[发明专利]目标检测方法、装置、设备以及存储介质

说明书

本申请公开了目标检测方法、装置、设备以及存储介质，涉及目标检测、深度学习领域。具体实现方案为：获取点云数据；根据点云数据中点云点的位置，将点云数据划分为多个点云点集合；分别提取各点云点集合中点云点的特征，确定点云数据的特征图；根据特征图以及预先训练的目标检测模型，确定点云数据中的对象。本实现方式可以准确快速地对点云数据进行目标检测。

技术领域

本申请涉及计算机技术领域，具体涉及目标检测、深度学习技术领域，尤其涉及目标检测方法、装置、设备以及存储介质。

背景技术

随着无人驾驶、高精地图、智慧城市、增强现实等概念的提出，许多环境都需要进行三维环境感知和交互。例如在自动驾驶环境下，系统需要感知定位周围的行人和汽车，并了解他们的运动状态，将周围的环境进行分割，方便系统做出合理的控制决策。在许多三维场景理解问题中，都采用数据驱动的方法去完成特定的任务。

点云数据应用广泛在三维场景理解任务中，包括目标检测、目标跟踪、运动估计等。其中，目标检测是场景感知里最主要的任务之一，尤其在自动驾驶、AGV(AutomatedGuided Vehicle，自动导引运输车)巡航等场景应用中起至关重要的作用。3D目标检测比2D目标检测更具有挑战性，3D目标有着更加丰富的立体信息，这些丰富的信息可以为路径规划和决策系统提供更多的可靠性保障。

发明内容

提供了一种目标检测方法、装置、设备以及存储介质。

根据第一方面，提供了一种目标检测方法，包括：获取点云数据；根据点云数据中点云点的位置，将点云数据划分为多个点云点集合；分别提取各点云点集合中点云点的特征，确定点云数据的特征图；根据特征图以及预先训练的目标检测模型，确定点云数据中的对象。

根据第二方面，提供了一种目标检测装置，包括：点云获取单元，被配置成获取点云数据；点云划分单元，被配置成根据点云数据中点云点的位置，将点云数据划分为多个点云点集合；特征提取单元，被配置成分别提取各点云点集合中点云点的特征，确定点云数据的特征图；目标检测单元，被配置成根据特征图以及预先训练的目标检测模型，确定点云数据中的对象。

根据第三方面，提供了一种执行目标检测方法的电子设备，包括：至少一个处理器；以及与上述至少一个处理器通信连接的存储器；其中，存储器存储有可被至少一个处理器执行的指令，上述指令被至少一个处理器执行，以使至少一个处理器能够执行如第一方面所描述的方法。

根据第四方面，提供了一种存储有计算机指令的非瞬时计算机可读存储介质，上述计算机指令用于使计算机执行如第一方面所描述的方法。

根据第五方面，一种计算机程序产品，包括计算机程序，上述计算机程序在被处理器执行时实现如第一方面所描述的方法。

根据本申请的技术提供了一种目标检测方法，可以快速准确地识别出点云数据中的目标。

应当理解，本部分所描述的内容并非旨在标识本公开的实施例的关键或重要特征，也不用于限制本公开的范围。本公开的其它特征将通过以下的说明书而变得容易理解。

附图说明

附图用于更好地理解本方案，不构成对本申请的限定。其中：

图1是本申请的一个实施例可以应用于其中的示例性系统架构图；

图2是根据本申请的目标检测方法的一个实施例的流程图；

图3是根据本申请的目标检测方法的一个应用场景的示意图；

图4是根据本申请的目标检测方法的另一个实施例的流程图；

图5是根据本申请的目标检测装置的一个实施例的结构示意图；

图6是用来实现本申请实施例的执行目标检测方法的电子设备的框图。

具体实施方式