目标检测方法、装置、电子设备、存储介质及车辆与流程

本公开涉及人工智能，具体为计算机视觉、增强现实、虚拟现实、深度学习等，可应用于自动驾驶、智能交通等场景，尤其涉及一种目标检测方法、装置、电子设备、计算机可读存储介质、计算机程序产品和自动驾驶车辆。

背景技术：

1、人工智能是研究使计算机来模拟人的某些思维过程和智能行为(如学习、推理、思考、规划等)的学科，既有硬件层面的技术也有软件层面的技术。人工智能硬件技术一般包括如传感器、专用人工智能芯片、云计算、分布式存储、大数据处理等技术；人工智能软件技术主要包括计算机视觉技术、语音识别技术、自然语言处理技术以及机器学习/深度学习、大数据处理技术、知识图谱技术等几大方向。

2、近年来，人工智能的兴起也逐渐被应用于自动驾驶技术，为自动驾驶技术的落地提供了技术支持。在自动驾驶中，需要对道路中出现的目标物(例如车辆、行人等)进行准确的目标检测，这是业界或研究学者一直以来关注的热点问题之一。由于自动驾驶车辆一般配备有诸多种类的传感器(例如图像传感器、毫米波雷达、激光雷达等)以辅助车辆对环境进行感知，因此如何更为有效地将这些传感器采集的数据进行处理仍然是重要且关键的。

3、在此部分中描述的方法不一定是之前已经设想到或采用的方法。除非另有指明，否则不应假定此部分中描述的任何方法仅因其包括在此部分中就被认为是现有技术。类似地，除非另有指明，否则此部分中提及的问题不应认为在任何现有技术中已被公认。

技术实现思路

1、本公开提供了一种目标检测方法、装置、电子设备、计算机可读存储介质、计算机程序产品和自动驾驶车辆。

2、根据本公开的一方面，提供了一种目标检测方法，包括：获取与目标对象有关的第一感测数据和第二感测数据，其中，第一感测数据包括用于对目标对象进行目标检测的语义信息，第二感测数据包括用于对目标对象进行目标检测的位置信息；对第一感测数据进行特征提取，以获得与目标对象的语义信息相关联的第一特征；基于第二感测数据，对目标对象进行第一目标检测，以获得与目标对象的位置信息和类别信息相关联的第二特征；对第一特征和第二特征进行融合，以得到经融合的特征；以及基于经融合的特征，对目标对象进行第二目标检测。

3、根据本公开的另一方面，提供了一种目标检测装置，包括：数据获取模块，被配置为获取与目标对象有关的第一感测数据和第二感测数据，其中，第一感测数据包括用于对目标对象进行目标检测的语义信息，第二感测数据包括用于对目标对象进行目标检测的位置信息；第一特征获取模块，被配置为对第一感测数据进行特征提取，以获得与目标对象的语义信息相关联的第一特征；第二特征获取模块，被配置为基于第二感测数据，对目标对象进行第一目标检测，以获得与目标对象的位置信息和类别信息相关联的第二特征；特征融合模块，被配置为对第一特征和第二特征进行融合，以得到经融合的特征；以及目标检测模块，被配置为基于经融合的特征，对目标对象进行第二目标检测。

4、根据本公开的另一方面，提供了一种电子设备，包括至少一个处理器；以及与所述至少一个处理器通信连接的存储器，其中，存储器存储有能够被所述至少一个处理器执行的指令，所述指令被所述至少一个处理器执行，以使所述至少一个处理器能够执行如上所述的方法。

