1.一种杆件检测方法，其特征在于，所述方法包括：
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述杆件高度区分阈值的数量为至少一个；
3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述杆件的两个端点预测坐标信息以及置信度得分、所述杆件所属的高度区间对应的置信度阈值，确定所述目标图像的杆件检测结果，包括：
4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：
5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述根据多个所述标注杆件的两个端点标注坐标信息，确定所述杆件高度区分阈值，包括：
6.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述根据多个所述标注杆件的两个端点标注坐标信息以及所述杆件高度区分阈值，确定基于所述杆件高度区分阈值划分得到的至少两个高度区间，以及至少两个所述高度区间对应的标注杆件集合，包括：
7.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述根据多个所述预测杆件的两个端点预测坐标信息，以及多个所述预测杆件的置信度得分，确定至少两个所述高度区间对应的预测杆件集合，包括：
8.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述针对每个高度区间，根据所述高度区间对应的标注杆件集合以及预测杆件集合，确定所述高度区间对应的置信度阈值，包括：
9.根据权利要求8所述的方法，其特征在于，所述根据所述初始置信度阈值以及所述高度区间对应的预测杆件集合中预测杆件的置信度得分，对所述高度区间对应的预测杆件集合进行过滤处理，得到过滤后的预测杆件集合，包括：
10.根据权利要求8所述的方法，其特征在于，所述根据多个所述目标标注杆件的两个端点标注坐标信息，以及多个所述目标预测杆件的两个端点标注坐标信息，对多个所述目标标注杆件以及多个所述目标预测杆件进行配对处理，得到多组配对杆件，以及至少一个未配对目标标注杆件，包括：
11.根据权利要求8所述的方法，其特征在于，所述杆件指标包括：杆件召回率以及杆件准确率，所述根据所述配对杆件的组数量、所述未配对标注杆件的数量、所述目标标注杆件的总数量以及所述目标预测杆件的总数量，确定杆件指标，包括：
12.根据权利要求8或11所述的方法，其特征在于，所述杆件指标包括：杆件召回率以及杆件准确率；
13.一种杆件检测装置，其特征在于，所述装置包括：
14.一种电子设备，其特征在于，包括：
15.一种车辆，其特征在于，包括如权利要求14所述的电子设备，或者，所述车辆与权利要求14所述的电子设备连接。
16.一种非临时性计算机可读存储介质，当所述存储介质中的指令由处理器执行时，使得处理器能够执行如权利要求1至12中任一项所述的杆件检测方法。