[发明专利]点云目标检测方法、计算机设备、存储介质及车辆

说明书

本发明涉及自动驾驶技术领域，具体提供一种点云目标检测方法、计算机设备、存储介质及车辆，旨在解决提高点云目标检测准确性的问题。为此目的，本发明提供的方法包括获取雷达采集到的三维点云帧，对三维点云帧进行目标检测，以获取由检测框角点的三维坐标表示而成的三维目标检测框，根据三维目标检测框获取目标检测结果。通过上述方法，即使目标存在遮挡的情况，也可以根据三维目标检测框中检测框角点的三维坐标准确得到目标未被遮挡端点的坐标，从而可以有效提高目标检测的准确性，同时也为目标跟踪提高了有效的跟踪角点，保证了目标跟踪的准确性和可靠性。

技术领域

本发明涉及自动驾驶技术领域，具体涉及一种点云目标检测方法、计算机设备、存储介质及车辆。

背景技术

在对车辆进行自动驾驶控制时通常会利用雷达采集周围环境的三维点云，再对三维点云进行目标检测得到目标的三维检测框，进而根据目标的三维检测框进一步检测目标的类型、位置和尺寸等信息。目前，常规的点云目标检测方法主要是采用CSA模式获取目标的三维检测框，即利用三维中心点坐标（Center）、三维尺寸（Size）和目标角度（Angle）来表示三维检测框。但是，在实际应用中目标可能存在被遮挡的情况，这就导致对目标采集的三维点云存在缺失，在此情况下将很难得到准确的三维中心点坐标，进而影响三维检测框的准确性，最终也就降低了目标检测的准确性。

相应地，本领域需要一种新的技术方案来解决上述问题。

发明内容

为了克服上述缺陷，提出了本发明，以提供解决或至少部分地解决如何提高点云目标检测准确性的技术问题的点云目标检测方法、计算机设备及计算机可读存储介质。

在第一方面，提供一种点云目标检测方法，所述方法包括：

获取雷达采集到的三维点云帧；

对三维点云帧进行目标检测，以获取由检测框角点的三维坐标表示而成的三维目标检测框；

根据所述三维目标检测框，获取目标检测结果。

在上述点云目标检测方法的一个技术方案中，“获取由检测框角点的三维坐标表示而成的三维目标检测框”的步骤具体包括：

检测三维点云帧中目标在Z轴的最小值和最大值，并分别获取与Z轴相交于所述最小值与所述最大值的第一XY平面和第二XY平面；

检测目标在第一XY平面上对应的二维检测框的第一检测框角点的二维坐标，根据二维坐标与所述最小值获取第一检测框角点的三维坐标；

检测目标在第二XY平面上对应的二维检测框的第二检测框角点的二维坐标，根据二维坐标与所述最大值获取第二检测框角点的三维坐标；

根据所述第一检测框角点与所述第二检测框角点的三维坐标，获取三维目标检测框。

在上述点云目标检测方法的一个技术方案中，所述方法还包括：采用预设的点云目标检测模型分别检测所述第一检测框角点与所述第二检测框角点的二维坐标；

其中，预设的点云目标检测模型通过下列方式训练得到：

采用点云目标检测模型检测在三维点云帧的样本中目标在Z轴的特定值，并获取与Z轴相交于特定值的第三XY平面，特定值是目标在Z轴的最小值或最大值，以及

获取目标在第三XY平面上对应的二维检测框的第三检测框角点的二维坐标预测值和预测排列顺序，根据所述样本获取第三检测框角点的二维坐标真实值和真实排列顺序；

根据第三检测框角点的预测排列顺序和真实排列顺序，分别将对应于同一排列位次的二维坐标预测值与二维坐标真实值形成一个坐标组；

采用回归损失函数分别获取每个坐标组中二维坐标预测值与二维坐标真实值之间的损失值，并根据所述损失值获取模型损失值；