[发明专利]目标检测方法、装置和无人车

权利要求书

1.一种目标检测方法，包括：

获取待处理传感器数据，其中，所述待处理传感器数据包括点云数据；

根据所述待处理传感器数据是否还包括与点云数据对应的图像数据，确定待启用的检测模型，其中，所述检测模型包括第一检测模型和第二检测模型，所述第一检测模型是基于点云样本数据训练得到的，所述第二检测模型是基于点云样本数据和图像样本数据训练得到的；

基于所述待启用的检测模型，对所述待处理传感器数据进行处理，以得到待识别目标的检测结果。

2.根据权利要求1所述的目标检测方法，其中，所述根据所述待处理传感器数据是否还包括与点云数据对应的图像数据，确定待启用的检测模型包括：

在所述待处理传感器数据不包括与点云数据对应的图像数据的情况下，将所述第一检测模型作为待启用的检测模型；

在所述待处理传感器数据包括与点云数据对应的图像数据的情况下，将第二检测模型作为待启用的检测模型。

3.根据权利要求2所述的目标检测方法，在所述待处理传感器数据不包括与点云数据对应的图像数据的情况下，将所述第一检测模型作为待启用的检测模型包括：

在所述待处理传感器数据不包括图像数据、或者所述待处理传感器数据包括的图像数据和点云数据的时间戳不一致的情况下，将所述第一检测模型作为待启用的检测模型。

4.根据权利要求2所述的目标检测方法，其中，在所述待处理传感器数据包括与点云数据对应的图像数据的情况下，将第二检测模型作为待启用的检测模型包括：

在所述待处理传感器数据包括的图像数据和点云数据的时间戳一致的情况下，将第二检测模型作为待启用的检测模型。

5.根据权利要求1所述的目标检测方法，其中，所述待启用模型为第一检测模型，所述基于所述待启用的检测模型对所述待处理传感器数据进行处理，以得到待识别目标的检测结果包括：

对点云数据进行特征编码，以得到第一特征图；

将所述第一特征图输入所述第一检测模型，以得到待识别目标的检测结果。

6.根据权利要求5所述的目标检测方法，其中，所述对点云数据进行特征编码，以得到点云特征图包括：

对点云数据进行体素化编码，以得到体素特征图；

根据所述体素特征图，生成鸟瞰特征图；

将所述鸟瞰特征图输入点云特征提取网络模型，以得到点云特征图。

7.根据权利要求1所述的目标检测方法，其中，所述待启用模型为第二检测模型，所述基于所述待启用的检测模型对所述待处理传感器数据进行处理，以得到待识别目标的检测结果包括：

对点云数据进行特征编码，以得到第一特征图；

对图像数据进行特征编码，以得到第二特征图；

对所述第一特征图和所述第二特征图进行融合，以得到融合后的特征图；

将所述融合后的特征图输入第二检测模型，以得到待识别目标的检测结果。

8.根据权利要求7所述的目标检测方法，其中，所述对图像数据进行特征编码，以得到第二特征图包括：

对图像数据进行语义分割，以得到图像数据中每个像素点的语义信息；

根据图像数据中每个像素点的语义信息和坐标系转换关系，确定与所述像素点对应的点云点的语义信息；

对所述点云点的语义信息进行特征编码，以得到第二特征图。

9.根据权利要求8所述的目标检测方法，其中，所述对所述点云点的语义信息进行特征编码，以得到第二特征图包括：

对所述点云点的语义信息进行体素化编码，以得到体素特征图；

根据所述体素特征图，生成鸟瞰特征图；

对所述鸟瞰特征图进行下采样，以得到第二特征图，其中，所述第二特征图与所述第一特征图的尺寸一致。