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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CN113838125A(43)申请公布日2021.12.24(21)申请号202111093181.3(22)申请日2021.09.17(71)申请人中国第一汽车股份有限公司地址130011吉林省长春市汽车经济技术开发区新红旗大街1号(72)发明人关瀛洲王祎男魏源伯刘汉旭(74)专利代理机构北京远智汇知识产权代理有限公司11659代理人林波(51)Int.Cl.G06T7/70(2017.01)G06K9/62(2006.01)G06N3/04(2006.01)G01S13/86(2006.01)G01S13/931(2020.01)权利要求书2页说明书9页附图4页(54)发明名称目标位置确定方法、装置、电子设备以及存储介质(57)摘要本发明公开了一种目标位置确定方法、装置、电子设备以及存储介质,属于自动驾驶技术领域。该方法包括:根据车辆所处场景中目标物体的图像数据,确定目标物体的目标区域;根据车辆所处场景中所述目标物体的第一点云数据和所述目标区域,确定所述目标物体的候选点云;根据所述目标区域与所述候选点云之间的匹配度,从所述候选点云中确定目标点云;根据所述目标点云,确定所述目标物体的位置。通过上述技术方案,提高了目标物体的位置确定的准确性,为自动驾驶中车辆周围环境中目标物体的位置确定提供了一种新思路。CN113838125ACN113838125A权利要求书1/2页1.一种目标位置确定方法,其特征在于,包括:根据车辆所处场景中目标物体的图像数据,确定目标物体的目标区域;根据车辆所处场景中所述目标物体的第一点云数据和所述目标区域,确定所述目标物体的候选点云;根据所述目标区域与所述候选点云之间的匹配度,从所述候选点云中确定目标点云;根据所述目标点云,确定所述目标物体的位置。2.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述根据所述目标物体的第一点云数据和所述目标区域,确定所述目标物体的候选点云,包括:将所述目标区域进行三维转换,得到点云锥;基于雷达平面坐标系和图像平面坐标系之间的转换关系,将所述第一点云数据投影到图像平面坐标系,得到第二点云数据;根据所述第二点云数据与所述点云锥之间的位置关系,确定所述目标物体的候选点云。3.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述根据所述目标区域与所述候选点云之间的匹配度,从所述候选点云中确定目标点云,包括:针对每一候选点云,根据该候选点云的点云坐标、所述目标区域的基本信息和采集设备的焦距,确定该候选点云与所述目标区域的匹配度;所述基本信息包括目标区域的尺寸信息和目标区域的中心点坐标;根据各候选点云与所述目标区域之间的匹配度,从所述候选点云中确定目标点云。4.根据权利要求3所述的方法,其特征在于,所述根据该候选点云的点云坐标、所述目标区域的基本信息和采集设备的焦距,确定该候选点云与所述目标区域的匹配度,包括:根据该候选点云的点云坐标,确定所述目标物体与所述车辆的第一距离;根据所述第一距离、所述尺寸信息中的宽度或高度、以及所述采集设备的焦距,确定所述目标物体的估计高度和估计宽度;根据所述目标物体的宽度或高度、所述采集设备的焦距、以及所述尺寸信息中的宽度或高度,确定所述目标物体与所述车辆之间的第二距离;将所述第一距离、所述估计高度、所述估计宽度、候选点云中心点坐标、所述第二距离和所述基本信息输入至神经网络模型中,得到该候选点云与所述目标区域的匹配度。5.根据权利要求2所述的方法,其特征在于,所述基于雷达平面坐标系和图像平面坐标系之间的转换关系,将所述第一点云数据投影到图像平面坐标系,得到第二点云数据之前,还包括:对所述第一点云数据进行聚类,得到聚类后的点云数据;相应的,基于雷达平面坐标系和图像平面坐标系之间的转换关系,将所述第一点云数据投影到图像平面坐标系,得到第二点云数据,包括:基于雷达平面坐标系和图像平面坐标系之间的转换关系,将所述聚类后的点云数据投影到图像平面坐标系,得到第二点云数据。6.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述根据所述目标区域与所述候选点云之间的匹配度,从所述候选点云中确定目标点云,包括:对所述匹配度进行排序,根据排序结果和设定阈值,从所述候选点云中确定目标点云。2CN113838125A权利要求书2/2页7.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,还包括:基于预设校正参数,对所述图像数据进行校正处理。8.一种目标位置确定装置,其特征在于,包括:目标区域确定模块,用于根据车辆所处场景中目标物体的图像数据,确定目标物体的目标区域;候选点云确定模块,用于根据车辆所处场景中所述目标物体的第一点云数据和所述目标区域,确定所述目标物体的候选点云;目标点云确定模块,用于根据所述目标区域与所述候选点云之间的匹配度,从