈希表中俯视图与环视图的对应关系，将所述环视图特征映射于俯视图中，得到所述环视图特征在俯视图上的映射特征。

8.一种目标检测装置，其特征在于，所述装置包括：

数据获取模块，用于获取待检测的点云数据；所述点云数据为车端激光雷达扫描得到的；

特征提取模块，用于对所述点云数据分别进行俯视图特征提取和环视图特征提取，得到俯视图特征和环视图特征；

特征映射模块，用于基于预设的俯视图与环视图的对应关系，确定所述环视图特征在俯视图上的映射特征；

特征拼接模块，用于将所述俯视图特征和所述映射特征进行拼接，得到所述待检测的点云数据对应的目标检测结果。