[发明专利]目标检测方法、装置及电子设备

说明书

本发明实施例提供了一种目标检测方法、装置及电子设备，其中，目标检测方法，包括：获取车辆传感器采集的原始图像，以及来自高精地图的道路边界信息；根据所述原始图像和所述道路边界信息，生成车道图像；在所述车道图像中提取N个感兴趣区域图像，N为正整数；将每一所述感兴趣区域图像分别输入到目标检测器中，得到目标检测结果，所述目标检测器为通过样本目标对搭建的初始目标检测网络进行训练获得。本发明实施例能够有效提升感兴趣区域图像的提取效果，进而能够提高针对感兴趣区域图像的目标检测准确度。

技术领域

本发明涉及图像处理技术领域，尤其涉及一种目标检测方法、装置及电子设备。

背景技术

众所周知，目前自动驾驶技术已经逐渐走入人们生活；由于道路交通较为复杂，对不同障碍物进行检测是自动驾驶技术应用的关键；当前，基于深度学习模型与车辆传感器获取的图像，可以实现对障碍物等目标的检测。现有技术中，通常会将从车辆传感器获取的图像中识别出的道路区域，整体作为感兴趣区域(Region Of Interest，ROI)图像输入到深度学习模型中以检测障碍物等目标。然而，现有技术在进行目标检测时通常存在ROI图像提取效果较差的问题。

发明内容

本发明实施例提供一种目标检测方法、装置及电子设备，以解决现有技术在进行目标检测时通常存在ROI提取效果较差的问题。

为了解决上述技术问题，本发明是这样实现的：

第一方面，本发明实施例提供了一种目标检测方法，包括：

获取车道图像，所述车道图像包括道路区域；

沿第一方向在所述车道图像中提取N个感兴趣区域图像，其中，所述第一方向与所述道路区域的长度延伸方向匹配，所述N个感兴趣区域图像的长宽比均等于预设比值，每一所述感兴趣区域图像包括所述道路区域位于该感兴趣区域图像沿所述第一方向的边界之间的全部区域，N为正整数；

将每一所述感兴趣区域图像分别输入到目标检测器中，得到目标检测结果，所述目标检测器为通过样本目标对搭建的初始目标检测网络进行训练获得。

第二方面，本发明实施例还提供了一种目标检测装置，包括：

第一获取模块，用于获取车辆传感器采集的原始图像，以及来自高精地图的道路边界信息；

生成模块，用于根据所述原始图像和所述道路边界信息，生成车道图像；

提取模块，用于在所述车道图像中提取N个感兴趣区域图像，N为正整数；

第二获取模块，用于将每一所述感兴趣区域图像分别输入到目标检测器中，得到目标检测结果，所述目标检测器为通过样本目标对搭建的初始目标检测网络进行训练获得。

第三方面，本发明实施例还提供了一种电子设备，包括存储器、处理器以及存储在所述存储器中并可在所述处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时实现上述的方法。

第四方面，本发明实施例还提供了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，所述计算机程序被处理器执行时实现上述的方法。

本发明实施例提供的目标检测方法，根据车辆传感器采集的原始图像，以及来自高精地图的道路边界信息来生成车道图像，从车道图像中提取感兴趣区域图像，并进一步将感兴趣区域图像输入到目标检测器中来得到目标检测结果；无需直接从车辆传感器采集的原始图像中直接识别道路边界与道路区域，一方面，可以有效增加道路边界的识别效率，另一方面，也可以有效排除例如车辆、道路设备等其他信息的干扰，得到的道路边界更加准确；可见，本发明实施例能够有效提升感兴趣区域图像的提取效果。

附图说明

图1为本发明实施例提供的目标检测方法的流程图；

图2为本发明实施例中感兴趣区域图像提取的流程图；