[发明专利]物体检测方法、装置、设备、存储介质及车辆在审
| 申请号： | 201811044827.7 | 申请日： | 2018-09-07 |
| 公开（公告）号： | CN109345510A | 公开（公告）日： | 2019-02-15 |
| 发明（设计）人： | 谢远帆;杨子枢;王亮 | 申请（专利权）人： | 百度在线网络技术（北京）有限公司 |
| 主分类号： | G06T7/00 | 分类号： | G06T7/00 |
| 代理公司： | 北京品源专利代理有限公司 11332 | 代理人： | 孟金喆 |
| 地址： | 100085 北京市*** | 国省代码： | 北京;11 |
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| 摘要： | 本发明实施例公开了一种物体检测方法、装置、设备、存储介质及车辆。其中，该方法包括：将场景点云数据输入预先训练得到的点云特征抽取模型得到场景的点云描述特征，将场景图像数据输入预先训练得到的图像特征抽取模型得到场景的图像描述特征；将场景中各目标区域的点云描述特征和图像描述特征输入预先训练得到的物体识别模型中，得到位于各目标区域处物体的检测结果。本发明的技术方案，相比于现有的后融合多传感器检测方案，该方案相当于特征的前融合多传感器检测方案，不需要应用规则以及概率作为融合的基础进行数据关联，在检测出物体的同时，简化了检测流程。 | ||
| 搜索关键词： | 点云 场景 检测 存储介质 多传感器 描述特征 目标区域 图像描述 物体检测 融合 场景图像数据 特征抽取模型 图像特征抽取 点云数据 检测结果 数据关联 特征输入 物体识别 应用规则 概率 | ||
【主权项】：
1.一种物体检测方法，其特征在于，包括：将场景点云数据输入预先训练得到的点云特征抽取模型得到场景的点云描述特征，将场景图像数据输入预先训练得到的图像特征抽取模型得到场景的图像描述特征；将场景中各目标区域的点云描述特征和图像描述特征输入预先训练得到的物体识别模型中，得到位于各目标区域处物体的检测结果。
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