[发明专利]目标对象属性信息确定方法、装置、电子设备及存储介质

权利要求书

1.一种目标对象属性信息确定方法，其特征在于，包括：

对待检测图像进行目标对象检测，得到目标对象检测结果；所述待检测图像为车辆周围环境图像；

当所述目标对象检测结果指示存在目标对象时，从所述目标对象检测结果中获取所述目标对象在所述待检测图像中的位置信息和所述目标对象的第一属性信息；所述第一属性信息表征所述目标对象的类型；所述目标对象是对智能驾驶决策有影响的对象；

从所述待检测图像中确定所述位置信息对应的待处理区域；

当所述第一属性信息指示所述目标对象为第一类型时，对所述待处理区域进行第二属性提取，得到所述目标对象的第二属性信息；所述第二属性信息用于确定所述目标对象的第一子类型；所述第一子类型为所述第一类型的细分类型。

2.根据权利要求1所述的目标对象属性信息确定方法，其特征在于，所述方法还包括：

当所述第一属性信息指示所述目标对象为第二类型时，对所述待处理区域进行第三属性提取，得到所述目标对象的第三属性信息；所述第三属性信息为所述第二类型的补充信息。

3.根据权利要求1或2所述的目标对象属性信息确定方法，其特征在于，所述对待检测图像进行目标对象检测，得到目标对象检测结果，包括：

根据所述目标对象检测模型对所述待检测图像进行目标对象检测，得到所述目标对象检测结果；

其中，当所述目标对象检测结果指示存在所述目标对象时，所述目标对象检测结果包括目标对象检测框的坐标信息和尺寸信息；所述坐标信息和所述尺寸信息用于确定所述目标对象在所述待检测图像中的位置信息。

4.根据权利要求3所述的目标对象属性信息确定方法，其特征在于，所述目标对象检测模型的生成方式，包括：

获取已标注的第一训练图像集合；所述第一训练图像集合中每帧第一训练图像包括所述目标对象；

构建预设机器学习模型；

根据所述第一训练图像集合对所述预设机器学习模型进行目标对象检测训练，直至满足初始训练结束条件，得到初始目标对象检测模型；

根据所述初始目标对象检测模型对未标注的第二训练图像集合中每帧第二训练图像进行自动标注，得到已标注的第二训练图像集合；

对所述已标注的第二训练图像集合进行校验，得到校验后的第二训练图像集合；

根据所述校验后的第二训练图像集合，对所述初始目标对象模型进行训练，直至满足预设训练结束条件，得到所述目标对象检测模型。

5.根据权利要求1所述的目标对象属性信息确定方法，其特征在于，所述第二属性信息包括主颜色信息；

所述对所述待处理区域进行第二属性提取，得到所述目标对象的第二属性信息，包括：

对所述待处理区域进行主颜色提取，得到所述目标对象的主颜色信息。

6.根据权利要求5所述的目标对象属性信息确定方法，其特征在于，所述对所述待处理区域进行主颜色提取，得到所述目标对象的主颜色信息，包括：

确定多个候选颜色中每个候选颜色在所述待处理区域中的感兴趣子区域；

对所述每个候选颜色对应的感兴趣子区域进行边缘提取，得到所述每个候选颜色的边缘信息；

基于所述每个候选颜色的边缘信息，确定所述每个候选颜色的覆盖面积；

基于所述每个候选颜色的覆盖面积，从所述多个候选颜色中确定主颜色，得到所述目标对象的主颜色信息。

7.根据权利要求6所述的目标对象属性信息确定方法，其特征在于，所述基于所述每个候选颜色的覆盖面积，从所述多个候选颜色中确定主颜色，得到所述目标对象的主颜色信息，包括：

基于所述每个候选颜色的覆盖面积，对所述多个候选颜色进行排序，得到排序结果；

若所述排序结果中排序第一的候选颜色为第一预设颜色，获取排序结果中排序第二的候选颜色；

若所述排序第二的候选颜色为第二预设颜色，分别确定第一预设颜色对应的第一外接矩形的尺寸和第二预设颜色对应的第二外接矩形的尺寸；

若所述第一外接矩形的尺寸和所述第二外接矩形的尺寸满足第一预设条件，将所述第二预设颜色作为主颜色，得到所述目标对象的主颜色信息。