JP6892484B2 - 物体検出枠を生成する方法とその装置、機器、記憶媒体及び車両 - Google Patents
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Description
現在、CNNSegアルゴリズムのような目標物体の自動検出アルゴリズムが現れており、当該アルゴリズムを使用して目標物体の検出枠を自動的に取得することができるが、自動検出アルゴリズムの精度を向上させる必要がある。
図1は、本発明の実施例1により提供される点群データに基づいて物体検出枠を生成する方法のフローチャートである。本実施例は、無人車両システムにおける点群データに基づいて物体検出枠を生成する場合に適用することができる。当該方法は、点群データに基づく物体検出枠の生成装置によって実行されることができ、当該装置は、ソフトウェア及び/又はハードウェアによって構成されることができ、一般的に、点群データに基づく物体検出枠の生成機能を有する機器に統合することができる。当該機器は、携帯端末又は車載機器などの電子機器であってもよい。図1に示すように、当該方法は、具体的には、以下のようなステップを含む。
ステップS110:所定期間にレーダ機器によって採取された点群データフレームの集合を取得する。
によって算出することがでる。Piは、第1のサブ期間内のi番目の点群データフレームの重み付け係数を表示し、diは、第1のサブ期間内のi番目の点群データフレームにおける目標物体と無人車両との距離を表示し、nは、第1のサブ期間内にn個の点群データフレームがあることを表示する。
ステップS210:所定期間にレーダ機器によって採取された点群データフレームの集合を取得する。
図3は、本発明の実施例2により提供される点群データに基づく物体検出枠の生成装置の概略構成図である。図3に示すように、当該装置は、点群データフレーム集合取得モジュール310と、第1の検出枠情報取得モジュール320と、有効検出枠情報決定モジュール330と、最終検出枠情報決定モジュール340と、を含む。
第1の検出枠情報取得モジュール320は、無人車両が目標物体に最も近い第1の時刻に対応する第1の点群データフレームを集合から取得して、自動検出アルゴリズムによって取得された第1の点群データフレームにおける目標物体に対応する第1の検出枠情報を取得する。
有効検出枠情報決定モジュール330は、集合における第1の時刻の前の第2の時刻に対応する第2の点群データフレームに対して、第1の検出枠情報が有効な検出枠情報であるか否かを決定する。
最終検出枠情報決定モジュール340は、決定された結果に基づいて第1の検出枠情報を第2の点群データフレームにおける目標物体の最終検出枠情報とするか否かを判定する。
選択可能に、最終検出枠情報決定モジュール340は、さらに、生成された数値シーケンスを平滑化処理し、平滑化処理された数値シーケンスにおける目標サブシーケンスを選択して第1の検出枠情報を目標サブシーケンスに対応する各点群データフレームの目標物体の最終検出枠情報とし、そのうち、目標サブシーケンスは、数値シーケンスにおける連続する第1の数値からなり、かつ長さが最も長いサブシーケンスである。
図4は、本発明の実施例3により提供される電子機器の概略構成図である。図4は、本発明の実施形態を実現するための電子機器412のブロック図を示している。図4に示される電子機器412は、単なる一例であり、本発明の実施例の機能及び使用範囲について一切限定しない。機器412は、典型的には、点群データに基づいて物体検出枠の生成機能を担う算出機器である。
本発明の実施例4は、コンピュータプログラムが記憶されているコンピュータ読み取り可能な記憶媒体をさらに提供し、当該プログラムがプロセッサによって実行される場合に、本発明の実施例によって提供される点群データに基づいて物体検出枠を生成する方法を実現する。
Claims (14)
- 点群データに基づいて物体検出枠を生成する方法であって、
前記方法は、
所定期間に無人車両に設けられたレーダ機器によって採取された点群データフレームの集合を取得するステップと、
無人車両が目標物体に最も近い第1の時刻に対応する第1の点群データフレームを前記集合から取得し、自動検出アルゴリズムによって取得された第1の点群データフレームにおける目標物体に対応する第1の検出枠情報を取得するステップと、
