[发明专利]一种图像目标检测方法

权利要求书

1.一种图像目标检测方法，其特征在于，所述方法包括：

获取3D图像数据；

利用3D点云数据中的深度信息对所述3D图像数据进行图像分割；

从分割出的区域提取样本2D图像数据。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，采用基于凸凹性的LCCP算法进行图像分割。

3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，采用基于凸凹性的LCCP算法进行图像分割，包括：

基于超体聚类的过分割；

在超体聚类的基础上再聚类。

4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，在超体聚类的基础上再聚类，包括：

对于过分割的点云计算不同的块之间凹凸关系；

根据不同的块之间凹凸关系采用区域增长算法将小区域聚类成较大的物体。

5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，对于过分割的点云计算不同的块之间凹凸关系，其中，通过扩展凸面准则和理智准则判据来判断所述凹凸关系。

6.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，根据不同的块之间凹凸关系采用区域增长算法将小区域聚类成较大的物体，其中，只允许区域跨越凸边增长。

7.一种图像识别方法，其特征在于，所述方法包括：

采用如权利要求1～6中任一项所述方法获取所述样本2D图像数据；

对所述样本2D图像数据进行分类识别。

8.根据权利要求7所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：

将所述3D图像数据转化为2D图像数据，并标注识别结果。

9.根据权利要求8所述的方法，其特征在于，根据分割区域在所述2D图像数据中产生检测框，并标注所述识别结果。

10.一种存储介质，其特征在于，所述存储介质上存储有可实现如权利要求1～9中任一项所述方法流程的程序代码。