[发明专利]三维目标检测方法、电子设备及计算机存储介质在审

专利信息
申请号: 202210740332.8 申请日: 2022-06-28
公开(公告)号: CN115035493A 公开(公告)日: 2022-09-09
发明(设计)人: 苗振伟;江妍沁;占新;卿泉;张力 申请(专利权)人: 阿里巴巴达摩院(杭州)科技有限公司
主分类号: G06V20/56 分类号: G06V20/56;G06V10/82;G06V10/44;G06N3/08;G06N3/04
代理公司: 北京合智同创知识产权代理有限公司 11545 代理人: 李杰;兰淑铎
地址: 310023 浙江省杭州市余杭*** 国省代码: 浙江;33
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摘要:
搜索关键词: 三维 目标 检测 方法 电子设备 计算机 存储 介质
【说明书】:

本申请实施例提供了一种三维目标检测方法、电子设备及计算机存储介质,其中,三维目标检测方法包括:获取针对相同三维环境场景的多个不同视野的环境图像,并提取每个环境图像对应的多尺度特征;基于提取出的每个环境图像对应的多尺度特征,生成所述三维环境场景对应的、极坐标系下的鸟瞰特征图;对所述鸟瞰特征图进行极坐标系下的三维目标检测,获得三维目标检测结果。通过本申请实施例,提高了三维目标检测的准确度和效率。

技术领域

本申请实施例涉及图像检测技术领域,尤其涉及一种三维目标检测方法、电子设备及计算机存储介质。

背景技术

在无人驾驶及机器人等领域,对环境的感知能力是保障其正常工作的一种重要能力。而要实现对环境的正确感知,三维目标检测则是环境感知的基础功能。通过三维目标检测,可以预测三维场景中物体的位置和类别,并判断物体的大小和朝向。进而,基于此,可以实现诸如行驶预测、路径规划等作业任务。

三维目标检测中的一个重要分支是基于视觉图像的三维目标检测,目前,一种较常用的基于视觉图像的三维目标检测采用深度预测的方式,该种方式将图像像素转化为伪激光雷达数据,然后利用点云三维目标检测算法进行检测。但是,该方式对深度预测的精度要求较高,不精确的深度预测会使检测器性能大幅下降,导致检测结果不够准确。

发明内容

有鉴于此,本申请实施例提供一种三维目标检测方案,以至少部分解决上述问题。

根据本申请实施例的第一方面,提供了一种三维目标检测方法,包括:获取针对相同三维环境场景的多个不同视野的环境图像,并提取每个环境图像对应的多尺度特征;基于提取出的每个环境图像对应的多尺度特征,生成所述三维环境场景对应的、极坐标系下的鸟瞰特征图;对所述鸟瞰特征图进行极坐标系下的三维目标检测,获得三维目标检测结果。

根据本申请实施例的第二方面,提供了一种电子设备,包括:处理器、存储器、通信接口和通信总线,所述处理器、所述存储器和所述通信接口通过所述通信总线完成相互间的通信;所述存储器用于存放至少一可执行指令,所述可执行指令使所述处理器执行如第一方面所述方法对应的操作。

根据本申请实施例的第三方面,提供了一种计算机存储介质,其上存储有计算机程序,该程序被处理器执行时实现如第一方面所述的方法。

根据本申请实施例提供的方案,首先,以不同视野的多个环境图像为检测依据,在不同视野下,多个环境图像的信息可以互为补充,避免在单视野下因某个或某些物体的信息不够充分(如图像不清晰或图像中缺失某些物体的信息或物体呈像过小等),而影响后续的信息处理和目标检测效果。其次,每个环境图像又对应有多尺度特征,从而使得多个环境图像对应的特征更为丰富和全面,为后续目标检测提供更丰富的信息和更好的数据基础。再者,不管是基于多个环境图像的多尺度特征生成的鸟瞰特征图,还是基于鸟瞰特征图进行的三维目标检测,均是在极坐标系下进行,避免了传统三维目标检测方式中,因需采样到笛卡尔坐标系而造成的信息损失,使得检测结果更为精准。并且,由上可见,本申请实施例提供的三维目标检测方案,完全无需将图像像素转化为伪激光雷达数据,也无需采用深度预测的方式,因而,既避免了因需深度预测需高精度数据而产生的数据高精度要求,检测成本高的问题,有效降低了三维目标检测的实现成本,又可避免在采用深度预测时因数据精度不高而导致的检测不准确的问题,提高了三维目标检测的准确度和效率。

附图说明

为了更清楚地说明本申请实施例或现有技术中的技术方案,下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍,显而易见地,下面描述中的附图仅仅是本申请实施例中记载的一些实施例,对于本领域普通技术人员来讲,还可以根据这些附图获得其他的附图。

图1A为适用本申请实施例方案的示例性系统的示意图;

图1B为适用本申请实施例方案的示例性三维目标检测模型结构的示意图;

图2A为根据本申请实施例的一种三维目标检测方法的步骤流程图;

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