[发明专利]一种对象定位方法、装置、电子设备及存储介质

说明书

本申请实施例提供一种对象定位方法、装置、电子设备和存储介质，方法包括：确定车辆周围预设范围内的第一检测区域和第二检测区域；基于目标检测算法，确定多个车端位置信息；通过路侧设备，基于目标检测算法和第一障碍物置信度阈值对第一检测区域进行检测，基于目标检测算法和第二障碍物置信度阈值对第二检测区域进行检测，得到多个路侧位置信息；将多个车端位置与多个路侧位置信息进行位置信息匹配，得到多组匹配组合；将多个匹配组合中的第一匹配位置信息和第二匹配位置信息输入位置预测模型，进行位置预测处理，得到多个目标对象对应的多个目标位置信息。通过本公开实施例提供的一种对象定位方法，可以提高检测效率，减少漏检、误检。

技术领域

本发明涉及数据处理技术领域，尤其涉及一种对象定位方法、装置、系统及存储介质。

背景技术

随着汽车企业和互联网企业纷纷启动智能网联汽车的研发，其中最核心的技术为自动驾驶技术，而自动驾驶技术中的对象感知定位也是至关重要的技术。目前在自动驾驶感知领域，主要使用的传感器包括激光雷达，激光雷达因其视野范围广、光线依赖弱、测距精度高的优势，成为高级别自动驾驶的主要传感器。然而，目前主流的自动驾驶方案大多采用基于深度学习的3D目标检测算法，对算力的要求较高，存在成本高、满足车规要求的芯片少等亟需解决的问题。

为了避免在对象感知定位的过程中需要大量算力，导致定位效率低下的问题，需要提供一种技术方案以解决现有技术中效率不足的问题。

发明内容

针对现有技术存在的缺陷，本公开实施例提供一种对象定位方法、装置、电子设备及存储介质，可以提高检测效率，减少漏检、误检。

本申请实施例提供一种对象定位方法，方法包括：确定车辆周围预设范围内的第一检测区域和第二检测区域；其中，第一检测区域包括交通密度大于预设阈值的区域，第二检测区域为预设范围中除第一检测区域之外的区域；基于目标检测算法，确定多个车端位置信息；通过路侧设备，基于目标检测算法和第一障碍物置信度阈值对第一检测区域进行检测，基于目标检测算法和第二障碍物置信度阈值对第二检测区域进行检测，得到多个路侧位置信息；将多个车端位置信息中的每个车端位置信息与多个路侧位置信息中的每个路侧位置信息进行位置信息匹配，得到多组匹配组合；确定多个匹配组合对应的多个目标对象；将多个匹配组合中的第一匹配位置信息和第二匹配位置信息输入位置预测模型，进行位置预测处理，得到多个目标对象对应的多个目标位置信息。

具体地，路侧位置信息包括第一路侧位置信息和第二路侧位置信息；通过路侧设备，基于目标检测算法和第一障碍物置信度阈值对第一检测区域进行检测，基于目标检测算法和第二障碍物置信度阈值对第二检测区域进行检测，得到多个路侧位置信息，包括：基于目标检测算法，对第一检测区域进行检测，得到多个第一备选位置信息；确定第一备选位置信息的障碍物置信度；若障碍物置信度大于第一障碍物置信度阈值，确定第一备选位置信息为第一路侧位置信息；基于目标检测算法和第二障碍物置信度阈值，对第二检测区域进行检测，得到多个路侧位置信息，包括：基于目标检测算法，对第二检测区域进行检测，得到多个第二备选位置信息；确定第二备选位置信息的障碍物置信度；若障碍物置信度大于第二障碍物置信度阈值，确定第二备选位置信息为第二路侧位置信息。

具体地，第一障碍物置信度阈值小于第二障碍物置信度阈值。

具体地，将多个车端位置信息中的每个车端位置信息与多个路侧位置信息中的每个路侧位置信息进行位置信息匹配，得到多组匹配组合包括：确定多个车端位置信息中的当前车端位置信息；将当前车端位置信息与多个路侧位置信息中的每个路侧位置信息进行位置信息匹配，得到匹配成功的当前匹配组合；遍历多个车端位置信息中的每个车端位置信息，得到匹配成功的多组匹配组合。