[发明专利]一种三维物体检测方法、装置、计算机设备和存储介质

权利要求书

1.一种三维物体检测方法，其特征在于，包括：

获取与待检测区域匹配的目标识别图像和点云数据，并根据所述点云数据，生成与所述待检测区域匹配的鸟瞰图；

获取与所述目标识别图像对应的图像二维物体边框图，以及与所述鸟瞰图对应的点云二维物体边框图；

获取与图像二维物体边框图对应的三维物体边框图，并生成与所述三维物体边框图匹配的鸟瞰投影图；

图像二维物体边框图和点云二维物体边框图中分别包括至少一个二维物体边框，以及与各二维物体边框对应的边框参数和类别；

图像二维物体边框图对应的边框参数包括以下至少一项：边框中心坐标、边框高度以及边框宽度，点云二维物体边框图对应的边框参数包括以下至少一项：边框中心坐标、边框高度、边框宽度以及朝向角；

所述三维物体边框图中包括至少一个三维物体边框，以及与各三维物体边框对应的边框参数和类别；

所述边框参数包括以下至少一项：边框中心坐标、边框高度、边框宽度、边框长度以及朝向角；

获取与图像二维物体边框图对应的三维物体边框图，包括：

根据图像二维物体边框图中，各二维物体边框的边框中心坐标，以及点云中点的坐标与边框中心坐标之间的转换关系，获取与各二维物体边框匹配的目标点云；

将目标点云输入至三维边框回归模型，并根据三维边框回归模型输出的三维物体边框的边框参数和类别，生成三维物体边框图；

将所述鸟瞰投影图与所述点云二维物体边框图进行匹配，并根据匹配结果，对三维物体边框图进行更新，得到与所述待检测区域匹配的三维物体检测结果。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，根据所述点云数据，生成与所述待检测区域匹配的鸟瞰图，包括：

根据所述点云数据生成点云鸟瞰投影图；

对所述点云鸟瞰投影图进行栅格化，并对栅格化后的点云鸟瞰投影图进行高度层、密度层以及反射强度层编码，获得鸟瞰图。

3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，对栅格化后的点云鸟瞰投影图进行高度层、密度层以及反射强度层编码，包括：

获取目标单元格中各点的点云数据的最高值，并对所述最高值进行归一化处理，获得与目标单元格匹配的高度层信息；

将目标单元格中点的数量作为与目标单元格匹配的密度层信息；

获取目标单元格的各点中高度值最大的目标点，并将所述目标点的反射率值作为反射强度层信息；

根据所述高度层信息、所述密度层信息以及所述反射强度层信息，对栅格化后的点云鸟瞰投影图进行编码。

4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，获取与所述目标识别图像对应的图像二维物体边框图，以及与所述鸟瞰图对应的点云二维物体边框图，包括：

将目标识别图像输入至预先训练的图像目标检测模型中，并获取图像目标检测模型输出的图像二维物体边框图；

将鸟瞰图输入至预先训练的鸟瞰图目标检测模型中，并获取鸟瞰图目标检测模型输出的点云二维物体边框图。

5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，根据匹配结果，对三维物体边框图进行更新，包括：

如果所述鸟瞰投影图中，不存在三维物体边框与点云二维物体边框图中的目标二维物体边框匹配，则获取目标二维物体边框的边框中心坐标，并根据点云中点的坐标与边框中心坐标之间的转换关系，获取与目标二维物体边框匹配的目标点云；

将目标点云输入至三维边框回归模型，并根据三维边框回归模型输出的三维物体边框的边框参数和类别，对三维物体边框图进行更新。