[发明专利]目标检测方法、装置、系统、电子设备及存储介质

说明书

本申请实施例提供了目标检测方法、装置、系统、电子设备及存储介质，获取由相机采集的可见光图像；针对每一帧可见光图像，对该帧可见光图像进行特征提取，得到该帧可见光图像的图像特征；获取由雷达采集的雷达点云数据；分别确定各帧雷达点云数据对应的伪可见光图像；针对每一帧雷达点云数据，对该帧雷达点云数据对应的伪可见光图像进行特征提取，得到该帧雷达点云数据对应的图像特征；针对采集时间上对应的可见光图像与雷达点云数据，将该可见光图像的图像特征与该雷达点云数据对应的图像特征进行融合，得到融合特征；利用目标检测网络对融合特征进行分析，得到目标属性信息，其中，目标属性信息包括目标的位置信息，提高了目标检测的准确度。

技术领域

本申请涉及数据处理技术领域，特别是涉及目标检测方法、装置、系统、电子设备及存储介质。

背景技术

随着智能交通的发展，对传感器获取数据要求越来越高，交通目标的检测已成为智慧交通中一个关键环节，其中，交通目标可以为机动车、非机动车及行人等。尤其是在在无人驾驶技术中，目标检测的性能十分关键。相关技术中，目标检测主要依靠相机，其在目标分类及尺度估计等方面有较大优势，但是其易受光照等影响，并且针对目标位置的检测也存在一定误差。如何准确的进行目标检测，成为亟待解决的问题。

发明内容

本申请实施例的目的在于提供一种目标检测方法、装置、系统、电子设备及存储介质，以实现提高目标检测的准确性。具体技术方案如下：

第一方面，本申请实施例提供了一种目标检测方法，所述方法包括：

获取由相机采集的可见光图像；

针对每一帧可见光图像，对该帧可见光图像进行特征提取，得到该帧可见光图像的图像特征；

获取由雷达采集的雷达点云数据；

分别确定各帧雷达点云数据对应的伪可见光图像；

针对每一帧雷达点云数据，对该帧雷达点云数据对应的伪可见光图像进行特征提取，得到该帧雷达点云数据对应的图像特征；

针对采集时间上对应的可见光图像与雷达点云数据，将该可见光图像的图像特征与该雷达点云数据对应的图像特征进行融合，得到融合特征；

利用目标检测网络对所述融合特征进行分析，得到目标属性信息，其中，所述目标属性信息包括目标的位置信息。

在一种可能的实施方式中，所述分别确定各帧雷达点云数据对应的伪可见光图像，包括：

针对每一帧雷达点云数据，对该帧雷达点云数据进行预处理，得到该帧雷达点云数据对应的待检测雷达点云数据；

将该帧雷达点云数据对应的待检测雷达点云数据投影到指定方向的二维栅格平面上，得到每个栅格中点的数量；

基于每个栅格中点的数量，进行可见光图像的通道映射，得到该帧雷达点云数据对应的伪可见光图像。

在一种可能的实施方式中，所述针对每一帧雷达点云数据，对该帧雷达点云数据进行预处理，得到该帧雷达点云数据对应的待检测雷达点云数据，包括：

针对每一帧雷达点云数据，确定该帧雷达点云数据中静止目标的点云数据，得到该帧雷达点云数据的静止点云数据；

根据该帧雷达点云数据的帧号，选择对应帧号的雷达点云数据；

对所述对应帧号的雷达点云数据中静止目标的点云数据进行位置补偿，得到所述对应帧号的雷达点云数据的补偿静止点云数据；

将该帧雷达点云数据的静止点云数据与所述对应帧号的雷达点云数据的补偿静止点云数据进行叠加，得到待检测雷达点云数据。