[发明专利]目标检测方法及装置

权利要求书

1.一种目标检测方法，其特征在于，包括：

对雷达数据进行统计特征表达，获取第一类特征；

基于预设的目标数量阈值确定表达通道的数量，并基于所述表达通道对所述雷达数据进行三维体素特征表达，获取第二类特征；

基于所述第一类特征和所述第二类特征，确定融合特征；

将所述融合特征输入到目标检测模型，输出目标检测信息；

其中，所述目标检测模型为，以融合特征样本数据为样本，以预先确定的与所述融合特征样本数据对应的目标检测信息样本数据为样本标签进行训练得到。

2.根据权利要求1所述的目标检测方法，其特征在于，所述对雷达数据进行统计特征表达，获取第一类特征，包括：

确定所述雷达数据的目标统计参数；

基于所述目标统计参数，得到与所述目标统计参数对应的所述第一类特征。

3.根据权利要求2所述的目标检测方法，其特征在于，所述目标统计参数包括：所述雷达数据内空间点的最大高度、所述雷达数据内最高的空间点的强度、所述雷达数据内空间点的平均高度、所述雷达数据内空间点的平均强度和所述雷达数据内空间点的总数目中的至少一种。

4.根据权利要求1所述的目标检测方法，其特征在于，所述基于所述表达通道对所述雷达数据进行三维体素特征表达，获取第二类特征，包括：

将所述雷达数据分割为多个三维体素，并基于多个所述三维体素对应提取多个点云参考特征；

将多个所述点云参考特征映射到多个所述表达通道上，得到所述第二类特征，所述三维体素的数量远小于所述表达通道的数量。

5.根据权利要求4所述的目标检测方法，其特征在于，所述基于多个所述三维体素对应提取多个点云参考特征，包括：

从所述三维体素中筛选出多个目标点，对多个所述目标点进行点云预处理，得到多个点云单点特征；

基于所述多个目标点，得到点云上下文特征；

基于所述点云单点特征和所述点云上下文特征，得到所述点云参考特征。

6.根据权利要求1-5中任一项所述的目标检测方法，其特征在于，所述将所述融合特征输入到目标检测模型，输出目标检测信息，包括以下步骤中的至少一种：

将所述融合特征输入到所述目标检测模型的第一检测子模块，输出目标类别信息；

将所述融合特征输入到所述目标检测模型的第二检测子模块，输出目标大小信息；

将所述融合特征输入到所述目标检测模型的第三检测子模块，输出目标位置信息。

7.根据权利要求1-5中任一项所述的目标检测方法，其特征在于，所述基于所述第一类特征和所述第二类特征，确定融合特征，包括：

将所述第一类特征和所述第二类特征进行叠加，得到所述融合特征。

8.一种目标检测装置，其特征在于，包括：

第一获取模块，用于对雷达数据进行统计特征表达，获取第一类特征；

第二获取模块，用于基于预设的目标数量阈值确定表达通道的数量，并基于所述表达通道对所述雷达数据进行三维体素特征表达，获取第二类特征；

确定模块，用于基于所述第一类特征和所述第二类特征，确定融合特征；

输出模块，用于将所述融合特征输入到目标检测模型，输出目标检测信息；

其中，所述目标检测模型为，以融合特征样本数据为样本，以预先确定的与所述融合特征样本数据对应的目标检测信息样本数据为样本标签进行训练得到。

9.根据权利要求8所述的目标检测装置，其特征在于，所述第一获取模块包括：

第一获取子单元，用于确定所述雷达数据的目标统计参数；

第二获取子单元，用于基于所述目标统计参数，得到与所述目标统计参数对应的所述第一类特征。