[发明专利]一种道路障碍物区域检测方法

权利要求书

1.一种道路障碍物区域检测方法，其特征在于，包括：

获得待检测道路的图像；

根据所述待检测道路的图像和用于识别所述图像中的疑似障碍物区域的道路障碍物检测模型，获得所述图像中的疑似障碍物区域，其中，将所述图像中的疑似障碍物作为目标实体，以紧密包裹目标实体的检测框为所述道路障碍物检测模型的输出结果；

按照预设的筛选机制筛选所述疑似障碍物区域，获得所述图像中的障碍物区域，包括以下至少一种方式：

根据所述疑似障碍物区域的面积对所述疑似障碍物区域进行筛选；

根据所述疑似障碍物区域为所述障碍物区域的置信度进行筛选，所述置信度是用于排除所述待检测道路中遗撒的非障碍物的置信度；

对重叠的所述疑似障碍物区域进行筛选；

对所述图像中的非障碍物对象进行筛选，所述非障碍物对象是指所述图像中的人和车辆；

判断各个疑似障碍物区域的出现次数是否大于或等于预设的出现次数，若是，确定大于或等于预设的出现次数的疑似障碍物区域为所述障碍物区域；

其中，所述待检测道路中的障碍物是指影响道路中的车辆或行人正常行驶的垃圾或遗撒物，所述障碍物区域为所述待检测道路中需要清理的区域。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述待检测道路的图像和用于识别所述图像中的疑似障碍物区域的道路障碍物检测模型，获得所述图像中的疑似障碍物区域，包括：

将所述待检测道路的图像输入所述道路障碍物检测模型，获得所述图像中的疑似障碍物区域。

3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：

将所述待检测道路的图像、以及所述障碍物区域的信息作为训练样本训练所述道路障碍物检测模型，获得训练后的道路障碍物检测模型。

4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述按照预设的筛选机制筛选所述疑似障碍物区域，获得所述图像中的障碍物区域，包括：

获得所述待检测道路的图像中的预设检测区域；

确定所述预设检测区域中的疑似障碍物区域为所述障碍物区域。

5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述疑似障碍物区域的面积对所述疑似障碍物区域进行筛选，包括：

确定所述疑似障碍物区域的面积与所述图像总面积之间的比值；

判断所述疑似障碍物区域的面积与所述图像总面积之间的比值是否大于或等于预设的障碍物区域占比参数；

若是，则确定所述疑似障碍物区域为所述障碍物区域。

6.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述疑似障碍物区域为所述障碍物区域的置信度进行筛选，包括：

确定所述疑似障碍物区域为所述障碍物区域的置信度；

判断所述疑似障碍物区域为所述障碍物区域的置信度是否大于或等于预设的置信度阈值，若是，则确定所述疑似障碍物区域为所述图像中的障碍物区域。

7.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述对重叠的所述疑似障碍物区域进行筛选，包括：

确定所述图像中不同疑似障碍物区域之间的交并比；

判断所述图像中不同疑似障碍物区域之间的交并比是否大于或等于第一预设交并比，若是，则确定大于或等于所述预设交并比的不同疑似障碍物区域为同一个障碍物区域。

8.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述对所述图像中的非障碍物对象进行筛选，包括：

根据所述待检测道路的图像，获得所述图像中的非障碍物对象区域；

确定所述图像中的疑似障碍物区域与所述非障碍物对象区域之间的交并比；

判断所述图像中的疑似障碍物区域与所述非障碍物对象区域之间的交并比是否小于或等于第二预设交并比，若是，则确定所述疑似障碍物区域为所述图像中的障碍物区域。

9.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述获得待检测道路的图像，包括：

获得针对所述待检测道路拍摄的视频流；

对所述视频流进行解析，获得所述视频流中的各个视频帧。