[发明专利]基于定位补偿的障碍物检测方法、系统、设备及存储介质有效

专利信息
申请号: 202110698851.8 申请日: 2021-06-23
公开(公告)号: CN113298044B 公开(公告)日: 2023-04-18
发明(设计)人: 谭黎敏;孙作雷;饶兵兵;杨骋 申请(专利权)人: 上海西井信息科技有限公司
主分类号: G06V20/58 分类号: G06V20/58;G06V10/762;G06V10/82;G06N3/04;G06N3/08;G06T7/11
代理公司: 上海隆天律师事务所 31282 代理人: 钟宗
地址: 200050 上海市*** 国省代码: 上海;31
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摘要:
搜索关键词: 基于 定位 补偿 障碍物 检测 方法 系统 设备 存储 介质
【说明书】:

发明提供了基于定位补偿的障碍物检测方法、系统、设备及存储介质,该方法包括以下步骤:采集至少一车辆通过识别获得的每个障碍物类别标签以及障碍物类别标签的定位信息;基于电子地图对障碍物类别标签以及定位信息进行聚类,获得障碍物类别标签对应的障碍物在电子地图中的障碍物区域;对半径超过预设阈值的障碍物区域建立对应的障碍物类别标签的置信度补偿区域;以及当车辆至少基于采集到图像进行神经网络识别时,若像素对应的定位信息位于置信度补偿区域中,则增加障碍物类别标签的置信度,再进行障碍物类别标签排序后,输出像素的障碍物类别标签。本发明能够基于定位进行障碍物置信度的补偿,尤其提高了实时检测大型障碍物的准确性。

背景技术

近年来,随着汽车驾驶辅助技术的日益成熟,各种汽车辅助功能被越来越多地应用在量产汽车上。汽车驾驶辅助技术是汽车由“机械化”向“智能化”发展的一个必经的技术阶段;其可以为驾驶员驾驶行为提供安全保障,同时提高车辆行驶的舒适性、安全性、燃油经济性。在驾驶辅助技术和无人驾驶技术中,环境感知是其重要的核心组成部分。环境感知技术指车辆通过包括摄像头、超声波雷达、毫米波雷达、激光雷达等传感器的相关信号对周围环境进行感知,为车辆的控制决策提供重要依据。尤其是,精确实时的防碰撞预警有重要的应用意义,尤其是在辅助驾驶安全警示和自动驾驶的自动控制中起到决定性作用,比如在自动驾驶中,防碰撞预警可以尽可能多地减少事故,避免人身和财产损失;在自动驾驶中,防碰撞预警越精确,安全性越高。

目前,通过双目图片检测出物体的大小,位置,类别和朝向等3D信息在机器人,自动驾驶和车路协同等领域都有着重要的应用。但是在复杂路况下,例如:无人码头等地,障碍物的体积差别非常大,很多大型障碍物例如:门吊等,无人车在距离门吊较远的地方时,能够拍摄的到门吊的较完整的照片,从而机器视觉的神经网络能够较容易识别出这个障碍物的类别,但是越靠近门吊,拍摄到的图片只显示了门吊一部分的外观,机器视觉的神经网络能反而很难识别出门吊。这种情况下大大制约了无人车与其他无人吊装设备之间的配合效果。

因此,本发明提供了一种基于定位补偿的障碍物检测方法、系统、设备及存储介质。

需要说明的是,在上述背景技术部分公开的信息仅用于加强对本发明的背景的理解,因此可以包括不构成对本领域普通技术人员已知的现有技术的信息。

发明内容

针对现有技术中的问题,本发明的目的在于提供基于定位补偿的障碍物检测方法、系统、设备及存储介质,克服了现有技术的困难,能够基于定位进行障碍物置信度的补偿,尤其提高了实时检测大型障碍物的准确性。

本发明的实施例提供一种基于定位补偿的障碍物检测方法,包括以下步骤:

S110、采集至少一车辆通过识别获得的每个障碍物类别标签以及所述障碍物类别标签的定位信息;

S120、基于电子地图对障碍物类别标签以及定位信息进行聚类,获得所述障碍物类别标签对应的障碍物在电子地图中的障碍物区域;

S130、对半径超过预设阈值的障碍物区域建立对应的所述障碍物类别标签的置信度补偿区域;以及

S140、当车辆至少基于采集到图像进行神经网络识别时,若像素对应的定位信息位于所述置信度补偿区域中,则增加所述障碍物类别标签的置信度,再进行障碍物类别标签排序后,输出所述像素的障碍物类别标签。

优选地,还包括以下步骤:

S150、根据所述图像内个像素的障碍物类别标签进行聚类,根据聚类结果对所述图像分割为多个区域,并获得所述区域对应的所述图像障碍物类别标签。

优选地,所述步骤S110中,通过车辆的双目摄像装置采集的图像数据和/或激光雷达采集的点云数据获得,所有障碍物基于所述车辆的距离以及障碍物类别标签;通过基于车辆的实时定位信息以及姿态检测,获得所述障碍物的定位信息。

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