[发明专利]车辆检测的方法、装置及计算机可读存储介质

权利要求书

1.一种车辆检测的方法，其特征在于，应用于终端，所述方法包括：

获取至少一个第一全景图像样本，得到第一全景图像数据集，所述第一全景图像样本为通过所述终端上的全景摄像机拍摄得到的图像，所述第一全景图像样本中包括至少一个第一车辆图像；

确定每个第一全景图像样本中至少一个第一车辆图像的标签，所述标签包括所述至少一个第一车辆图像的类别信息和位置信息，所述至少一个第一车辆图像的位置信息为用于标注所述至少一个第一车辆图像的至少一个矩形框的位置信息；

通过所述每个第一全景图像样本，以及所述每个第一全景图像样本中至少一个第一车辆图像的标签，对第一网络进行训练，得到第一车辆检测模型；

通过所述每个第一全景图像样本、所述每个第一全景图像样本中至少一个第一车辆图像的标签以及所述第一车辆检测模型，对第二网络进行训练，得到第二车辆检测模型，所述第二网络用于对所述每个第一全景图像样本中至少一个第一车辆图像进行尺度变化，所述尺度变化包括缩放变化、倾斜变化和/或裁剪变化，所述第二网络的第一个卷积层与所述第一网络的全连接层连接；

其中，所述第二车辆检测模型用于对目标全景图像样本进行检测，得到所述目标全景图像样本中至少一个待检测车辆图像的标签，所述至少一个待检测车辆图像中包含至少一个发生尺度变化的待检测车辆图像，所述目标全景图像样本为对无人驾驶车辆的周围环境进行拍摄得到的图像样本。

2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述第二网络包括第一子网络和第二子网络，所述第一子网络的最后一个池化层与所述第二子网络的第一个卷积层连接；

所述通过所述每个第一全景图像样本、所述每个第一全景图像样本中至少一个第一车辆图像的标签以及所述第一车辆检测模型，对第二网络进行训练，得到第二车辆检测模型，包括：

对于所述每个第一全景图像样本，将所述第一全景图像样本、所述第一全景图像样本中至少一个第一车辆图像的标签以及所述第一车辆检测模型输入至所述第一子网络中，并接收所述第一子网络的最后一个池化层输出的与所述第一全景图像样本对应的车辆特征图、所述车辆特征图中至少一个第二车辆图像的标签以及第三车辆检测模型，所述车辆特征图用于表示所述至少一个第二车辆图像的特征；

将通过所述第一子网络得到的至少一个车辆特征图通过所述第二子网络的第一个卷积层输入至所述第二子网络中，通过所述第二子网络对所述至少一个车辆特征图进行尺度变化，得到至少一个形变车辆特征图，每个形变车辆特征图中包括的至少一个第三车辆图像为发生尺度变化的车辆图像，所述第三车辆图像的标签与所述第二车辆图像的标签相同；

通过所述至少一个形变车辆特征图、每个形变车辆特征图中至少一个第三车辆图像的标签以及所述第三车辆检测模型，对所述第二子网络进行训练，得到所述第二车辆检测模型，所述第二车辆检测模型用于检测发生尺度变化的待检测车辆图像的标签。

3.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述第二车辆检测模型用于对目标全景图像样本进行检测，得到所述目标全景图像样本中至少一个待检测车辆图像的标签，包括：

将所述目标全景图像样本输入至所述第二车辆检测模型，并接收所述第二车辆检测模型输出的所述目标全景图像样本中至少一个待检测车辆图像的类别信息和位置信息，所述至少一个待检测车辆图像的位置信息为用于标注所述至少一个待检测车辆图像的至少一个立方体框的位置信息；

将所述至少一个待检测车辆图像的类别信息和位置信息确定为所述至少一个待检测车辆图像的标签。

4.如权利要求3所述的方法，其特征在于，接收所述第二车辆检测模型输出的所述目标全景图像样本中至少一个待检测车辆图像的位置信息，包括：

确定当所述目标全景图像样本呈现圆柱形时，包括的至少一个待检测车辆图像的圆柱坐标；

根据所述圆柱坐标确定所述至少一个待检测车辆图像的经度和纬度，所述经度和纬度用于表示将圆柱形的目标全景图像样本展开成矩形的全景图像样本时，所述矩形的全景图像样本中至少一个待检测车辆图像的位置信息；

将所述经度和所述纬度转换成空间转换坐标；

根据所述空间转换坐标确定所述至少一个待检测车辆图像的实际三维坐标，并将所述实际三维坐标确定为所述至少一个待检测车辆图像的位置信息。