5、根据本公开的另一方面，提供了一种存储有计算机指令的非瞬时计算机可读存储介质，其中，所述计算机指令用于使计算机执行如上所述的方法。

6、根据本公开的另一方面，提供了一种计算机程序产品，包括计算机程序，其中，所述计算机程序在被处理器执行时实现如上所述的方法。

7、根据本公开的另一方面，提供了自动驾驶车辆，包括如上所述的电子设备。

8、根据本公开的一个或多个实施例，可以提升目标检测的精度和鲁棒性。

9、应当理解，本部分所描述的内容并非旨在标识本公开的实施例的关键或重要特征，也不用于限制本公开的范围。本公开的其它特征将通过以下的说明书而变得容易理解。

技术特征：

1.一种目标检测方法，包括：

2.根据权利要求1所述的方法，其中，所述基于所述第二感测数据，对所述目标对象进行第一目标检测，以获得与所述目标对象的所述位置信息和类别信息相关联的第二特征，包括：

3.根据权利要求1或2所述的方法，其中，所述第一特征和所述第二特征均包括通道维度上的特征，并且

4.根据权利要求3所述的方法，其中，所述第二特征中通道维度上的特征与所述目标对象的所述类别信息相关联。

5.根据权利要求1至4中任一项所述的方法，其中，所述对所述第一特征和所述第二特征进行融合，以得到经融合的特征，包括：

6.根据权利要求1至5中任一项所述的方法，其中，所述基于所述经融合的特征，对所述目标对象进行第二目标检测，包括：

7.根据权利要求1至6中任一项所述的方法，其中，所述第一感测数据包括基于图像传感器获取的二维图像，所述第二感测数据包括基于毫米波雷达获取的雷达ra图。

8.根据权利要求7所述的方法，其中，所述对所述第一感测数据进行特征提取，以获得与所述语义信息相关联的第一特征，包括：

9.根据权利要求7或8所述的方法，其中，所述基于所述第二感测数据，对所述目标对象进行第一目标检测，以获得与所述目标对象的所述位置信息和类别信息相关联的第二特征，包括：

10.一种目标检测装置，包括：

11.根据权利要求10所述的装置，其中，所述第二特征获取模块包括：

12.根据权利要求10或11所述的装置，其中，所述第一特征和所述第二特征均包括通道维度上的特征，并且

13.根据权利要求12所述的装置，其中，所述第二特征中通道维度上的特征与所述目标对象的所述类别信息相关联。

14.根据权利要求10至13中任一项所述的装置，其中，所述特征融合模块包括：

15.根据权利要求10至13中任一项所述的装置，其中，所述目标检测模块包括：

16.根据权利要求10至15中任一项所述的装置，其中，所述第一感测数据包括基于图像传感器获取的二维图像，所述第二感测数据包括基于毫米波雷达获取的雷达ra图。

17.根据权利要求16所述的装置，其中，所述第一特征获取模块包括：

18.根据权利要求16或17所述的装置，其中，所述第二特征获取模块包括：

19.一种电子设备，包括：

20.一种存储有计算机指令的非瞬时计算机可读存储介质，其中，所述计算机指令用于使计算机执行根据权利要求1-9中任一项所述的方法。

21.一种计算机程序产品，包括计算机程序，其中，所述计算机程序在被处理器执行时实现根据权利要求1-9中任一项所述的方法。

22.一种自动驾驶车辆，包括根据权利要求19所述的电子设备。

技术总结
本公开提供了一种目标检测方法、装置、电子设备、存储介质及车辆，涉及人工智能技术领域，具体为计算机视觉、增强现实、虚拟现实、深度学习等技术领域，可应用于自动驾驶、智能交通等场景。实现方案为：获取与目标对象有关的第一感测数据和第二感测数据，第一感测数据和第二感测数据分别包括用于对目标对象进行目标检测的语义信息和位置信息；对第一感测数据进行特征提取，以获得与目标对象的语义信息相关联的第一特征；基于第二感测数据，对目标对象进行第一目标检测，以获得与目标对象的位置信息和类别信息相关联的第二特征；对第一特征和第二特征进行融合，以得到经融合的特征；以及基于经融合的特征，对目标对象进行第二目标检测。

技术研发人员：鞠波,叶晓青,谭啸,李莹莹
受保护的技术使用者：北京百度网讯科技有限公司
技术研发日：
技术公布日：2024/1/15