[发明专利]用于自动驾驶的目标检测方法、装置及设备

权利要求书

1.一种用于自动驾驶的目标检测方法，其特征在于，包括：

获取待检测图像；

将所述待检测图像输入至预设目标检测模型中，得到所述预设目标检测模型输出的检测结果；

利用预设目标分类模型，对所述检测结果中的小目标物体所在的图像区域进行分类，得到所述小目标物体的分类结果；其中，所述预设目标分类模型包括卷积层、池化层及全连接层，以使得所述小目标物体所在的图像区域依次经过所述卷积层、所述池化层及所述全连接层处理后，得到所述分类结果；所述卷积层包括用于获取不同感受野信息的至少两个卷积处理层，所述至少两个卷积处理层分别接收处理所述小目标物体所在的图像区域，以向所述池化层输出各自的处理数据；所述池化层包括空间金字塔池化层与全局平均池化层，所述空间金字塔池化层接收处理所述至少两个卷积处理层的输出数据，所述全局平均池化层接收处理所述空间金字塔池化层的输出数据后，向所述全连接层输出数据；

利用所述分类结果，对所述检测结果中所述小目标物体的类别信息进行校正，得到经所述分类结果校正后的所述检测结果。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于：

所述至少两个卷积处理层包括二维卷积层与空洞卷积层。

3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述对所述检测结果中的小目标物体所在的图像区域进行分类，包括：

对所述检测结果中长或宽在预设长度值内的小目标物体所在的图像区域进行分类。

4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于：

所述预设长度值为32个像素值。

5.一种用于自动驾驶的目标检测装置，其特征在于，包括：

获取模块，用于获取待检测图像；

检测模块，用于将所述获取模块获取的待检测图像输入至预设目标检测模型中，得到所述预设目标检测模型输出的检测结果；

分类模块，用于利用预设目标分类模型，对所述检测模块得到的检测结果中的小目标物体所在的图像区域进行分类，得到所述小目标物体的分类结果；其中，所述预设目标分类模型包括卷积层、池化层及全连接层，以使得所述小目标物体所在的图像区域依次经过所述卷积层、所述池化层及所述全连接层处理后，得到所述分类结果；所述卷积层包括用于获取不同感受野信息的至少两个卷积处理层，所述至少两个卷积处理层分别接收处理所述小目标物体所在的图像区域，以向所述池化层输出各自的处理数据；所述池化层包括空间金字塔池化层与全局平均池化层，所述空间金字塔池化层接收处理所述至少两个卷积处理层的输出数据，所述全局平均池化层接收处理所述空间金字塔池化层的输出数据后，向所述全连接层输出数据；

校正模块，用于利用所述分类模块得到的分类结果，对所述检测结果中所述小目标物体的类别信息进行校正，得到经所述分类结果校正后的所述检测结果。

6.一种电子设备，其特征在于，包括：

处理器；以及

存储器，其上存储有可执行代码，当所述可执行代码被所述处理器执行时，使所述处理器执行如权利要求1-4中任一项所述的方法。

7.一种计算机可读存储介质，其上存储有可执行代码，当所述可执行代码被电子设备的处理器执行时，使所述处理器执行如权利要求1-4中任一项所述的方法。