[发明专利]目标检测方法、装置及系统

权利要求书

1.一种目标检测方法，其特征在于，所述方法应用于在室内天花板上布置LED，在地面平铺预设数量的PD的场景，所述方法包括：

获取待检测目标的光强分布图像；所述光强分布图像是所述待检测目标在多个可见光光源的照射下，接收端采用多PD接收得到；

将所述光强分布图像输入训练后的神经网络模型，所述神经网络模型输出对所述待检测目标的检测结果；所述检测结果包括：所述待检测目标的类别和在所述光强分布图像中的位置。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述训练后的神经网络模型是采用预设训练集对初始神经网络模型进行训练得到；所述预设训练集包括：多幅预设物体的光强分布图像，以及对每幅所述光强分布图像中的物体类别和位置进行标记的标记图像。

3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述训练集中任意一个预设物体的光强分布图像，是该预设物体在所述可见光下连续移动过程中，所述接收端采用多PD接收到的该预设物体多个角度的光强分布图像。

4.一种目标检测装置，其特征在于，所述装置应用于在室内天花板上布置LED，在地面平铺预设数量的PD的场景，所述装置包括：

获取模块，用于获取待检测目标的光强分布图像；所述光强分布图像是所述待检测目标在多个可见光光源的照射下，接收端采用多PD接收得到；

处理模块，用于将所述光强分布图像输入训练后的神经网络模型，所述神经网络模型输出对所述待检测目标的检测结果；所述检测结果包括：所述待检测目标的类别和在所述光强分布图像中的位置。

5.根据权利要求4所述的装置，其特征在于，所述训练后的神经网络模型是采用预设训练集对初始神经网络模型进行训练得到；所述预设训练集包括：多幅预设物体的光强分布图像，以及对每幅所述光强分布图像中的物体类别和位置进行标记的标记图像。

6.根据权利要求5所述的装置，其特征在于，所述训练集中任意一个预设物体的光强分布图像，是该预设物体在所述可见光下连续移动过程中，所述接收端采用多PD接收到的该预设物体多个角度的光强分布图像。

7.一种存储介质，其特征在于，所述存储介质包括存储的程序，其中，所述程序执行权利要求1～3任意一项所述的目标检测方法。

8.一种设备，其特征在于，所述设备包括至少一个处理器、以及与所述处理器连接的至少一个存储器、总线；其中，所述处理器、所述存储器通过所述总线完成相互间的通信；所述处理器用于调用所述存储器中的程序指令，以执行如权利要求1～3中任一项所述的目标检测方法。

9.一种目标检测系统，其特征在于，包括：可见光发射端、采用多PD接收的接收端，以及处理器；其中，所述处理器与所述接收端连接；所述可见光发射端包括多个可见光光源；

所述可见光发射端，用于发射可见光；

所述接收端，用于通过多PD对光信号进行接收；并依据接收到的光信号生成所述待检测目标的光强分布图像；

所述处理器，用于执行如权利要求1～3任意一项所述的方法。

10.根据权利要求9所述的系统，其特征在于，所述可见光发射端的半功率角为60°。