目标检测方法、装置、电子设备及可读存储介质.pdf

(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CN111444814A(43)申请公布日2020.07.24(21)申请号202010209208.X(22)申请日2020.03.23(71)申请人北京迈格威科技有限公司地址100190北京市海淀区科学院南路2号融科资讯中心A座316-318(72)发明人朱本金(74)专利代理机构北京市立方律师事务所11330代理人张筱宁张海秀(51)Int.Cl.G06K9/00(2006.01)G06K9/46(2006.01)G06K9/62(2006.01)权利要求书2页说明书12页附图3页(54)发明名称目标检测方法、装置、电子设备及可读存储介质(57)摘要本发明实施例提供了一种目标检测方法、装置、电子设备及可读存储介质。该方法包括：获取待检测目标的点云数据；基于点云数据，提取得到点云数据的数据特征；基于数据特征，分别通过各分类组所对应的目标检测模块进行目标检测，得到对应于各分类组的初始目标检测结果；基于各分类组所包含的各分类类别的初始目标检测结果，确定点云数据对应的最终检测结果。在本发明实施例中，采用了分步式的方式降低不同分类类别之间的相互的影响，进而可以有效地提升检测结果的准确性。CN111444814ACN111444814A权利要求书1/2页1.一种目标检测方法，其特征在于，包括：获取待检测目标的点云数据；基于所述点云数据，提取得到所述点云数据的数据特征；基于所述数据特征，分别通过各分类组所对应的目标检测模块进行目标检测，得到对应于各分类组的初始目标检测结果；基于各分类组的初始目标检测结果，确定所述点云数据对应的最终检测结果。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，每个所述分类组对应至少一个分类类别，每个分类组所对应的初始目标检测结果包括所述点云数据中对应于该分类组所包含的各分类类别的初始目标检测结果。3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于所述点云数据，提取得到所述点云数据的数据特征，包括：对所述点云数据进行特征提取，得到对应于至少两种尺寸的特征图，所述点云数据的数据特征包括所述至少两种尺寸的特征图；所述基于所述数据特征，分别通过各分类组所对应的目标检测模块进行目标检测，得到对应于各分类组的初始目标检测结果，包括：对于所述至少两种尺寸的特征图中每一尺寸的特征图，基于该尺寸的特征图，分别通过与该尺寸的特征图所对应的各分类组所对应的目标检测模块进行目标检测，得到对应于该尺寸的特征图的各分类组的初始目标检测结果。4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述对所述点云数据进行特征提取，得到对应于至少两种尺寸的特征图，包括：通过依次级联的多个三维卷积模块对所述点云数据进行特征提取；对于所述多个三维卷积模块中至少两个模块所输出的特征图分别进行反卷积处理，将每个模块所对应的反卷积处理后的特征图作为所述对应于至少两种尺寸的特征图。5.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，对于每个所述分类组，所述初始目标检测结果包括所述点云数据对应于该分类组中各分类类别的类别检测结果、目标检测框的位置信息、以及每个目标检测框所对应的目标朝向信息。6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，所述基于各分类组所包含的各分类类别的初始目标检测结果，确定所述点云数据对应的最终检测结果，包括：对于每一分类组，对该分类组所包含的各分类类别的初始目标检测结果进行非极大值抑制处理，得到该分类组的最终检测结果；基于各分类组的最终检测结果，确定所述点云数据对应的最终检测结果。7.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于所述点云数据，提取得到所述点云数据的数据特征，包括：将所述点云数据按照预设大小切分成体素；对切分后的各体素所包含的点云数据进行预处理，得到预处理后的各体素的点云数据；基于所述预处理后的各体素的点云数据，提取得到所述点云数据的数据特征。8.根据权利要求1或2所述的方法，其特征在于，所述目标检测方法是通过目标检测模2CN111444814A权利要求书2/2页型实现的，各所述分类组所对应的分类类别是通过以下方式确定的：确定所述目标检测模型的所有分类类别；基于所述分类类别中各所述分类类别之间的相似度，将各所述分类类别进行划分，得到各分类组。9.根据权利要求8所述的方法，其特征在于，所述基于所述分类类别中各所述分类类别之间的相似度，将各所述分类类别进行划分，得到各分类组，包括：基于各所述分类类别之间的相似度，对各所述分类类别进行划分，得到各初始分类组；对于每一个包含至少两个分类类别的所述初始分类，基于训练所述目标检测模型时该初始分类组中所包含的各分类类别各自所对应的训练样本的数量，对该初始分类组再次进行划分；基于再次划分后的结果，得到最终的各分类组。10.根据权利要求9所述的方