[发明专利]目标检测方法、装置、计算机设备和存储介质

说明书

本申请涉及一种目标检测方法、装置、计算机设备和存储介质。所述方法包括：首先基于目标物的图像数据进行目标检测得到检测信息，检测信息包括目标物的边界信息，并基于边界信息和目标物所处环境的点云数据，确定目标物的点云数据，若目标物的点云数据的点云个数小于预设点云个数阈值，则对目标物的点云数据进行增强处理，得到增强处理后的点云数据，从而基于增强处理后的点云数据进行目标检测。采用本方法能够提高目标检测的精度。

技术领域

本申请涉及人工智能技术领域，特别是涉及一种目标检测方法、装置、计算机设备和存储介质。

背景技术

目标检测技术广泛地应用于自动驾驶和视频监控等领域。目前，随着激光雷达的广泛应用，基于点云的三维目标检测方法成为未来一种主流的研究方向。

传统技术中，一般采用激光雷达传感器获取实时点云数据，然后直接将点云数据输入3D点云目标检测算法进行目标检测。

然而，激光雷达探测过程中，由于视角、背景等原因，目标有可能被遮挡，从而导致目标检测的精度不高。

发明内容

基于此，有必要针对上述技术问题，提供一种能够提高目标检测的精度的目标检测方法、装置、计算机设备和存储介质。

第一方面，本申请提供了一种目标检测方法。所述方法包括：

基于目标物的图像数据进行目标检测得到检测信息，该检测信息包括该目标物的边界信息；

基于该边界信息和该目标物所处环境的点云数据，确定该目标物的点云数据；

若该目标物的点云数据的点云个数小于预设点云个数阈值，则对该目标物的点云数据进行增强处理，得到增强处理后的点云数据；

基于该增强处理后的点云数据进行目标检测。

在其中一个实施例中，该基于该边界信息和该目标物所处环境的点云数据，确定该目标物的点云数据，包括：

根据该目标物所处环境的点云数据和该图像数据之间的映射关系，确定该边界信息对应的视角区域；

从该视角区域中确定该目标物的点云数据。

在其中一个实施例中，该检测信息还包括该目标物的目标类别，该从该视角区域中确定该目标物的点云数据，包括：

根据该目标类别，从该视角区域中确定该目标物的点云数据。

在其中一个实施例中，该根据该目标类别，从该视角区域中确定该目标物的点云数据，包括：

根据该视角区域，确定该视角区域中的点云数据形成的视角角度；

根据该目标类别，确定该边界信息的宽度的最大宽度值和最小宽度值；

根据该最大宽度值、该最小宽度值以及该视角角度，从该视角区域中确定该目标物的点云数据。

在其中一个实施例中，该根据该最大宽度值、该最小宽度值以及该视角角度，从该视角区域中确定该目标物的点云数据，包括：

根据该最大宽度值和该视角角度，确定视觉传感器与该图像数据所在平面之间的最大距离值；

根据该最小宽度值和该视角角度，确定该视觉传感器与该图像数据所在平面之间的最小距离值；

根据该最大距离值和该最小距离值，从该视角区域中确定该目标物的点云数据。

在其中一个实施例中，该根据该最大距离值和该最小距离值，从该视角区域中确定该目标物的点云数据，包括：

确定该视角区域内各点云数据与该图像数据所在平面之间的第一距离；