[发明专利]目标识别方法、装置、域控制器及作业机械

说明书

本发明提供一种目标识别方法、装置、域控制器及作业机械，方法通过采集目标图片组合，目标图片组合包括预设数量的目标图片，预设数量的目标图片中的所有图片为同一时刻采集的同一目标的不同角度的图片；将预设数量的目标图片中的所有图片进行拼接，得到待识别图片；输入待识别图片至目标识别模型库，输出目标识别结果，目标识别模型库包括至少两个目标识别子模型，每个目标识别子模型均是基于待识别图片样本与目标识别子结果样本进行训练得到的，由于采集的同一时刻针对同一目标的不同角度的预设数量的目标图片，然后将预设数量的目标图片拼接为待处理图片，解决了依靠摄像头持续进行图像传输的问题，保证目标识别的精度，提高目标识别的效率。

技术领域

本发明涉及目标识别技术领域，尤其涉及一种目标识别方法、装置、域控制器及作业机械。

背景技术

移动产业处理器接口(Mobile Industry Processor Interface，MIPI)摄像头，在自动驾驶领域中的应用越来越广泛。目前，自动驾驶时的目标识别方式主要为，首先通过MIPI摄像头进行图像识别，然后将图像识别的结果发送至车载控制系统，以使车载控制系统完成自动驾驶。目前，大多数的目标识别方式为，通过MIPI摄像头采集当前视频，然后获取视频中不同时刻对应的图片信息，再进行目标识别。

但是，由于MIPI摄像头的图像传输能力较弱、延迟较长，导致目标识别效率相对较低。

发明内容

本发明提供一种目标识别方法、装置、域控制器及作业机械，用以解决现有技术中目标识别效率低的缺陷，实现通过采集不同角度的图片，并将预设数量的图片拼接为待识别图片的方式进行目标识别，有效地提高了目标识别效率。

本发明提供一种目标识别方法，包括：

采集目标图片组合，所述目标图片组合包括预设数量的目标图片，所述预设数量的目标图片中的所有图片为同一时刻采集的同一目标的不同角度的图片；

将所述预设数量的目标图片中的所有图片进行拼接，得到待识别图片；

输入所述待识别图片至目标识别模型库，输出目标识别结果，其中，所述目标识别模型库包括至少两个目标识别子模型，每个所述目标识别子模型均是基于待识别图片样本与目标识别子结果样本进行训练得到的。

根据本发明提供的一种目标识别方法，所述采集目标图片组合，包括：

通过设置于不同位置的图像采集设备采集不同的目标视频信息；

分别对每个所述图像采集设备采集的目标视频信息进行解码；

获取每个解码后的目标视频信息对应的目标图片，将预设数量的所述目标图片进行数据整合，得到目标图片组合。

根据本发明提供的一种目标识别方法，所述将所述预设数量的目标图片中的所有图片进行拼接，得到待识别图片，包括：

将预设数量的目标图片中的所有图片均进行缩放、翻转和色域变换，得到预设数量的待处理图片；

拼接所述预设数量的待处理图片为预设尺寸的待识别图片。

根据本发明提供的一种目标识别方法，所述拼接所述预设数量的待处理图片为预设尺寸的待识别图片，包括：

以预设尺寸为边界，将预设数量的待处理图片按照顺序进行叠放；

将所述叠放后的重叠部分进行裁剪，得到预设尺寸的待识别图片。

根据本发明提供的一种目标识别方法，所述输入所述待识别图片至目标识别模型库，输出目标识别结果，包括：

分别将所述待识别图片输入不同的目标识别子模型，得到与所述不同的目标识别子模型对应的初步识别子结果集合；