[发明专利]对象定位方法、装置、电子设备及存储介质

权利要求书

1.一种对象定位方法，其特征在于，应用于终端设备，所述终端设备包括摄像头，所述方法包括：

获取待测图像，所述待测图像包括目标图像，所述目标图像为待测对象所对应的图像，所述摄像头用于获取所述待测图像；

根据所述待测图像以及预设检测模型确定目标检测信息，所述目标检测信息包括所述待测对象在预设相机坐标系中三维位置信息，所述预设相机坐标系为所述摄像头对应的坐标系；

根据所述三维位置信息确定所述待测对象与所述终端设备之间的相对位置数据，以使所述终端设备根据所述相对位置数据对所述待测对象进行定位。

2.根据权利要求1所述的对象定位方法，其特征在于，在所述根据所述三维位置信息确定所述待测对象与所述终端设备之间的相对位置数据之后，还包括：

根据所述相对位置数据确定车辆的行驶路线，以使所述车辆避让所述待测对象，所述终端设备为所述车辆。

3.根据权利要求1所述的对象定位方法，其特征在于，在所述根据所述三维位置信息确定所述待测对象与所述终端设备之间的相对位置数据之后，还包括：

根据所述相对位置数据确定增强现实内容的叠加位置信息，以根据所述增强现实内容、现实场景图像以及所述叠加位置信息显示增强现实场景图像，所述现实场景图像为所述摄像头拍摄的图像，所述现实场景图像中包括所述目标图像。

4.根据权利要求1-3中任意一项所述的对象定位方法，其特征在于，所述根据所述待测图像以及预设检测模型确定目标检测信息，包括：

根据所述待测图像以及预设检测模型确定所述目标图像在预设图像坐标系中的二维信息，所述二维信息用于表征所述目标图像在所述待测图像中的相对位置；

根据所述二维信息以及预设相机坐标系与所述预设图像坐标系之间的映射关系确定所述三维位置信息。

5.根据权利要求4所述的对象定位方法，其特征在于，在所述根据所述待测图像以及预设检测模型确定目标检测信息之前，还包括：

利用标注数据训练集对预设卷积神经网络进行训练以生成所述预设检测模型，其中，所述标注数据训练集包括多个训练图像以及标注标示框信息，所述标注标示框信息包括标注标示框位置信息、标注标示框大小信息以及标注观察角信息，所述标注标示框信息用于标记目标图像在所述训练图像中的位置。

6.根据权利要求5所述的对象定位方法，其特征在于，所述利用标注数据训练集对预设卷积神经网络进行训练以生成所述预设检测模型，包括：

根据所述预设卷积神经网络确定预测标示框信息，所述预测标示框信息用于表征所述目标图像在所述训练图像中的位置，所述预测标示框信息包括预测标示框的位置信息、预测标示框的大小信息以及预测观察角信息；

根据所述预测标示框信息以及所述标注标示框信息确定标示框匹配值；

选取所述标示框匹配值大于预设匹配值的预测标示框信息对应的预测观察角信息进行离散化处理，以生成多个离散观察角信息；

根据所述标注观察角信息与所述离散观察角信息确定标签观察角信息；

根据所述标签观察角信息以及预设损失函数确定所述预测观察角信息与所述标签观察角信息之间的损失值；

根据所述损失值对所述预设卷积神经网络进行参数更新，以生成所述预设检测模型。

7.根据权利要求6所述的对象定位方法，其特征在于，所述根据所述待测图像以及预设检测模型确定所述目标图像在预设图像坐标系中的二维信息，包括：

根据所述待测图像以及预设检测模型确定所述二维信息，所述二维信息包括目标标示框的坐标信息、目标标示框的大小信息以及目标观察角的角度信息。