前記集合における第1の時刻の前の第2の時刻に対応する第2の点群データフレームに対して、第1の検出枠情報が有効な検出枠情報であるか否かを決定するステップと、
決定された結果に基づいて、第1の検出枠情報を第2の点群データフレームにおける目標物体の最終検出枠情報とするか否かを判定するステップと、を含むことを特徴とする、点群データに基づいて物体検出枠を生成する方法。 - 無人車両が目標物体に最も近い第1の時刻に対応する第1の点群データフレームを前記集合から取得するステップは、
前記集合における各点群データフレームに対応する自動検出アルゴリズムによって取得された目標物体の検出枠情報を取得し、前記検出枠情報に基づいて、対応する点群データフレームにおける目標物体と無人車両との距離を決定するステップと、
最小距離に対応する点群データフレームを選択して、無人車両が目標物体に最も近い第1の時刻に対応する第1の点群データフレームとするステップと、を含むことを特徴とする、請求項1に記載の点群データに基いて物体検出枠を生成する方法。 - 自動検出アルゴリズムによって取得された第1の点群データフレームにおける目標物体に対応する第1の検出枠情報を取得するステップは、
第1の時刻を中心とする第1のサブ期間における各点群データフレームに対応する自動検出アルゴリズムによって取得された目標物体の検出枠情報を、正規化処理し、目標物体に対応する第1の検出枠情報を取得するステップを含み、
前記第1のサブ期間は、前記所定期間内にあり、前記第1のサブ期間の開始時刻は、前記所定期間の開始時刻と重ね合わないことを特徴とする、請求項1に記載の点群データに基づいて物体検出枠を生成する方法。 - 第1の時刻を中心とする第1のサブ期間における各点群データフレームに対応する自動検出アルゴリズムによって取得された目標物体の検出枠情報を、正規化処理するステップは、
第1の時刻を中心とする第1のサブ期間における各点群データフレームに対応する重み付け係数を算出するステップと、
第1のサブ期間における各点群データフレームに対応する自動検出アルゴリズムによって取得された目標物体の検出枠情報と、対応する重み付け係数とを乗算するステップと、
各乗算結果を加算して、検出枠情報の正規化処理結果値を取得するステップと、を含むことを特徴とする、請求項3に記載の点群データに基づいて物体検出枠を生成する方法。 - 前記集合における第1の時刻の前の第2の時刻に対応する第2の点群データフレームに対して、第1の検出枠情報が有効な検出枠情報であるか否かを決定するステップは、
前記所定期間の開始時刻から前記第1のサブ期間の開始時刻までである第2のサブ期間における各第2の点群データフレームに対して、第1の検出枠情報の信頼度を算出するステップと、
算出された信頼度が所定閾値より大きい場合、第1の検出枠情報が現在の第2の点群データフレームに対して、有効な検出枠情報であると決定し、そうでない場合には、第1の検出枠情報が現在の第2の点群データフレームに対して、有効な検出枠情報ではないと決定するステップと、を含むことを特徴とする、請求項3に記載の点群データに基づいて物体検出枠を生成する方法。 - 前記方法は、
第1の検出枠情報が現在の第2の点群データフレームに対して、有効な検出枠情報であると決定された場合、第1の数値を記録するステップと、
第1の検出枠情報が現在の第2の点群データフレームに対して、有効な検出枠情報ではないと決定された場合、第2の数値を記録するステップと、をさらに含み、
決定された結果に基づいて、第1の検出枠情報を第2の点群データフレームにおける目標物体の最終検出枠情報とするか否かを判定するステップは、
生成された数値シーケンスを平滑化処理するステップと、
平滑化処理された数値シーケンスにおける目標サブシーケンスを選択し、第1の検出枠情報を目標サブシーケンスに対応する各点群データフレームの目標物体の最終検出枠情報とするステップであって、目標サブシーケンスは、数値シーケンスにおける連続する第1の数値からなりかつ長さが最も長いサブシーケンスであるステップと、を含むことを特徴とする、請求項5に記載の点群データに基づいて物体検出枠を生成する方法。 - 生成された数値シーケンスを平滑化処理するステップは、
