基于雷达图像的目标检测方法、装置、设备及介质.pdf

(19)国家知识产权局(12)发明专利申请(10)申请公布号CN114994671A(43)申请公布日2022.09.02(21)申请号202210608182.5(22)申请日2022.05.31(71)申请人南京慧尔视智能科技有限公司地址211100江苏省南京市江宁区苏源大道19号九龙湖国际企业总部园B1座7楼（江宁开发区）(72)发明人王博恒王青章庆(74)专利代理机构北京品源专利代理有限公司11332专利代理师孔凡红(51)Int.Cl.G01S13/89(2006.01)G06N3/04(2006.01)G06N3/08(2006.01)G06T7/13(2017.01)权利要求书2页说明书13页附图5页(54)发明名称基于雷达图像的目标检测方法、装置、设备及介质(57)摘要本发明实施例公开了基于雷达图像的目标检测方法、装置、设备及介质。其中，该方法包括：对待处理雷达图像进行滤波处理，获得预处理图像；对所述预处理图像进行边缘检测，获得边缘检测图像；对所述边缘检测图像进行二值化处理，获得二值化图像；对所述二值化图像执行设定边缘处理操作，获得目标检测图像。本技术方案，解决了在交通场景下机扫雷达检测图像中非必要信息的去除问题，能够有效将背景干扰因素与检测目标进行区分，从而进行有效检测的同时能够满足检测实时性的需求。CN114994671ACN114994671A权利要求书1/2页1.一种基于雷达图像的目标检测方法，其特征在于，包括：对待处理雷达图像进行滤波处理，获得预处理图像；对所述预处理图像进行边缘检测，获得边缘检测图像；对所述边缘检测图像进行二值化处理，获得二值化图像；对所述二值化图像执行设定边缘处理操作，获得目标检测图像。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，对待处理雷达图像进行滤波处理，包括：采用如下任意一种滤波方式对所述待处理雷达图像进行滤波处理：均值滤波、中值滤波、最大值滤波或者最小值滤波。3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，对所述预处理图像进行边缘检测，获得边缘检测图像，包括：采用两个设定边缘检测算子与所述预处理图像进行卷积计算，获得两张卷积图；对所述两张卷积图进行融合，获得边缘检测图像。4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，对所述两张卷积图进行融合，获得边缘检测图像，包括：将所述两张卷积图中的对应像素点的像素值按照设定方式融合，获得边缘检测图像。5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，对所述边缘检测图像进行二值化处理，获得二值化图像，包括：将所述边缘检测图像中像素点的像素值与预设阈值进行比较；若像素值大于或等于所述预设阈值，则将所述像素点的像素值修改为第一设定值；若像素值小于所述预设阈值，则将所述像素点的像素值修改为第二设定值，获得二值化图像。6.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述设定边缘处理包括第一边缘处理和/或第二边缘处理；其中，所述第一边缘处理为先进行边缘腐蚀再进行边缘膨胀，所述第二边缘处理为先进行边缘膨胀再进行边缘腐蚀。7.根据权利要求6所述的方法，其特征在于，对所述二值化图像执行设定边缘处理操作，获得目标检测图像，包括：基于设定结构元素对所述二值化图像执行所述设定边缘处理操作，获得第一中间图像；基于至少一个线性结构元素对所述第一中间图像执行所述设定边缘处理操作，获得至少一个第二中间图像；其中，所述设定结构元素和所述线性结构元素为设定大小的二值矩阵；将所述至少一个第二中间图像进行融合，获得目标检测图像。8.根据权利要求7所述的方法，其特征在于，对图像进行边缘腐蚀，包括：遍历图像中的像素点，将遍历到的像素点与所述设定结构元素或者所述线性结构元素的核心点对齐，获取图像与所述设定结构元素或者所述线性结构元素中的第三设定值对齐的像素点，确定为第一候选像素点；将遍历到的像素点的像素值替换为所述第一候选像素点中的最小像素值；对图像进行边缘膨胀，包括：遍历图像中的像素点，将遍历到的像素点与所述设定结构元素或者所述线性结构元素的核心点对齐，获取图像与所述设定结构元素或者所述线性结构元素中的第三设定值对齐2CN114994671A权利要求书2/2页的像素点，确定为第二候选像素点；将遍历到的像素点的像素值替换为所述第二候选像素点中的最大像素值。9.根据权利要求7所述的方法，其特征在于，所述线性结构元素的数量为4，将所述至少一个第二中间图像进行融合，获得目标检测图像，包括：将4个第二中间图像对应像素点的像素值求平均值，获得目标检测图像。10.一种基于雷达图像的目标检测装置，其特征在于，包括：预处理图像获取模块，用于对待处理雷达图像进行滤波处理，获得预处理图像；边缘检测图像获取模块，用于对所述预处理图像进行边缘检测，获得边缘检测图像；二值化图像获取模块，用于对所述边缘检测图像进行二值化处理，获得二值