本發(fā)明涉及汽車，特別涉及一種目標(biāo)檢測方法及系統(tǒng)。

背景技術(shù)：

1、隨著科技的進(jìn)步以及生產(chǎn)力的快速發(fā)展，汽車已經(jīng)在人們的日常生活中得到普及，并且已經(jīng)成為了人們?nèi)粘３鲂斜夭豢缮俚慕煌üぞ咧?，極大的方便了人們的生活。

2、其中，在自動(dòng)駕駛和機(jī)器人視覺技術(shù)領(lǐng)域，單目3d檢測是一個(gè)關(guān)鍵任務(wù)，用于提升后續(xù)圖像處理的準(zhǔn)確程度。

3、進(jìn)一步的，現(xiàn)有技術(shù)的3d目標(biāo)檢測方法大部分都需要首先進(jìn)行2d檢測，然后將2d檢測的結(jié)果對(duì)應(yīng)映射至3d坐標(biāo)下，然而，當(dāng)目標(biāo)距離非常近或者非?？窟厡?dǎo)致只拍到一部分時(shí)，現(xiàn)有的2d檢測和3d檢測的中心點(diǎn)往往存在著較大的偏移，從而導(dǎo)致這些目標(biāo)會(huì)在后續(xù)處理的過程中被錯(cuò)誤過濾，進(jìn)而降低了檢測的準(zhǔn)確率，同時(shí)降低了工作效率。

技術(shù)實(shí)現(xiàn)思路

1、基于此，本發(fā)明的目的是提供一種目標(biāo)檢測方法及系統(tǒng)，以解決現(xiàn)有技術(shù)在檢測的過程中中心點(diǎn)會(huì)產(chǎn)生偏移，導(dǎo)致檢測目標(biāo)會(huì)在后續(xù)的處理過程中被錯(cuò)誤過濾的問題。

2、本發(fā)明實(shí)施例第一方面提出了：

3、一種目標(biāo)檢測方法，其中，所述方法包括：

4、通過相機(jī)獲取與目標(biāo)對(duì)應(yīng)的原始圖像，并基于預(yù)設(shè)規(guī)則根據(jù)所述原始圖像生成對(duì)應(yīng)的bev圖像；

5、對(duì)所述bev圖像進(jìn)行2d目標(biāo)檢測，以生成對(duì)應(yīng)的第一檢測結(jié)果，并根據(jù)所述第一檢測結(jié)果對(duì)截?cái)嗄繕?biāo)進(jìn)行一次修正；

6、基于所述第一檢測結(jié)果對(duì)所述bev圖像進(jìn)行3d目標(biāo)檢測，以生成對(duì)應(yīng)的第二檢測結(jié)果，并根據(jù)所述第二檢測結(jié)果對(duì)所述截?cái)嗄繕?biāo)進(jìn)行二次修正，以對(duì)修正后的截?cái)嗄繕?biāo)進(jìn)行目標(biāo)檢測。

7、本發(fā)明的有益效果是：通過將采集到的原始圖像轉(zhuǎn)換成對(duì)應(yīng)的bev圖像就能夠?qū)?yīng)獲取到圖像中包含的信息，基于此，依次對(duì)當(dāng)前bev圖像進(jìn)行2d目標(biāo)檢測以及3d目標(biāo)檢測，與此同時(shí)，能夠分別進(jìn)行對(duì)應(yīng)的一次修正以及二次修正，從而能夠?qū)?d檢測與3d檢測兩者的中心點(diǎn)修正在同一位置上，進(jìn)而能夠準(zhǔn)確的完成后續(xù)截?cái)嗄繕?biāo)的目標(biāo)檢測，提升了工作效率。

8、進(jìn)一步的，所述基于預(yù)設(shè)規(guī)則根據(jù)所述原始圖像生成對(duì)應(yīng)的bev圖像的步驟包括：

9、當(dāng)實(shí)時(shí)獲取到所述原始圖像時(shí)，對(duì)所述原始圖像進(jìn)行預(yù)處理，以生成對(duì)應(yīng)的標(biāo)準(zhǔn)圖像；

10、根據(jù)所述標(biāo)準(zhǔn)圖像對(duì)應(yīng)生成所述bev圖像。

11、進(jìn)一步的，所述根據(jù)所述標(biāo)準(zhǔn)圖像對(duì)應(yīng)生成所述bev圖像的步驟包括：

12、當(dāng)實(shí)時(shí)獲取到所述標(biāo)準(zhǔn)圖像時(shí)，通過預(yù)設(shè)三維程序?qū)崟r(shí)創(chuàng)建出與所述標(biāo)準(zhǔn)圖像適配的三維圖像空間；