生成された数値シーケンスの第2の数値に対応する時刻の前後の時刻にそれぞれ少なくとも二つの第1の数値がある場合、当該第2の数値を第1の数値に置換するステップと、
生成された数値シーケンスの第1の数値に対応する時刻の前後の時刻にそれぞれ少なくとも二つの第2の数値がある場合、当該第1の数値を第2の数値に置換するステップと、を含むことを特徴とする、請求項6に記載の点群データに基づいて物体検出枠を生成する方法。 - 第1の検出枠情報の信頼度を算出するステップは、
現在の第2の点群データフレームにおける自動検出アルゴリズムによって取得された各検出枠を取得し、各検出枠のうち、第1の検出枠と積集合され且つ積集合された体積が所定閾値を超える検出枠を探して、候補枠とするステップと、
各候補枠と第1の検出枠との重複度(IOU)値の大きさを重みとして、すべての候補枠の中心位置を重み付け平均し、現在の第2の点群データフレームに対応する中心座標を取得するステップと、
すべての候補枠によって囲まれた点群のうち第1の検出枠に入る点群の数を統計して、統計された数を累積して現在の第2の点群データフレームに対応する点群の総数を取得するステップと、
前記中心座標及び前記点群の総数に基づいて、現在の第2の点群データフレームに対応する第1の検出枠情報の信頼度を算出するステップと、を含むことを特徴とする、請求項5に記載の点群データに基づいて物体検出枠を生成する方法。 - 以下の式によって、現在の第2の点群データフレームに対応する第1の検出枠情報の信頼度を算出することを特徴とする、請求項8に記載の点群データに基づいて物体検出枠を生成する方法。
confidence=max(1/(現在の第2の点群データフレームに対応する中心座標と第1の検出枠の中心座標とのユークリッド距離+1e-3)+現在の第2の点群データフレームに対応する点群の総数/第1の検出枠内の点群の総数、1)
ただし、confidenceは、信頼度である。 - 第1の検出枠情報は、第1の検出枠の中心点の3次元位置座標と、第1の検出枠の長さと、第1の検出枠の幅と、第1の検出枠の高さと、第1の検出枠内の点群の数と、を含むことを特徴とする、請求項1〜9のいずれかに記載の点群データに基づいて物体検出枠を生成する方法。
- 点群データに基づいて物体検出枠を生成する装置であって、
所定期間に無人車両に設けられたレーダ機器によって採取された点群データフレームの集合を取得するための点群データフレーム集合取得モジュールと、
無人車両が目標物体に最も近い第1の時刻に対応する第1の点群データフレームを前記集合から取得し、自動検出アルゴリズムによって取得された第1の点群データフレームにおける目標物体に対応する第1の検出枠情報を取得するための第1の検出枠情報取得モジュールと、
前記集合における第1の時刻の前の第2の時刻に対応する第2の点群データフレームに対して、第1の検出枠情報が有効な検出枠情報であるか否かを決定するための有効検出枠情報決定モジュールと、
決定された結果に基づいて、第1の検出枠情報を第2の点群データフレームにおける目標物体の最終検出枠情報とするか否かを判定するための最終検出枠情報決定モジュールと、を含むことを特徴とする、点群データに基づいて物体検出枠を生成する装置。 - 電子機器であって、
メモリと、
プロセッサと、
メモリに記憶され、プロセッサによって実行可能なコンピュータプログラムと、を含み、
前記プログラムが前記プロセッサによって実行される場合に、請求項1乃至10のいずれかに記載の点群データに基づいて物体検出枠を生成する方法を実現することを特徴とする、電子機器。 - コンピュータプログラムが記憶されているコンピュータ読み取り可能な記憶媒体であって、
当該プログラムがプロセッサによって実行される場合に、請求項1乃至10のいずれかに記載の点群データに基づいて物体検出枠を生成する方法を実現することを特徴とする、コンピュータ読み取り可能な記憶媒体。 - 車体を含む車両であって、
前記車両は、
請求項12に記載の電子機器と、
車体に設けられたレーダ機器と、をさらに含むことを特徴とする、車両。
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