[发明专利]目标检测方法、计算机设备、计算机可读存储介质及车辆

权利要求书

1.一种目标检测方法，其特征在于，所述方法包括：

对车辆行驶环境内三维点云的点云空间进行栅格化处理形成多个三维的点云栅格，将包含三维点云的点云栅格作为目标点云栅格；

根据每个所述目标点云栅格的稀疏度，确定每个所述目标点云栅格各自对应的卷积空洞率，所述卷积空洞率与所述稀疏度成正相关关系；

根据所述卷积空洞率对稀疏卷积进行空洞处理，形成空洞稀疏卷积；

通过所述空洞稀疏卷积提取相应目标点云栅格的点云栅格特征；

采用注意力机制对所述点云栅格特征进行加权，以获取全局点云特征；

根据所述全局点云特征进行目标检测。

2.根据权利要求1所述的目标检测方法，其特征在于，在“根据每个所述目标点云栅格的稀疏度，确定每个所述目标点云栅格各自对应的卷积空洞率”的步骤之前，所述方法还包括通过下列方式确定每个所述目标点云栅格的稀疏度：

获取在预设的邻域范围内与当前目标点云栅格相邻的点云栅格；

确定所述相邻的点云栅格中目标点云栅格的栅格数量；

根据所述栅格数量确定当前目标点云栅格的稀疏度。

3.根据权利要求2所述的目标检测方法，其特征在于，“根据每个所述目标点云栅格的稀疏度，确定每个所述目标点云栅格各自对应的卷积空洞率”的步骤具体包括根据当前目标点云栅格的稀疏度并通过下列公式确定当前目标点云栅格对应的卷积空洞率：

其中，d_r表示卷积空洞率，N表示所述相邻的点云栅格的栅格数量，M表示所述相邻的点云栅格中目标点云栅格的栅格数量，表示稀疏度，s₁和s₂表示预设的超参数，表示向上取整运算。

4.根据权利要求1所述的目标检测方法，其特征在于，“采用注意力机制对所述点云栅格特征进行加权，以获取全局点云特征”的步骤具体包括：

对车辆行驶环境内三维点云的点云空间再次进行栅格化处理形成多个三维的超栅格，其中，所述超栅格包括多个所述点云栅格；

针对每个所述超栅格，采用注意力机制分别对所述超栅格内每个点云栅格的点云栅格特征进行加权，得到每个点云栅格的第一注意力加权特征，根据所述第一注意力加权特征确定所述超栅格的超栅格特征；

采用注意力机制分别对所述超栅格的超栅格特征进行加权，得到每个所述超栅格的第二注意力加权特征；

根据每个所述点云栅格的第一注意力加权特征与每个所述点云栅格所属超栅格特征的第二注意力加权特征，获取所述全局点云特征。

5.根据权利要求4所述的目标检测方法，其特征在于，“根据每个所述点云栅格的第一注意力加权特征与每个所述点云栅格所属超栅格特征的第二注意力加权特征，获取所述全局点云特征”的步骤具体包括：

对每个所述点云栅格的第一注意力加权特征与每个所述点云栅格所属超栅格特征的第二注意力加权特征进行特征拼接，根据特征拼接的结果获取所述全局点云特征；

或者，

对每个所述点云栅格的第一注意力加权特征、每个所述点云栅格所属超栅格特征的超栅格特征和第二注意力加权特征进行特征拼接，根据特征拼接的结果获取所述全局点云特征。

6.根据权利要求4所述的目标检测方法，其特征在于，“根据所述第一注意力加权特征确定所述超栅格的超栅格特征”的步骤具体包括：

对所述超栅格内每个点云栅格的第一注意力加权特征进行平均处理得到均值特征，将所述均值特征作为所述点云超栅格的超栅格特征。

7.根据权利要求1所述的目标检测方法，其特征在于，在“对车辆行驶环境内三维点云的点云空间进行栅格化处理形成多个三维的点云栅格”的步骤之前，所述方法还包括：

通过远距离环境感知设备获取所述车辆行驶环境内的三维点云。

8.一种计算机设备，包括处理器和存储装置，所述存储装置适于存储多条程序代码，其特征在于，所述程序代码适于由所述处理器加载并运行以执行权利要求1至7中任一项所述的目标检测方法。