[发明专利]基于单目相机的三维目标检测方法、装置和计算机设备

说明书

本申请涉及一种基于单目相机的三维目标检测方法、装置、计算机设备和存储介质。所述方法包括：获取单目相机采集的自动驾驶场景下的图像；将所述图像输入至训练好的目标对象检测模型中的分散注意力残差网络，利用可变形卷积对所述图像进行上采样，并将上采样后得到的各特征图与前低层的特征图进行融合；将融合后的特征图进行特征增强；基于增强后的特征图回归出用于标识目标对象的三维框、所述目标对象的朝向和所述目标对象的中心点的偏移量；根据所述偏移量调整所述三维框的位置，并得到所述目标对象的目标检测结果。采用本方法能够提高三维目标检测的准确性。

技术领域

本申请涉及计算机技术领域，特别是涉及一种基于单目相机的三维目标检测方法、装置和计算机设备。

背景技术

随着计算机技术的发展，自动驾驶成为研究的热点。在自动驾驶场景中，准确地检测出周边的物体至关重要。为了节约成本，量产的方式主要是利用相机来获取周边障碍物的图像，并根据拍摄的图像检测出周边的物体。

然而，传统方法中，是从拍摄的图像中提取特征，基于输出的特征图来检测物体，由于直接提取特征后得到的特征图的感受野不高，而相机拍摄的图像与真实物体对比存在畸变，所以，直接在感受野不高的特征图进行检测，无法准确地检测出自动驾驶场景中周边的物体。

发明内容

基于此，有必要针对上述技术问题，提供一种能够提高准确性的基于单目相机的三维目标检测方法、装置、计算机设备和存储介质。

一种基于单目相机的三维目标检测方法，所述方法包括：

获取单目相机采集的自动驾驶场景下的图像；

将所述图像输入至训练好的目标对象检测模型中的分散注意力残差网络，利用可变形卷积对所述图像进行上采样，并将上采样后得到的各特征图与前低层的特征图进行融合；

将融合后的特征图进行特征增强；

基于增强后的特征图回归出用于标识目标对象的三维框、所述目标对象的朝向和所述目标对象的中心点的偏移量；

根据所述偏移量调整所述三维框的位置，并得到所述目标对象的目标检测结果。

在其中一个实施例中，所述将所述图像输入至训练好的目标对象检测模型中的分散注意力残差网络，利用可变形卷积对所述图像进行上采样的步骤，进一步包括：

将所述图像输入至训练好的目标对象检测模型中的分散注意力残差网络；

在利用可变形卷积对所述图像进行多次上采样的过程中，针对每次上采样，根据所述图像中的目标对象的几何形状对卷积核变形，得到与所述几何形状相适应的卷积核；

基于与所述几何形状相适应的卷积核对所述图像进行上采样，得到感受野与目标对象的大小相符合的特征图。

在其中一个实施例中，所述利用可变形卷积对所述图像进行上采样，并将上采样后得到的各特征图与前低层的特征图进行融合的步骤，进一步包括：

利用可变形卷积对所述图像进行多次上采样，并将每次上采样后得到的各特征图与前低层的特征图进行融合；

其中，所述前低层的特征图，是本次上采样前对应的上一层采样后输出的且未融合的特征图。

在其中一个实施例中，所述基于增强后的特征图回归出用于标识目标对象的三维框、所述目标对象的朝向和所述目标对象的中心点的偏移量的步骤，进一步包括：

基于增强后的特征图在所述图像中添加先验框，并根据所述先验框，回归出所述三维框的长度和宽度；

依据所述目标对象的中心点距离单目相机的距离，回归出所述目标对象的朝向、所述目标对象的中心点的偏移量、以及所述三维框的高度；