[发明专利]目标检测及预警方法、设备、系统和介质

说明书

本申请提供一种目标检测及预警方法、设备、系统和介质，通过训练后的神经网络模型获取单目红外采集设备采集的含目标检测对象的红外图进行目标检测，获得包含目标检测对象类别信息和三维信息，其中，目标检测对的三维信息包括目标检测对象的尺寸信息、位置信息、距离信息和运动方向信息中的至少一项。因此，本申请提供的目标检测方法实现了目标检测对象的三维检测，且在检测过程中无需借助诸如雷达等价格昂贵的三维感测设备。此外，本申请提供的目标检测方法中所采用的红外图由单目红外采集设备所采集使得目标检测方法实现的成本低，且场景适应性强，满足了智能驾驶感知系统的安全可靠性要求。

技术领域

本申请涉及智能驾驶技术领域，尤其是涉及一种目标检测及预警方法、设备、系统和介质。

背景技术

随着自动驾驶行业的飞速发展，相关技术的需求也越来越迫切。在自动驾驶车辆系统中，不仅需要识别目标及障碍物的类别，还需要识别目标及障碍物的位置、大小、朝向以及距离信息，为安全可靠的自动驾驶提供重要保障。普通的2D(Two Dimens iona l，二维)目标检测不能提供感知所需要的全部信息，仅能提供目标物体在二维图像中的位置和对应类别的置信度，而3D(Three Dimens iona l，三维)目标检测结合了目标物体的深度信息，能够提供目标的位置、大小和方向等空间场景信息。3D目标检测作为自动驾驶感知子系统的一项重要任务，其结果的可靠性为自动驾驶后端决策层和规划层提供了重要保障。3D目标检测旨在通过多传感器数据如激光雷达、摄像头、毫米波雷达等，使得自动驾驶车辆具备检测车辆、行人、障碍物等目标的能力，保障自动驾驶行驶安全。

目前3D目标检测正处于高速发展时期，根据传感器和输入信息的不同，目前主要分为以下三类：利用激光雷达进行的点云3D目标检测；利用激光雷达和图像进行的多模态融合3D检测；利用相机进行单目或立体图像3D目标检测。

基于激光雷达或多模态融合的3D目标检测可以提供精确的3D尺寸和距离信息，但目前激光雷达的成本还是较高且对雨雪雾等恶劣天气的适应性较差，难以在自动驾驶领域规模化落地。可见光相机因成本低廉、分辨率高、技术成熟，已广泛应用到辅助驾驶领域，但其在夜间低照度黑暗、雨雾霾等场景下适应性差，难以满足自动驾驶感知系统安全可靠的要求。

发明内容

为解决现有存在的技术问题，本申请提供一种低成本、场景适应性强的目标检测方法、设备及智能辅助驾驶预警方法、系统和介质。

一种目标检测方法，包括：

获取单目红外采集设备采集的含目标检测对象的红外图；

采用训练好的神经网络模型对所述红外图进行目标检测，得到所述目标检测对象的类别信息和三维信息；

其中，所述三维信息包括目标检测对象的尺寸信息、位置信息、距离信息和运动方向信息中的至少一项。

一种智能辅助驾驶预警方法，包括：

获取单目红外采集设备采集的目标行驶场景中含目标检测对象的红外图，所述单目红外采集设备设置在行驶本体上；

通过所述的目标检测方法对所述红外图进行目标检测，得到所述目标检测对象的所述三维信息；

根据所述三维信息，判定所述行驶本体与所述目标检测对象之间是否存在碰撞风险，并进行相应提示一种目标检测设备，包括存储器及处理器，所述存储器内存储有可被所述处理器执行的计算机程序，所述计算机程序被所述处理器执行时实现如所述的目标检测方法。

一种智能辅助驾驶预警系统，包括单目红外采集设备、处理器以及报警设备；

所述单目红外采集设备用于采集含目标检测对象的红外图；

所述处理器在执行计算机程序时实现如所述的智能辅助驾驶预警方法；

所述报警设备用于根据所述处理器产生的提示信息进行报警。