[发明专利]一种检测障碍物的方法、终端和可读存储介质

说明书

本发明实施例涉及人工智能领域，公开了一种检测障碍物的方法、终端和可读存储介质。本发明中检测障碍物的方法，获取终端所处环境的原始图像；根据原始图像以及预设的第一语义分割网络，确定原始图像中的目标区域，目标区域包括原始图像中终端的可移动区域，其中，第一语义分割网络基于具有可移动区域类别的第一分类类别训练获得；从原始图像中提取目标区域所对应的图像，并将提取的图像作为目标子图像；根据目标子图像以及预设的第二语义分割网络，确定目标子图像中的障碍物，其中，第二语义分割网络基于具有障碍物类别的第二分类类别训练获得。本实施方式，使得可以准确检测出终端在可移动区域内的障碍物。

技术领域

本发明实施例涉及人工智能领域，特别涉及一种检测障碍物的方法、终端和可读存储介质。

背景技术

随着科学的不断进步，计算机技术以及人工智能技术的引入，出现了智能机器人、无人驾驶汽车等智能设备。通常智能设备需要通过采集周围环境的图像，对采集的图像进行障碍物识别，进而根据障碍物以及目的地规划出前行的路线。

发明人发现现有技术中至少存在如下问题：目前对障碍物的检测存在不准确的问题；例如，边缘检测方法对地面颜色和光照敏感，导致该方法只适用于地面地质不佳且环境照度均匀的情况；为了改善边缘检测的准确度，出现了同时使用颜色信息和边缘信息进行障碍物检测的方法，但是，该方法需要引入参考区域，若参考区域外的地面因意料之外的阴影而与参考区域的地面不同时，阴影区域将被识别为障碍物；随着技术发展，还出现了使用全色图像(RGB)图像获取环境的语义映射，并结合深度图像检测障碍物的方式，但是，该方法只适用于对普通障碍物的判断，不能检测小型障碍物，如，散落地面的垃圾、小石子等。

发明内容

本发明实施方式的目的在于提供一种检测障碍物的方法、终端和可读存储介质，使得可以准确检测出终端在可移动区域内的障碍物。

为解决上述技术问题，本发明的实施方式提供了一种检测障碍物的方法，获取终端所处环境的原始图像；根据原始图像以及预设的第一语义分割网络，确定原始图像中的目标区域，目标区域包括原始图像中终端的可移动区域，其中，第一语义分割网络基于包括可移动区域类别的第一分类类别训练获得；从原始图像中提取目标区域所对应的图像，并将提取的图像作为目标子图像；根据目标子图像以及预设的第二语义分割网络，确定目标子图像中的障碍物，其中，第二语义分割网络基于包括障碍物类别的第二分类类别训练获得。

本发明的实施方式还提供了一种终端，包括：至少一个处理器；以及，与至少一个处理器通信连接的存储器；其中，存储器存储有可被至少一个处理器执行的指令，指令被至少一个处理器执行，以使至少一个处理器能够执行上述的检测障碍物的方法。

本发明的实施方式还提供了一种计算机可读存储介质，存储有计算机程序，计算机程序被处理器执行时实现上述的检测障碍物的方法。

本发明实施方式相对于现有技术而言，获取终端所处环境的原始图像，通过第一语义分割网络，确定出该原始图像中的目标区域，该目标区域包括在原始图像中终端可移动区域(如地面、道路)，由于目标子图像是基于目标区域确定，减少了该目标子图像中所包括的干扰图像，从而缩小了确定障碍物的范围，使得准确地通过第二语义分割网络对目标子图像进行语义分割，如：可以识别小型障碍物，准确地确定出障碍物，提高了确定障碍物的精度以及准确度；另外，由于第二语义分割网络是基于第二分类类别训练获得，而第二分类类别的种类数少，可以加快对障碍物确定的速度。

另外，根据原始图像以及预设的第一语义分割网络，确定原始图像中的目标区域，具体包括：根据原始图像以及第一语义分割网络，获得第一语义分割图像，第一语义分割图像包括原始图像中各物体的类别标注信息；提取第一语义分割图像中终端的可移动区域，并将提取的可移动区域作为目标区域。根据各物体的类别标注信息，可以快速且准确地确定出第一语义分割图像中终端的可移动区域。