13、在預(yù)設(shè)算法數(shù)據(jù)庫中實(shí)時(shí)調(diào)出與所述標(biāo)準(zhǔn)圖像適配的逆投射映射算法，并通過所述逆投射映射算法在所述三維圖像空間中將所述標(biāo)準(zhǔn)圖像對(duì)應(yīng)轉(zhuǎn)換成所述bev圖像。

14、進(jìn)一步的，所述對(duì)所述bev圖像進(jìn)行2d目標(biāo)檢測，以生成對(duì)應(yīng)的第一檢測結(jié)果的步驟包括：

15、當(dāng)實(shí)時(shí)獲取到所述bev圖像時(shí)，在所述預(yù)設(shè)算法數(shù)據(jù)庫中調(diào)出與所述bev圖像適配的第一目標(biāo)檢測模型；

16、通過所述第一目標(biāo)檢測模型對(duì)應(yīng)識(shí)別出所述bev圖像中的目標(biāo)物體對(duì)應(yīng)的第一位置以及第一類別，并根據(jù)所述第一位置以及第一類別對(duì)應(yīng)生成所述第一檢測結(jié)果，所述第一檢測結(jié)果具有唯一性。

17、進(jìn)一步的，所述根據(jù)所述第一位置以及第一類別對(duì)應(yīng)生成所述第一檢測結(jié)果的步驟包括：

18、當(dāng)分別獲取到所述第一位置以及所述第一類別時(shí)，對(duì)所述第一位置以及所述第一類別進(jìn)行映射處理，以生成對(duì)應(yīng)的映射對(duì)；

19、基于所述映射對(duì)實(shí)時(shí)生成對(duì)應(yīng)的第一檢測報(bào)告，所述第一檢測報(bào)告內(nèi)對(duì)應(yīng)包含有所述第一檢測結(jié)果。

20、進(jìn)一步的，所述基于所述第一檢測結(jié)果對(duì)所述bev圖像進(jìn)行3d目標(biāo)檢測，以生成對(duì)應(yīng)的第二檢測結(jié)果的步驟包括：

21、當(dāng)實(shí)時(shí)獲取到所述第一檢測結(jié)果時(shí)，根據(jù)所述第一檢測結(jié)果實(shí)時(shí)計(jì)算出所述目標(biāo)物體在連續(xù)幀之間的運(yùn)動(dòng)軌跡以及位置變化；

22、根據(jù)所述運(yùn)動(dòng)軌跡以及所述位置變化對(duì)應(yīng)生成所述第二檢測結(jié)果。

23、進(jìn)一步的，所述根據(jù)所述運(yùn)動(dòng)軌跡以及所述位置變化對(duì)應(yīng)生成所述第二檢測結(jié)果的步驟包括：

24、當(dāng)分別獲取到所述運(yùn)動(dòng)軌跡以及所述位置變化時(shí)，根據(jù)所述運(yùn)動(dòng)軌跡以及所述位置變化對(duì)應(yīng)模擬出與所述目標(biāo)物體對(duì)應(yīng)的運(yùn)動(dòng)曲線；

25、根據(jù)所述運(yùn)動(dòng)曲線生成對(duì)應(yīng)的第二檢測報(bào)告，所述第二檢測報(bào)告內(nèi)對(duì)應(yīng)包含有所述第二檢測結(jié)果。

26、本發(fā)明實(shí)施例第二方面提出了：

27、一種目標(biāo)檢測系統(tǒng)，其中，所述系統(tǒng)包括：

28、獲取模塊，用于通過相機(jī)獲取與目標(biāo)對(duì)應(yīng)的原始圖像，并基于預(yù)設(shè)規(guī)則根據(jù)所述原始圖像生成對(duì)應(yīng)的bev圖像；

29、第一修正模塊，用于對(duì)所述bev圖像進(jìn)行2d目標(biāo)檢測，以生成對(duì)應(yīng)的第一檢測結(jié)果，并根據(jù)所述第一檢測結(jié)果對(duì)截?cái)嗄繕?biāo)進(jìn)行一次修正；

30、第二修正模塊，用于基于所述第一檢測結(jié)果對(duì)所述bev圖像進(jìn)行3d目標(biāo)檢測，以生成對(duì)應(yīng)的第二檢測結(jié)果，并根據(jù)所述第二檢測結(jié)果對(duì)所述截?cái)嗄繕?biāo)進(jìn)行二次修正，以對(duì)修正后的截?cái)嗄繕?biāo)進(jìn)行目標(biāo)檢測。

