(19)国家知识产权局 (12)发明 专利申请 (10)申请公布号 (43)申请公布日 (21)申请 号 202210537745.6 (22)申请日 2022.05.18 (71)申请人 蔚来汽车 科技 （安徽） 有限公司 地址 230601 安徽省合肥市经济技 术开发 区宿松路396 3号恒创智能科技园F幢 (72)发明人 马明明　吕雪杰　 (74)专利代理 机构 中国专利代理(香港)有限公 司 72001 专利代理师 李文斐 (51)Int.Cl. G06V 10/764(2022.01) G06V 10/774(2022.01) G06V 10/82(2022.01) G06V 20/52(2022.01) G06N 3/04(2006.01) (54)发明名称 用于检测对象接 近的方法和系统 (57)摘要 本发明涉及用于检测对象接近的方法、 系 统、 存储介质、 设备和车辆。 按照本发明的一方 面， 提供一种用于检测对象接近的方法， 其包括： 获取目标检测区域的第一图像和第二图像； 利用 识别模型从第一图像和第二图像获取卷积层特 征； 比较第一图像和第二图像的卷积层特征； 以 及在比较结果满足第一阈值的情况下执行第一 触发。 权利要求书2页 说明书8页 附图2页 CN 114972855 A 2022.08.30 CN 114972855 A 1.一种用于检测对象接 近的方法， 其特 征在于， 所述方法包括以下步骤： 获取目标检测区域的第一图像和第二图像； 利用识别模型从所述第一图像和所述第二图像获取 卷积层特 征； 比较所述第一图像和所述第二图像的所述卷积层特 征； 以及 在比较结果满足第一阈值的情况 下执行第一触发。 2.根据权利要求1所述的方法， 所述方法还 包括： 在所述第一触发的次数达到第二阈值的情况下执行第二触发， 其中所述第一阈值和/ 或所述第二阈值 为自学习阈值。 3.根据权利要求1所述的方法， 其中所述卷积层特征为浅层卷积层特征； 和/或所述识 别模型以如下目标进行训练： 输入为预先标注有特定对象的位置区域的图像， 输出为所述图像上的特定对象的位 置。 4.根据权利要求1所述的方法， 其中执行所述第 一触发包括确定和/或记录与满足所述 第一阈值的所述比较结果相关联的位置； 和/或 执行所述第二触发包括触发 警报， 所述警报指示检测到 接近的对象。 5.根据权利要求2所述的方法， 其中获得 所述自学习阈值的过程包括： 训练分类网络来区分预期引 起所述第一触发的图像对和预期不引起所述第一触发的 图像对； 设定所述第一阈值和/或所述第二阈值； 基于损失函数在所述分类网络 中优化所述第一阈值和/或所述第二阈值； 和/或所述比 较结果包括所述第一图像与所述第二图像上对应位置处的卷积层特 征之差。 6.一种用于检测对象接 近的系统， 其特 征在于， 所述系统包括： 图像获取 单元： 其配置成获取目标检测区域的第一图像和第二图像； 特征提取单元， 其配置成利用识别模型从所述第 一图像和所述第 二图像获取卷积层特 征； 比较单元， 其配置成比较所述第一图像和所述第二图像的所述卷积层特 征； 以及 第一触发单 元， 其配置成在比较结果满足第一阈值的情况 下执行第一触发。 7.根据权利要求6所述的系统， 所述系统还 包括： 第二触发单元， 其配置成在所述第一触发的次数达到第二阈值的情况下执行第二触 发， 其中所述第一阈值和/或所述第二阈值 为自学习阈值。 8.根据权利要求6所述的系统， 其中所述卷积层特征为浅层卷积层特征； 和/或所述识 别模型以如下目标进行训练： 输入为预先标注有特定对象的位置区域的图像， 输出为所述图像上的特定对象的位 置。 9.根据权利要求6所述的系统， 其中执行所述第 一触发包括确定和/或记录与满足所述 第一阈值的所述比较结果相关联的位置； 和/或执行所述第二触发包括触发警报， 所述 警报 指示检测到 接近的对象。 10.根据权利要求7 所述的系统， 其中获得 所述自学习阈值的过程包括： 训练分类网络来区分预期引 起所述第一触发的图像对和预期不引起所述第一触发的权　利　要　求　书 1/2 页 2 CN 114972855 A 2图像对； 设定所述第一阈值和/或所述第二阈值； 基于损失函数在所述分类网络 中优化所述第一阈值和/或所述第二阈值； 和/或所述比 较结果包括所述第一图像与所述第二图像上对应位置处的卷积层特 征之差。 11.一种计算机可读存储介质， 其上存储有可由处理器执行的程序指令， 其特征在于， 所述程序指令在由所述处理器执行时， 执行根据权利要求1 ‑5中任一项所述的用于检测对 象接近的方法。 12.一种计算机设备， 包括存储器、 处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计 算机程序， 其特征在于， 所述处理器执行所述程序时实现根据权利要求 1‑5中任一项 所述的 用于检测对象接 近的方法。 13.一种车辆， 其特征在于， 所述车辆包括根据权利要求6 ‑10中任一项所述的用于检测 对象接近的系统。权　利　要　求　书 2/2 页 3 CN 114972855 A 3