[发明专利]目标检测方法及装置、神经网络训练方法及装置

说明书

本公开涉及一种目标检测方法及装置、神经网络训练方法及装置，该目标检测方法包括：通过智能设备上设置的N个传感器分别采集所述智能设备所在的环境信息，N为大于或等于2的正整数；对N个传感器中的M个传感器采集的环境信息分别进行目标的特征提取，得到M个传感器采集的环境信息的目标特征信息，M为小于或等于N的正整数；融合M个传感器中的L个传感器采集的环境信息的目标特征信息，得到目标融合特征，L为小于或等于M的正整数；根据目标融合特征确定所述目标的检测结果。本公开实施例可提高目标检测的精度和可靠性。

技术领域

本公开涉及计算机技术领域，尤其涉及一种目标检测方法及装置、神经网络训练方法及装置。

背景技术

自动驾驶是人工智能技术中的一个重要的研究方向。为了提高自动驾驶系统的可靠性，需要提高系统对环境中的目标(例如车辆、行人等)的感知能力。自动驾驶系统通常可通过传感器来检测环境信息并基于传感器的检测数据进行目标的检测和追踪。

发明内容

本公开提出了一种目标检测技术方案。

根据本公开的一方面，提供了一种目标检测方法，包括：通过智能设备上设置的N个传感器分别采集所述智能设备所在的环境信息，N为大于或等于2的正整数；对所述N个传感器中的M个传感器采集的环境信息分别进行目标的特征提取，得到所述M个传感器采集的环境信息的目标特征信息，M为小于或等于N的正整数；融合所述M个传感器中的L个传感器采集的环境信息的目标特征信息，得到目标融合特征，L为小于或等于M的正整数；根据所述目标融合特征确定所述目标的检测结果。

在一种可能的实现方式中，该方法还包括：根据所述N个传感器中的任一传感器采集的环境信息的目标特征信息，确定所述目标的检测结果。

在一种可能的实现方式中，该方法还包括：根据第一预设条件筛除N-M个传感器采集的环境信息；根据第二预设条件筛除M-L个传感器采集的环境信息的目标特征信息。

在一种可能的实现方式中，所述第一预设条件包括以下至少一个：传感器处于非正常工作状态、传感器采集的环境信息不满足质量要求。

在一种可能的实现方式中，融合所述M个传感器中的L个传感器采集的环境信息的目标特征信息，得到目标融合特征，包括：确定所述L个传感器中各传感器对应的特征融合权重；根据所述L个传感器中各传感器对应的特征融合权重和目标特征信息进行特征融合，得到目标融合特征。

在一种可能的实现方式中，确定所述L个传感器中各传感器对应的特征融合权重，包括：根据所述智能设备所在环境的气象情况和/或光线情况，确定所述L个传感器中各传感器对应的特征融合权重。

在一种可能的实现方式中，所述检测结果包括关联预测结果；所述L个传感器采集的环境信息至少包括第一时刻的L个第一环境信息及在所述第一时刻之后的第二时刻的L个第二环境信息，根据所述目标融合特征确定所述目标的检测结果，包括：

根据所述L个第一环境信息中的第一目标的目标融合特征以及所述L个第二环境信息中的第二目标的目标融合特征，对所述第一目标及所述第二目标之间的关联性进行预测，得到所述第一目标及所述第二目标的关联预测结果。

在一种可能的实现方式中，所述关联预测结果包括所述第一目标与所述第二目标为同一目标的概率、所述第一目标为终点目标的概率、所述第二目标为起点目标的概率、所述第一目标及所述第二目标的置信度中的至少一种，

其中，所述终点目标表示在所述第一环境信息中而不在所述第二环境信息中的目标，所述起点目标表示在所述第二环境信息中而不在所述第一环境信息中的目标。