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(19)中华人民共和国国家知识产权局(12)发明专利申请(10)申请公布号CN113963330A(43)申请公布日2022.01.21(21)申请号202111227555.6(22)申请日2021.10.21(71)申请人京东鲲鹏(江苏)科技有限公司地址215500江苏省苏州市常熟市东南街道云深路2号(72)发明人李浩(74)专利代理机构北京品源专利代理有限公司11332代理人蔡舒野(51)Int.Cl.G06V20/58(2022.01)G06V10/26(2022.01)权利要求书2页说明书13页附图3页(54)发明名称障碍物检测方法、装置、电子设备及存储介质(57)摘要本发明实施例公开了一种障碍物检测方法、装置、电子设备及存储介质,该方法包括:基于图像语义分割算法对接收到的待处理图像进行分割处理,得到待检测图像;确定待检测图像中的至少一个二维目标检测框,以及各二维目标检测框的待转换位置信息;根据各二维目标检测框的待转换位置信息以及变换矩阵,得到与各二维目标检测框相对应的三维检测框,以及各三维检测框的目标位置信息;基于各目标位置信息,确定目标障碍物。本技术方案,解决了对于低障碍物无法进行有效检测,进而导致无法实现有效避障的问题,实现了有效对低障碍物进行检测,进而基于检测到的障碍物进行避障,提高无人车行驶安全性的技术效果。CN113963330ACN113963330A权利要求书1/2页1.一种障碍物检测方法,其特征在于,应用于无人车,包括:基于图像语义分割算法对接收到的待处理图像进行分割处理,得到待检测图像;确定所述待检测图像中的至少一个二维目标检测框,以及各二维目标检测框的待转换位置信息;根据各二维目标检测框的待转换位置信息以及变换矩阵,得到与各二维目标检测框相对应的三维检测框,以及各三维检测框的目标位置信息;基于各目标位置信息,确定目标障碍物。2.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述基于图像语义分割算法对接收到的待处理图像进行分割处理,得到待检测图像,包括:基于所述图像语义分割算法对待处理图像中的各个像素点进行分类标记,得到所述待检测图像;其中,所述待检测图像中包括各个像素点的类别标记。3.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述确定所述待检测图像中的至少一个二维目标检测框,以及各二维目标检测框的待转换位置信息,包括:基于预先设置的类别映射关系,确定所述待检测图像中的道路区域和非道路区域,得到二值化图像;其中,所述类别映射关系中包括像素点的类别标记与像素值之间的对应关系;通过对所述二值化图像去噪和连通域处理,得到至少一个二维目标检测框,以及所述二维目标检测框的待转换位置信息。4.根据权利要求3所述的方法,其特征在于,所述通过对所述二值化图像去噪和连通域处理,得到至少一个二维目标检测框,以及所述二维目标检测框的待转换位置信息,包括:通过对所述二值化图像去噪处理,得到目标二值化图像;通过对所述目标二值化图像中的各个连通域聚类处理,得到至少一个待处理连通域;确定各待处理连通域的二维检测框,以及所述目标二值化图像中道路区域的区域检测框;根据所述区域检测框和各二维检测框,确定二维目标检测框以及相应的待转换位置信息;其中,所述待转换位置信息中包括二维检测框中各顶点的坐标信息。5.根据权利要求4所述的方法,其特征在于,所述确定各待处理连通域的二维检测框,包括:确定各待处理连通域边缘线的像素点坐标;根据像素点坐标的最大值和最小值,确定至少一个待处理顶点;将所述至少一个待处理顶点的顶点坐标作为待转换位置信息,将所述至少一个待处理顶点的连线构成的区域作为二维检测框。6.根据权利要求5所述的方法,其特征在于,所述根据各二维目标检测框的待转换位置信息以及变换矩阵,得到与各二维目标检测框相对应的三维检测框,以及各三维检测框的目标位置信息,包括:针对各二维目标检测框的每个待处理顶点,根据所述待处理顶点的待转换位置信息以及所述变换矩阵,确定所述待处理顶点的目标坐标;其中,所述变换矩阵是基于摄像装置的2CN113963330A权利要求书2/2页内参标定矩阵、外参标定矩阵、所述摄像装置与水平面之间的垂直距离、以及坐标系距离来确定;所述摄像装置用于拍摄得到所述待处理图像;根据每个二维目标检测框的各目标坐标,确定相应的三维检测框以及所述三维检测框的目标位置信息。7.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述基于各目标位置信息,确定目标障碍物,包括:根据各目标位置信息和历史待处理图像的历史目标位置信息,确定目标障碍物。8.根据权利要求7所述的方法,其特征在于,所述根据各目标位置信息和历史待处理图像的历史目标位置信息,确定目标障碍物,包括:如果与所述历史待处理图像相关联的历史目标位置信息中未包括所述目标位置信息,则在检测框列表中记录所述目标位置信息