[发明专利]一种目标检测方法及系统

说明书

本申请提供一种目标检测方法及系统，涉及自动驾驶技术领域。其中，目标检测的方法包括：获取车辆前方目标的图像数据和雷达数据；获取车辆所处环境的环境信息；根据图像数据、雷达数据和图像数据的置信度系数检测目标，置信度系数与环境信息所指示的环境恶劣程度负相关，置信度系数与基于图像数据检测得到的目标的置信度的乘积为图像数据中目标的最终置信度。通过车辆所处的环境信息确定图像数据的置信度系数，进而基于图像数据的置信度系数确定是否采用图像数据检测目标，能够避免基于图像亮度、色偏或清晰度等阈值确定是否采用图像数据检测目标，进而有效降低目标的误检率，提高目标检测的准确性。

技术领域

本申请涉及自动驾驶技术领域，尤其涉及一种目标检测方法及系统。

背景技术

随着自动驾驶技术的广泛应用，在驾驶过程中对目标进行检测变得越来越重要。目前，主要是在车辆上使用多种传感器，通过多种传感器输出的数据对目标进行检测。在实际应用中，多采用摄像头、红外、热感、激光等光学传感器获取目标的图像数据，采用毫米波雷达传感器获取目标与车辆的距离以及目标的速度等雷达数据，进而将获取的图像数据与雷达数据融合，基于融合后的数据对目标进行检测。

然而，在恶劣环境下，采用摄像头、红外、热感、激光等光学传感器获取的图像数据的有效性会有所降低，但图像数据中目标的置信度可能仍然较高，若通过置信度将光学传感器在恶劣环境下采集的图像数据过滤掉，这显然是无法实现的。若仍然将光学传感器采集的图像数据与毫米波雷达传感器采集的雷达数据融合，就会产生误检，进而逼停车辆，影响车辆运行效率。因此，需要寻找一种能够有效确定是否采用光学传感器采集的图像数据进行目标检测的方法。目前主要采取的确定方法是：对光学传感器输出的图像数据的梯度、灰度方差等进行计算，获取图像数据的亮度、色偏、清晰度等，进而根据图像数据的亮度、色偏、清晰度等是否达到设定的阈值确定是否采用光学传感器采集的图像数据进行目标检测。即当图像数据的亮度、色偏或清晰度等达到设定的阈值时，将光学传感器采集的图像数据与毫米波雷达传感器采集的雷达数据融合，进而根据融合后的数据进行目标检测；当图像数据的亮度、色偏或清晰度等未达到设定的阈值时，仅根据毫米波雷达传感器采集的雷达数据进行目标检测。

但是，由于环境的多变性，目标所处的环境并不是一直不变的，因此，基于图像数据的亮度、色偏或清晰度等是否达到设定的阈值是无法准确地确定出是否采用光学传感器采集的图像数据进行目标检测。

发明内容

本申请实施例的目的是提供一种目标检测方法及系统，在对目标进行检测时，能够准确地确定出是否采用光学传感器采集的图像数据。

为解决上述技术问题，本申请实施例提供如下技术方案：

本申请第一方面提供一种目标检测方法，包括：获取所述车辆前方目标的图像数据和雷达数据；获取车辆所处环境的环境信息；根据所述图像数据、所述雷达数据和所述图像数据的置信度系数检测所述目标，所述置信度系数与所述环境信息所指示的环境恶劣程度负相关，所述置信度系数与基于所述图像数据检测得到的所述目标的置信度的乘积为所述图像数据中所述目标的最终置信度。

在本申请第一方面的一些变更实施方式中，所述环境信息包括：雾霾浓度；所述置信度系数与所述环境信息所指示的环境恶劣程度负相关，包括：当所述雾霾浓度小于或等于第一浓度时，所述置信度系数为1；或者，当所述雾霾浓度大于第一浓度且小于第二浓度时，所述置信度系数与所述雾霾浓度负相关，并且，所述置信度系数为大于0且小于1的值；或者，当所述雾霾浓度大于或等于第二浓度时，所述置信度系数为0。

在本申请第一方面的一些变更实施方式中，当所述雾霾浓度大于第一浓度且小于第二浓度时，所述置信度系数；其中，为所述置信度系数，为所述雾霾浓度，为所述第一浓度，为所述第二浓度。

在本申请第一方面的一些变更实施方式中，所述环境信息还包括：天气信息；所述天气信息所指示的天气不包括雨、雪和冰雹。