[发明专利]一种物体检测方法及装置

权利要求书

1.一种物体检测方法，其特征在于，包括：

获取待处理点云；

以第一预设距离阈值为激光点间距的上限值，对所述待处理点云中的激光点进行聚类，得到至少一个点云簇；

其中，所述点云簇中包括至少一个检测对象，所述第一预设距离阈值基于同一检测对象的不同部分之间可能出现的最大距离设置；

构建所述点云簇的有向包围框，并将所述有向包围框对应的空间划分为多个预设规格的体素；

根据所述点云簇对应的体素，确定所述点云簇内包括的检测对象的目标数量；

对所述点云簇对应的体素进行聚类，直至得到所述目标数量个体素簇，以使同一所述体素簇内的激光点对应同一个检测对象。

2.根据权利要求1所述的物体检测方法，其特征在于，所述根据所述点云簇对应的体素，确定所述点云簇内包括的检测对象的目标数量，包括：

获取所述点云簇对应的各体素的体素特征，其中，所述体素特征由预设维数的特征向量表征；

根据所述点云簇对应的各体素的体素特征，确定所述点云簇内包括的检测对象的目标数量。

3.根据权利要求2所述的物体检测方法，其特征在于，所述获取所述点云簇对应的各体素的体素特征，包括：

分别将所述点云簇对应的每一体素作为目标体素；

将所述目标体素内包括的激光点输入预训练的特征提取模型，得到所述目标体素的体素特征；

其中，所述特征提取模型以体素包括的激光点为输入，以预设维数的特征向量为输出，训练神经网络得到。

4.根据权利要求2所述的物体检测方法，其特征在于，所述根据所述点云簇对应的各体素的体素特征，确定所述点云簇内包括的检测对象的目标数量，包括：

获取包括多个体素标准特征的体素标准特征集；

针对所述点云簇对应的每一个体素，分别计算所述体素的体素特征与各所述体素标准特征的欧式距离；

将所得欧式距离小于第二预设距离阈值的体素特征作为目标体素特征；

根据所述目标体素特征的数量确定所述点云簇内包括的检测对象的目标数量。

5.根据权利要求4所述的物体检测方法，其特征在于，所述体素标准特征集包括多个特征子集；

所述根据所述目标体素特征的数量确定所述点云簇内包括的检测对象的目标数量，包括：

分别统计各所述特征子集中各所述体素标准特征对应的目标体素特征的数量；

针对每一所述特征子集，将所述特征子集中各所述体素标准特征对应的目标体素特征的数量中的最大值，作为所述特征子集对应的检测对象的数量；

将各所述特征子集对应的检测对象的数量之和，作为所述点云簇内包括的检测对象的目标数量。

6.根据权利要求5所述的物体检测方法，其特征在于，一所述特征子集对应一对象类型，所述方法还包括：

根据所述目标体素特征对应的体素标准特征所属的特征子集，确定检测对象对应的对象类型。

7.根据权利要求4所述的物体检测方法，其特征在于，获取所述体素标准特征集的过程，包括：

获取样本对象的样本点云；

构建所述样本点云的有向包围框；

将所述样本点云的有向包围框对应的空间划分为多个所述预设规格的样本体素；

分别将所述样本体素内包括的激光点输入所述特征提取模型，得到相应的候选体素标准特征；

在各所述候选体素标准特征中筛选满足预设筛选规则的体素标准特征，得到所述体素标准特征集。