[发明专利]一种护栏检测分类方法、装置、电子设备及存储介质

权利要求书

1.一种护栏检测分类方法，其特征在于，包括：

根据点云数据及图像数据的采集轨迹信息确定图像数据与点云数据的对应关系，其包括：建立像素坐标系和世界坐标系的映射关系，标定采集车相机位置；其中，像素坐标系和世界坐标系下的坐标映射关系:

其中，u、v表示像素坐标系中的坐标，s表示尺度因子，fx、fy、u0、v0、γ表示相机内参，r,t表示相机外参，xw、yw、zw表示世界坐标系中的坐标，单应性矩阵H定义为：

则坐标映射关系为：

所述根据点云数据及图像数据的采集轨迹信息确定图像数据与点云数据的对应关系还包括：对图像数据中景深一定程度大于图像采集间隔的部分进行标定，使护栏的边界检测精度处于预定范围内；

基于深度学习目标检测模型对图像数据中护栏进行检测；

划分图像数据中的护栏在当前道路的左侧或右侧，并采用语义分割提取点云数据的护栏边界；其中，所述采用语义分割提取点云数据的护栏边界包括：将点云数据投影成图像后，对图像进行语义分割；将语义分割得到的护栏边界反算至点云数据中；

根据护栏左右侧划分结果以及图像数据与点云数据的对应关系，将图像数据中护栏检测结果与点云数据边界分割结果进行对应，并定义单侧护栏分类属性。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述划分图像数据中的护栏在当前道路的左侧或右侧包括：

以图像采集车为中心对图像的检测结果进行划分，确定单侧护栏是否存在，若存在则获取存在的数量。

3.一种用于护栏检测分类的装置，所述用于护栏检测分类的装置实现如权利要求1至2中任一项所述护栏检测分类方法的步骤，其特征在于，包括：

关联模块，用于根据点云数据及图像数据的采集轨迹信息确定图像数据与点云数据的对应关系；

检测模块，用于基于深度学习目标检测模型对图像数据中护栏进行检测；

分割模块，用于划分图像数据中的护栏在当前道路的左侧或右侧，并采用语义分割提取点云数据的护栏边界；

结果对应模块，用于根据护栏左右侧划分结果以及图像数据与点云数据的对应关系，将图像数据中护栏检测结果与点云数据边界分割结果进行对应，并定义单侧护栏分类属性。

4.根据权利要求3所述的装置，其特征在于，所述根据点云数据及图像数据的采集轨迹信息确定图像数据与点云数据的对应关系还包括：

对图像数据中景深一定程度大于图像采集间隔的部分进行标定，使护栏的边界检测精度处于预定范围内。

5.根据权利要求3所述的装置，其特征在于，所述划分图像数据中的护栏在当前道路的左侧或右侧包括：

以图像采集车为中心对图像的检测结果进行划分，确定单侧护栏是否存在，若存在则获取存在的数量。

6.一种电子设备，包括处理器、存储器以及存储在所述存储器中并在处理器上运行的计算机程序，其特征在于，所述处理器执行所述计算机程序时实现如权利要求1至2中任一项所述护栏检测分类方法的步骤。

7.一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质存储有计算机程序，其特征在于，所述计算机程序被处理器执行时实现如权利要求1至2任一项所述护栏检测分类方法的步骤。