[发明专利]物体检测方法及装置、计算机可读存储介质及无人车

权利要求书

1.一种物体检测方法，包括：

获取待检测物体的原始点云、待检测物体的图像，以及图像中的像素点的语义标签；

根据原始点云，生成待检测物体的候选检测框；

根据候选检测框，生成虚拟点云；

将原始点云与虚拟点云融合，得到融合点云；

通过将融合点云投影到图像坐标系中，确定融合点云中每个点对应的语义标签；

利用三维检测模型，根据融合点云以及融合点云中每个点对应的语义标签，生成待检测物体的三维检测框。

2.根据权利要求1所述的物体检测方法，其中，所述根据候选检测框，生成虚拟点云，包括：

生成候选检测框的栅格；

根据候选检测框的栅格，生成虚拟点云。

3.根据权利要求2所述的物体检测方法，其中，虚拟点云中的每个点与候选检测框的栅格中的一个网格对应，虚拟点云的密度大于原始点云的密度。

4.根据权利要求1所述的物体检测方法，其中，所述通过将融合点云投影到图像坐标系中，确定融合点云中每个点对应的语义标签，包括：

通过将融合点云投影到图像坐标系中，确定融合点云中每个点与图像中每个像素点的对应关系；

根据融合点云中每个点与图像中每个像素点的对应关系，以及图像中每个像素点的语义标签，确定融合点云中每个点对应的语义标签。

5.根据权利要求1所述的物体检测方法，其中，所述将原始点云与虚拟点云融合，得到融合点云，包括:

将原始点云与虚拟点云叠加，得到融合点云。

6.根据权利要求1所述的物体检测方法，其中，所述利用三维检测模型，根据融合点云以及融合点云中每个点对应的语义标签，生成待检测物体的三维检测框，包括：

将融合点云中每个点的坐标与该点的语义标签拼接，得到点云和图像的融合信息；

利用三维检测模型，根据点云和图像的融合信息，生成待检测物体的三维检测框。

7.根据权利要求6所述的物体检测方法，其中，所述将融合点云中每个点的坐标与该点的语义标签拼接，得到点云和图像的融合信息，包括：

将融合点云中每个点的坐标与该点的语义标签串联成数组，作为点云和图像的融合信息。

8.根据权利要求6所述的物体检测方法，其中，所述三维检测模型包括第一特征提取网络和检测网络，所述利用三维检测模型，根据点云和图像的融合信息，生成待检测物体的三维检测框，包括：

利用第一特征提取网络，提取点云和图像的融合信息的特征；

利用第一检测网络，根据点云和图像的融合信息的特征，生成待检测物体的三维检测框。

9.根据权利要求1所述的物体检测方法，其中，所述图像中的像素点的语义标签为对图像进行语义分割生成的每个像素点的类别。

10.根据权利要求1所述的物体检测方法，其中，所述待检测物体的原始点云通过激光雷达对待检测物体扫描得到、待检测物体的图像通过相机对待检测物体拍摄得到。

11.根据权利要求1所述的物体检测方法，其中，所述根据原始点云，生成待检测物体的候选检测框，包括：

利用第二特征提取网络，提取原始点云的特征；

利用第二检测网络，根据原始点云的特征，生成待检测物体的候选检测框。