[发明专利]目标检测方法、目标检测装置、电子设备及存储介质

权利要求书

1.一种目标检测方法，其特征在于，包括：

基于深度学习模型，在待检测图像中确定目标对象；

基于所述目标对象的像素坐标和透视变换矩阵，确定所述目标对象的经纬度坐标，所述透视变换矩阵用于指示所述目标对象的像素坐标和所述目标对象的经纬度坐标之间的对应关系。

2.根据权利要求1所述的目标检测方法，其特征在于，所述透视变换矩阵通过如下方式确定：

对处于不同位置的定位终端进行拍摄，得到至少四个待标校图像；

获取所述定位终端采集的各位置的定位信息，所述定位信息包括经度信息、纬度信息和高程信息；

基于所述定位信息和所述至少四个待标校图像中所述定位终端的像素坐标，确定所述透视变换矩阵，所述定位终端的像素坐标和所述定位信息一一对应。

3.根据权利要求2所述的目标检测方法，其特征在于，所述对处于不同位置的定位终端进行拍摄，得到至少四个待标校图像之前，还包括：

将所述定位终端放置于待标校摄像头的视野范围内，并固定所述待标校摄像头；

将所述定位终端移动至位于所述视野范围内的不同位置。

4.根据权利要求1所述的目标检测方法，其特征在于，所述基于深度学习模型，在待检测图像中确定目标对象之后，还包括：

确定所述目标对象的类别；

基于所述目标对象的类别，确定所述目标对象的关键点的像素坐标；

基于所述关键点的像素坐标和所述透视变换矩阵，确定所述目标对象的经纬度坐标。

5.根据权利要求1-4任一项所述的目标检测方法，其特征在于，所述深度学习模型包括以下任一项：R-CNN模型、YOLO模型和SSD模型。

6.根据权利要求2或3所述的目标检测方法，其特征在于，所述定位终端为北斗定位终端。

7.一种目标检测装置，其特征在于，包括：

第一确定模块，用于基于深度学习模型，在待检测图像中确定目标对象；

第二确定模块，用于基于所述目标对象的像素坐标和透视变换矩阵，确定所述目标对象的经纬度坐标，所述透视变换矩阵用于指示所述目标对象的像素坐标和所述目标对象的经纬度坐标之间的对应关系。

8.根据权利要求7所述的目标检测装置，其特征在于，所述透视变换矩阵通过如下方式确定：

对处于不同位置的定位终端进行拍摄，得到至少四个待标校图像；

获取所述定位终端采集的各位置的定位信息，所述定位信息包括经度信息、纬度信息和高程信息；

基于所述定位信息和所述至少四个待标校图像中所述定位终端的像素坐标，确定所述透视变换矩阵，所述定位终端的像素坐标和所述定位信息一一对应。

9.一种电子设备，包括存储器、处理器及存储在所述存储器上并可在所述处理器上运行的计算机程序，其特征在于，所述处理器执行所述程序时实现如权利要求1至6任一项所述目标检测方法。

10.一种非暂态计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，其特征在于，所述计算机程序被处理器执行时实现如权利要求1至6任一项所述目标检测方法。