31、進(jìn)一步的，所述獲取模塊具體用于：

32、當(dāng)實(shí)時(shí)獲取到所述原始圖像時(shí)，對(duì)所述原始圖像進(jìn)行預(yù)處理，以生成對(duì)應(yīng)的標(biāo)準(zhǔn)圖像；

33、根據(jù)所述標(biāo)準(zhǔn)圖像對(duì)應(yīng)生成所述bev圖像。

34、進(jìn)一步的，所述獲取模塊具體用于：

35、當(dāng)實(shí)時(shí)獲取到所述標(biāo)準(zhǔn)圖像時(shí)，通過預(yù)設(shè)三維程序?qū)崟r(shí)創(chuàng)建出與所述標(biāo)準(zhǔn)圖像適配的三維圖像空間；

36、在預(yù)設(shè)算法數(shù)據(jù)庫中實(shí)時(shí)調(diào)出與所述標(biāo)準(zhǔn)圖像適配的逆投射映射算法，并通過所述逆投射映射算法在所述三維圖像空間中將所述標(biāo)準(zhǔn)圖像對(duì)應(yīng)轉(zhuǎn)換成所述bev圖像。

37、進(jìn)一步的，所述第一修正模塊具體用于：

38、當(dāng)實(shí)時(shí)獲取到所述bev圖像時(shí)，在所述預(yù)設(shè)算法數(shù)據(jù)庫中調(diào)出與所述bev圖像適配的第一目標(biāo)檢測模型；

39、通過所述第一目標(biāo)檢測模型對(duì)應(yīng)識(shí)別出所述bev圖像中的目標(biāo)物體對(duì)應(yīng)的第一位置以及第一類別，并根據(jù)所述第一位置以及第一類別對(duì)應(yīng)生成所述第一檢測結(jié)果，所述第一檢測結(jié)果具有唯一性。

40、進(jìn)一步的，所述第一修正模塊具體用于：

41、當(dāng)分別獲取到所述第一位置以及所述第一類別時(shí)，對(duì)所述第一位置以及所述第一類別進(jìn)行映射處理，以生成對(duì)應(yīng)的映射對(duì)；

42、基于所述映射對(duì)實(shí)時(shí)生成對(duì)應(yīng)的第一檢測報(bào)告，所述第一檢測報(bào)告內(nèi)對(duì)應(yīng)包含有所述第一檢測結(jié)果。

43、進(jìn)一步的，所述第二修正模塊具體用于：

44、當(dāng)實(shí)時(shí)獲取到所述第一檢測結(jié)果時(shí)，根據(jù)所述第一檢測結(jié)果實(shí)時(shí)計(jì)算出所述目標(biāo)物體在連續(xù)幀之間的運(yùn)動(dòng)軌跡以及位置變化；

45、根據(jù)所述運(yùn)動(dòng)軌跡以及所述位置變化對(duì)應(yīng)生成所述第二檢測結(jié)果。

46、進(jìn)一步的，所述第二修正模塊具體用于：

47、當(dāng)分別獲取到所述運(yùn)動(dòng)軌跡以及所述位置變化時(shí)，根據(jù)所述運(yùn)動(dòng)軌跡以及所述位置變化對(duì)應(yīng)模擬出與所述目標(biāo)物體對(duì)應(yīng)的運(yùn)動(dòng)曲線；

48、根據(jù)所述運(yùn)動(dòng)曲線生成對(duì)應(yīng)的第二檢測報(bào)告，所述第二檢測報(bào)告內(nèi)對(duì)應(yīng)包含有所述第二檢測結(jié)果。

49、本發(fā)明實(shí)施例第三方面提出了：

50、一種計(jì)算機(jī)，包括存儲(chǔ)器、處理器以及存儲(chǔ)在所述存儲(chǔ)器上并可在所述處理器上運(yùn)行的計(jì)算機(jī)程序，其中，所述處理器執(zhí)行所述計(jì)算機(jī)程序時(shí)實(shí)現(xiàn)如上面所述的目標(biāo)檢測方法。

51、本發(fā)明實(shí)施例第四方面提出了：

52、一種可讀存儲(chǔ)介質(zhì)，其上存儲(chǔ)有計(jì)算機(jī)程序，其中，該程序被處理器執(zhí)行時(shí)實(shí)現(xiàn)如上面所述的目標(biāo)檢測方法。

53、本發(fā)明的附加方面和優(yōu)點(diǎn)將在下面的描述中部分給出，部分將從下面的描述中變得明顯，或通過本發(fā)明的實(shí)踐了解到。