[发明专利]目标检测方法、装置、计算机设备及存储介质

说明书

本发明公开了一种目标检测方法、装置、计算机设备及存储介质，属于自动驾驶技术领域。本发明实施例通过确定车辆环境图像中的目标区域和道路区域，并对所述目标区域进行对象分割，从而得到包括有目标对象的对象类别和初始轮廓的目标语义信息，从多个角度实现对目标对象的全面描述，然后根据视差图像和目标语义信息，进一步精确定位目标对象的轮廓，大大提高了轮廓的精确度，最终根据道路区域和精确定位的轮廓，准确的确定出目标对象的空间位置，由于能够基于目标语义信息来描述对目标对象，并基于高精确度的轮廓定位目标对象的空间位置，从而提高了目标检测的准确性。

技术领域

本发明涉及自动驾驶技术领域，特别涉及一种目标检测方法、装置、计算机设备及存储介质。

背景技术

自动驾驶技术是代替人类来感知车辆周围环境、进行驾驶决策规划并自动执行驾驶操作的技术。车辆自动驾驶过程中，需要实时基于周围环境的图像、点云数据等，对周围环境中的车辆、障碍物等进行检测，以保证车辆安全行驶。

相关技术中，目标检测过程可以包括：车载终端获取周围环境的图像，并在图像中采用2D检测框，例如，矩形框，对图像中的目标物进行标注，例如，车辆、交通指示牌、行人等；并结合周围环境的激光点云数据中目标物的立体形状，确定出该目标物体在车辆坐标系的位置坐标，从而将周围的物体一一投影在车辆坐标系中。

上述目标检测过程中，采用2D检测框标注目标物体以得到目标物体的位置，然而，2D检测框只能粗略估计目标物体的大致位置，使得最终的检测结果不准确，从而导致上述目标检测过程的准确性较差。

发明内容

本发明实施例提供了一种目标检测方法、装置、计算机设备及存储介质，能够解决相关技术中目标检测过程的准确性较差问题。所述技术方案如下：

一方面，提供了一种目标检测方法，所述方法包括：

在车辆行驶过程中，基于车辆环境图像的视差图像，确定所述车辆环境图像中的目标区域和道路区域，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。

在一种可能实现方式中，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。

在一种可能实现方式中，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。

在一种可能实现方式中，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；