[发明专利]目标检测方法、装置、计算机设备及存储介质

权利要求书

1.一种目标检测方法，其特征在于，所述方法包括：

在车辆行驶过程中，基于至少两帧车辆环境图像，确定所述车辆环境图像的视差图像；

对所述视差图像沿所述视差图像的图像坐标系的纵坐标进行投影，确定所述车辆环境图像的纵向视差图像，所述纵向视差图像中像素点的灰度值用于指示所述视差图像中每行像素点的视差分布；

根据所述纵向视差图像中每个像素点的灰度值以及和所述视差图像中每个像素点的视差值，确定所述车辆环境图像中的目标区域，所述目标区域内包括目标对象；

对所述目标区域进行对象分割，得到目标对象的目标语义信息，所述目标语义信息包括所述目标对象的对象类别和所述目标对象的初始轮廓；

根据所述视差图像和所述目标对象的目标语义信息，确定所述目标对象的轮廓；

根据所述纵向视差图像中每个像素点的灰度值，在所述纵向视差图像的图像坐标系中确定路面直线；

基于所述路面直线和所述视差图像中像素点的视差值，确定所述车辆环境图像中的道路区域；

根据所述道路区域和所述目标对象的轮廓，确定所述目标对象在车辆环境中的空间位置。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述视差图像和所述目标对象的目标语义信息，确定所述目标对象的轮廓包括：

基于所述目标对象的初始轮廓在所述视差图像对应的边界像素点，对所述目标对象的初始轮廓进行调整；

基于调整后的初始轮廓和图像采集设备的标定参数，构建所述目标对象的三维立体模型，所述图像采集设备用于采集所述车辆环境图像；

根据所述目标对象的三维立体模型的深度，对所述三维立体模型在水平面的投影区域进行调整，得到所述目标对象在所述水平面的轮廓。

3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述基于所述目标对象的初始轮廓在所述视差图像对应的边界像素点，对所述目标对象的初始轮廓进行调整包括：

在所述视差图像中确定出所述目标对象的初始轮廓对应的多个边界像素点；

根据每个边界像素点的多个邻域像素点的视差值的变化程度，对所述目标对象的初始轮廓所对应的多个边界像素点进行调整。

4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述根据每个边界像素点的多个邻域像素点的视差值的变化程度，对所述目标对象的初始轮廓所对应的多个边界像素点进行调整包括：

当所述边界像素点的多个邻域像素点的视差值变化程度满足目标突变条件时，保留所述边界像素点；

当所述边界像素点的多个邻域像素点的视差值变化程度不满足目标突变条件时，将所述边界像素点替换为所述多个邻域像素点中满足所述目标突变条件的像素点。

5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述纵向视差图像中每个像素点的灰度值以及和所述视差图像中每个像素点的视差值，确定所述车辆环境图像中的目标区域包括：

根据所述纵向视差图像中每列像素点的灰度值，确定所述车辆环境图像中目标区域的视差值；

在所述纵向视差图像中，根据所述目标区域的视差值，在所述道路区域上方确定所述目标区域的纵向坐标范围；

根据所述纵向坐标范围和所述目标区域的视差值，在所述视差图像中确定出所述目标区域的横向坐标范围。

6.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述对所述目标区域进行对象分割，得到目标对象的目标语义信息包括：

识别出所述目标区域内至少一个目标对象的在所述目标区域的对象区域；

根据所述对象区域内多个像素点的像素值，确定每个目标对象的对象类别和所述每个目标对象的初始轮廓。

7.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述道路区域和所述目标对象的轮廓，确定所述目标对象在车辆环境中的空间位置包括：

基于所述目标对象的轮廓，确定所述目标对象在水平面的最小外接矩形；

基于所述最小外接矩形在车辆坐标系的位置坐标，确定所述目标对象的平面大小；

基于所述道路区域的路面高度，确定所述目标对象在所述路面上的相对高度。