[发明专利]行人检测方法、装置、电子设备及存储介质

说明书

本申请实施例公开了一种行人检测方法、装置、电子设备及存储介质。该方法包括：获取待检测图像数据，并利用多个卷积核对待检测图像数据进行特征提取，得到多个特征图；对于任一特征图，将特征图输入到预设的梯度直方图特征获取算法中，获取梯度直方图特征获取算法输出的特征图对应的梯度直方图特征；将各特征图对应的梯度直方图特征输入到预设分类器中，获取预设分类器的分类结果，并基于分类结果检测待检测图像数据中的行人。基于此，能够降低漏掉能够表达行人特点的特征的可能性，提高对行人检测的准确性。

技术领域

本申请实施例涉及自动驾驶技术领域，尤其涉及一种行人检测方法、装置、电子设备及存储介质。

背景技术

随着科技的发展，自动驾驶技术正在不断向L3级发展，即有条件自治网络，系统可以实时感知环境变化，在特定领域内基于外部环境动态优化调整，实现基于意图的闭环管理。其中，对于行人的检测在感知环境变化的方面，是一个重要的组成部分。

传统的行人检测算法，一般会先进行特征提取，然后基于提取的特征实现行人的检测。但是不同的算法，提取的特征角度通常是与算法模型的结构和特性匹配，但是对于模型不关心的特征角度，提取出的特征就不会将该特征角度表达出来，这就会使算法缺少对该不关心的特征角度的分析，而有时这些特征角度可能最能表达出行人的特点，这就会导致算法对行人检测的准确性降低。

发明内容

本申请实施例提供一种行人检测方法、装置、电子设备及存储介质，以实现提高对行人检测的准确性的目的。

第一方面，本申请实施例提供了一种行人检测方法，所述方法包括：

获取待检测图像数据，并利用多个卷积核对所述待检测图像数据进行特征提取，得到多个特征图；

对于任一特征图，将所述特征图输入到预设的梯度直方图特征获取算法中，获取所述梯度直方图特征获取算法输出的所述特征图对应的梯度直方图特征；

将各特征图对应的梯度直方图特征输入到预设分类器中，获取所述预设分类器的分类结果，并基于所述分类结果检测所述待检测图像数据中的行人。

第二方面，本申请实施例还提供了一种行人检测装置，该行人检测装置包括：

特征图提取模块，用于获取待检测图像数据，并利用多个卷积核对所述待检测图像数据进行特征提取，得到多个特征图；

梯度直方图特征获取模块，用于对于任一特征图，将所述特征图输入到预设的梯度直方图特征获取算法中，获取所述梯度直方图特征获取算法输出的所述特征图对应的梯度直方图特征；

分类模块，用于将各特征图对应的梯度直方图特征输入到预设分类器中，获取所述预设分类器的分类结果，并基于所述分类结果检测所述待检测图像数据中的行人。

第三方面，本申请实施例还提供了一种电子设备，所述电子设备包括：

一个或多个处理器；

存储装置，用于存储一个或多个程序，

当所述一个或多个程序被所述一个或多个处理器执行，使得所述一个或多个处理器实现如本申请任一实施例提供的行人检测方法。

第四方面，本申请实施例还提供了一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，其特征在于，该程序被处理器执行时实现如本申请任一实施例提供的行人检测方法。