[发明专利]物体位置检测方法、装置、可读存储介质及电子设备在审

专利信息
申请号: 201910965138.8 申请日: 2019-10-11
公开(公告)号: CN110781779A 公开(公告)日: 2020-02-11
发明(设计)人: 范坤 申请(专利权)人: 北京地平线机器人技术研发有限公司
主分类号: G06K9/00 分类号: G06K9/00;G06T7/70
代理公司: 11657 北京思源智汇知识产权代理有限公司 代理人: 毛丽琴
地址: 100080 北京*** 国省代码: 北京;11
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摘要:
搜索关键词: 线激光 目标检测 线条 三维坐标 图像 像素 目标物体图像 三维位置信息 物体位置检测 方法和装置 摄像头拍摄 激光雷达 目标物体 图像识别 图像输入 物体识别 准确度 摄像 覆盖
【说明书】:

本公开实施例公开了一种物体位置检测方法和装置,其中,该方法包括:获取摄像头拍摄的线激光图像;从线激光图像中确定表征线激光的线条;确定线条包括的像素的三维坐标;将线激光图像输入预先训练的物体识别模型,得到线激光图像中的目标物体图像的位置信息;基于线条包括的像素的三维坐标和位置信息,确定线激光覆盖的目标物体的三维位置信息。本公开实施例实现了将线激光识别和图像识别相结合进行目标检测,提高了目标检测的准确度,无需使用激光雷达、多摄像头等设备,降低了目标检测的成本。

技术领域

本公开涉及计算机技术领域,尤其是一种物体位置检测方法、装置、计算机可读存储介质及电子设备。

背景技术

在自动驾驶领域,需要获得汽车周围环境情况的结构化信息,为了精确测量道路中障碍物的距离,需要使用多个传感器进行环境感知,将感知结果进一步处理以实现自主驾驶。目前,可以采用多种方案实现障碍物检测,例如激光雷达方案、多摄像头方案、毫米波雷达方案、超声波雷达方案等。

发明内容

本公开的实施例提供了一种物体位置检测方法、装置、计算机可读存储介质及电子设备。

本公开的实施例提供了一种物体位置检测方法,该方法包括:获取摄像头拍摄的线激光图像;从线激光图像中确定表征线激光的线条;确定线条包括的像素的三维坐标;将线激光图像输入预先训练的物体识别模型,得到线激光图像中的目标物体图像的位置信息;基于线条包括的像素的三维坐标和位置信息,确定线激光覆盖的目标物体的三维位置信息。

根据本公开实施例的另一个方面,提供了一种物体位置检测装置,该装置包括:获取模块,用于获取摄像头拍摄的线激光图像;第一确定模块,用于从线激光图像中确定表征线激光的线条;第二确定模块,用于确定线条包括的像素的三维坐标;识别模块,用于将线激光图像输入预先训练的物体识别模型,得到线激光图像中的目标物体图像的位置信息;第三确定模块,用于基于线条包括的像素的三维坐标和位置信息,确定线激光覆盖的目标物体的三维位置信息。

根据本公开实施例的另一个方面,提供了一种计算机可读存储介质,计算机可读存储介质存储有计算机程序,计算机程序用于执行上述物体位置检测方法。

根据本公开实施例的另一个方面,提供了一种电子设备,电子设备包括:处理器;用于存储处理器可执行指令的存储器;处理器,用于从存储器中读取可执行指令,并执行指令以实现上述物体位置检测方法。

基于本公开的上述实施例,通过从线激光图像中确定线激光的线条,确定线条包括的像素的三维坐标,再利用物体识别模型,得到线激光图像中的目标物体图像的位置信息,最后基于像素的三维坐标和位置信息,确定线激光覆盖的目标物体的三维位置信息,从而实现了将线激光识别和图像识别相结合进行目标检测,提高了目标检测的准确度,无需使用激光雷达、多摄像头等设备,降低了目标检测的成本。

下面通过附图和实施例,对本公开的技术方案做进一步的详细描述。

附图说明

通过结合附图对本公开实施例进行更详细的描述,本公开的上述以及其他目的、特征和优势将变得更加明显。附图用来提供对本公开实施例的进一步理解,并且构成说明书的一部分,与本公开实施例一起用于解释本公开,并不构成对本公开的限制。在附图中,相同的参考标号通常代表相同部件或步骤。

图1是本公开所适用的系统图。

图2是本公开一示例性实施例提供的物体位置检测方法的流程示意图。

图3是本公开的实施例的物体位置检测方法的一个应用场景的示意图。

图4是本公开另一示例性实施例提供的物体位置检测方法的流程示意图。

图5是本公开的实施例的二维触觉反馈装置的结构示意图。

图6是本公开一示例性实施例提供的物体位置检测装置的结构示意图。

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