[发明专利]目标检测方法、装置、终端设备及计算机可读存储介质

说明书

本申请适用于检测技术领域，提供了一种目标检测方法、装置、终端设备及计算机可读存储介质，包括：将点云数据对应的高度范围划分为第一范围和第二范围，其中，所述第一范围表示目标集中区域，所述第二范围表示目标稀疏区域，所述点云数据通过雷达获取；根据第一尺寸对所述第一范围内的点云数据进行体素划分，得到第一体素集合；根据第二尺寸对所述第二范围内的点云数据进行体素划分，得到第二体素集合，其中，所述第二尺寸大于所述第一尺寸；根据所述第一体素集合和所述第二体素集合检测目标对象。通过上述方法，可以有效提高目标检测精度。

技术领域

本申请属于检测技术领域，尤其涉及一种目标检测方法、装置、终端设备及计算机可读存储介质。

背景技术

目标检测是自动驾驶和机器人导航等视觉应用中的一个重要课题。目前，雷达广泛应用于目标检测技术中，从雷达探测到的三维点云数据中提取目标的特征信息，进而实现目标检测。

现有技术中，通常是将雷达探测到的三维点云数据均匀划分为多个三维区域，再以这些三维区域为单位进行特征提取处理。但实际应用中，目标在雷达探测区域内并不是均匀分布的，这将导致现有的目标检测方法无法充分提取目标集中区域的特征信息，进而影响目标检测精度。

发明内容

本申请实施例提供了一种目标检测方法、装置、终端设备及计算机可读存储介质，可以有效提高目标检测精度。

第一方面，本申请实施例提供了一种目标检测方法，包括：

将点云数据对应的高度范围划分为第一范围和第二范围，其中，所述第一范围表示目标集中区域，所述第二范围表示目标稀疏区域，所述点云数据通过雷达获取；

根据第一尺寸对所述第一范围内的点云数据进行体素划分，得到第一体素集合；

根据第二尺寸对所述第二范围内的点云数据进行体素划分，得到第二体素集合，其中，所述第二尺寸大于所述第一尺寸；

根据所述第一体素集合和所述第二体素集合检测目标对象。

本申请实施例中，将点云数据在高度范围内划分为目标集中区域和目标稀疏区域，并根据较小的第一尺寸对目标集中区域内的点云数据进行体素划分，根据较大的第二尺寸对目标稀疏区域内的点云数据进行体素划分。通过上述方法，使得在后续特征提取过程中，针对目标集中区域可以提取较高维度的特征信息，最大程度保留该区域内的特征，以提高目标检测精度；而针对目标稀疏区域则可以提取较低维度的特征信息，有效减少了数据处理量，提高了目标检测效率。

在第一方面的一种可能的实现方式中，所述将点云数据对应的高度范围划分为第一范围和第二范围，包括：

根据所述点云数据检测出所述雷达探测空间内的目标平面；

根据所述目标平面将所述点云数据对应的高度范围划分为所述第一范围和所述第二范围。

在第一方面的一种可能的实现方式中，当所述目标平面为地面时，所述根据所述点云数据检测出所述雷达探测空间内的目标平面，包括：

从所述点云数据中确定出第一地面点，其中，所述第一地面点为高度值小于预设值的点；

根据所述第一地面点拟合地面的平面方程。

在第一方面的一种可能的实现方式中，所述根据所述第一地面点拟合地面的平面方程，包括：

计算所述第一地面点对应的协方差矩阵；

计算所述协方差矩阵对应的最小奇异值；

根据所述最小奇异值对应的向量确定地面的平面方程。

在第一方面的一种可能的实现方式中，所述根据所述目标平面将所述点云数据对应的高度范围划分为所述第一范围和所述第二范围，包括：