(19)中华 人民共和国 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 202111643717.4 (22)申请日 2021.12.2 9 (71)申请人 三一专用汽车有限责任公司 地址 422000 湖南省邵阳市双清区邵阳 大 道318号 (72)发明人 吴章辉　 (74)专利代理 机构 北京路浩知识产权代理有限 公司 11002 代理人 乔慧 (51)Int.Cl. G06V 20/56(2022.01) G06K 9/62(2022.01) G06V 10/56(2022.01) G06V 10/80(2022.01) G06V 10/44(2022.01) (54)发明名称 目标检测方法及车辆 (57)摘要 本发明实施例提供一种目标检测方法及车 辆， 方法包括： 获取当前车辆对应的点云数据和 图像数据， 点云数据通过4D毫米波雷达得到； 提 取点云数据对应的点云特征图， 以及图像数据对 应的图像特征图； 融合点云特征图和图像特征 图， 基于融合结果， 确定待检测目标的参数信息。 本发明用以解决现有技术中自动驾驶成本高以 及不能有效感知车辆周边环境颜色信息的缺陷。 权利要求书2页 说明书8页 附图2页 CN 114399738 A 2022.04.26 CN 114399738 A 1.一种目标检测方法， 其特 征在于， 包括： 获取当前 车辆对应的点云数据和图像数据， 所述 点云数据通过4D毫米波雷达得到； 提取所述点云数据对应的点云特 征图， 以及所述图像数据对应的图像特 征图； 融合所述 点云特征图和所述图像特 征图， 基于融合结果， 确定待检测目标的参数信息 。 2.根据权利要求1所述的目标检测方法， 其特征在于， 所述融合所述点云特征图和所述 图像特征图之前， 还 包括： 基于所述 点云特征图， 确定目标 先验框； 当确定所述目标先验框 中包括所述待检测目标时， 将所述目标先验框映射到所述图像 特征图上， 得到目标图像特 征图； 所述融合所述点云特征图和所述图像特征图， 基于融合结果， 确定待检测目标的参数 信息， 包括： 融合所述点云特征图和所述目标图像特征图， 基于融合结果， 确定所述待检测目标的 所述参数信息 。 3.根据权利要求2所述的目标检测方法， 其特征在于， 所述提取所述点云数据对应的点 云特征图之前， 还 包括： 对所述点云数据中的每个预设范围内的点云， 生成预设个数个初始先验框， 得到包括 所述初始先验框的目标点云数据， 其中， 每个所述初始先验框的尺 寸信息不一致， 所述预设 个数基于所述待检测目标的所述 参数信息中的类别 信息得到； 所述提取所述点云数据对应的点云特 征图， 包括： 提取所述目标点云数据对应的点云特 征图； 所述基于所述 点云特征图， 确定目标 先验框， 包括： 基于所述 点云特征图， 确定所述初始先验框中的所述目标 先验框。 4.根据权利要求3所述的目标检测方法， 其特征在于， 所述基于所述点云特征图， 确定 所述初始先验框中的所述目标 先验框， 包括： 将所述点云特征图输入目标确定模型， 得到所述目标确定模型输出的所述目标先验 框， 所述目标确定模型通过点云特 征图样本和目标 先验框样本训练得到 。 5.根据权利要求3所述的目标检测方法， 其特征在于， 所述提取所述点云数据对应的点 云特征图， 以及所述图像数据对应的图像特 征图， 包括： 将所述目标点云数据输入点云特征提取模型， 通过所述点云特征提取模型对所述初始 先验框进行深层特征提取操作， 得到所述点云特征图， 所述点云特征提取模型通过目标点 云数据样本和点云特 征图样本训练得到； 将所述图像数据输入图像特征提取模型， 通过所述图像特征提取模型对所述图像数据 进行深层特征提取操作， 得到所述图像特征图， 所述图像特征提取模型通过图像数据样本 和图像特 征图样本训练得到 。 6.根据权利要求2 ‑5任一项所述的目标检测方法， 其特征在于， 所述基于所述点云特征 图， 确定目标 先验框之后， 还 包括： 提取所述目标 先验框对应的目标 特征； 比对提取的目标 特征与预设的目标 特征， 得到比对结果； 当所述比对结果小于预设值时， 确定所述目标 先验框中不包括所述待检测目标；权　利　要　求　书 1/2 页 2 CN 114399738 A 2当所述比对结果大于或等于所述预设值 时， 确定所述目标先验框 中包括所述待检测目 标。 7.根据权利要求6所述的目标检测方法， 其特征在于， 所述当所述比对结果大于或等于 所述预设值时， 确定所述目标 先验框中包括所述待检测目标之后， 还 包括： 确定所述待检测目标的所述 参数信息中的类别 信息； 基于所述类别信息， 调整所述目标先验框， 并将调整后的目标先验框作为所述目标先 验框。 8.根据权利要求7所述的目标检测方法， 其特征在于， 所述将所述目标先验框映射到所 述图像特 征图上， 得到目标图像特 征图之前， 还 包括： 确定所述目标 先验框中所述待检测目标的所述 参数信息中的第一 位置信息； 所述将所述目标 先验框映射到所述图像特 征图上， 得到目标图像特 征图， 包括： 基于预先标定的标定参数， 将所述第 一位置信 息转化为与所述图像特征图对应的第 二 位置信息； 基于所述第二位置信息， 将所述目标先验框映射到所述图像特征图上， 得到所述目标 图像特征图。 9.根据权利要求1所述的目标检测方法， 其特征在于， 所述获取当前车辆对应的点云数 据和图像数据之后， 还 包括： 通过预设分辨率对所述当前车辆所在平面进行切分处理， 得到至少两个子平面， 所述 子平面包括平面长度和平面宽度； 基于所述 点云数据， 确定每 个所述子平面高度； 将所述平面长度、 平面宽度和所述平面高度作为 最终的点云数据。 10.一种智能驾驶车辆， 其特征在于， 包括车辆本体和控制器， 所述控制器用于实现如 权利要求1至9任一项所述的目标检测方法的步骤。权　利　要　求　书 2/2 页 3 CN 114399738 A 3