(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 202210480445.9 (22)申请日 2022.05.05 (71)申请人 北京京东乾石科技有限公司 地址 100176 北京市大兴区北京经济技 术 开发区科创十一街18号院2号楼19层 A1905室 (72)发明人 王丹　刘浩　徐卓然　张宝丰　 王冠　 (74)专利代理 机构 中国贸促会专利商标事务所 有限公司 1 1038 专利代理师 王莉莉 (51)Int.Cl. G06V 10/75(2022.01) G06V 10/774(2022.01) G06V 10/80(2022.01)G06V 20/56(2022.01) G06N 3/04(2006.01) G06V 10/82(2022.01) (54)发明名称 目标检测方法、 装置和无 人车 (57)摘要 本公开提出了一种目标检测方法、 装置和无 人车， 涉及计算机视觉技术领域。 其中， 目标检测 方法包括： 获取待处理传感器数据， 其中， 待处理 传感器数据包括点云数据； 根据待处理传感器数 据是否还包括与点云数据对应的图像数据， 确定 待启用的检测模型， 其中， 检测模型包括第一检 测模型和第二检测模型， 第一检测模 型是基于点 云样本数据训练得到的， 第二检测模 型是基于点 云样本数据和图像样本数据训练得到的； 基于待 启用的检测模 型对待处理传感器数据进行处理， 以得到待识别目标的检测结果。 通过 以上步骤， 能够提高目标检测结果的准确率和检测效率， 提 高自动驾驶的安全性。 权利要求书2页 说明书10页 附图4页 CN 114821131 A 2022.07.29 CN 114821131 A 1.一种目标检测方法， 包括： 获取待处 理传感器数据， 其中， 所述待处 理传感器数据包括 点云数据； 根据所述待处理传感器数据 是否还包括与点云数据对应的图像数据， 确定待启用的检 测模型， 其中， 所述检测模型包括第一检测模型和 第二检测模 型， 所述第一检测模型是基于 点云样本数据训练得到的， 所述第二检测模型是基于点云样本数据和图像样本数据训练得 到的； 基于所述待启用的检测模型， 对所述待处理传感器数据进行处理， 以得到待识别目标 的检测结果。 2.根据权利要求1所述的目标检测方法， 其中， 所述根据 所述待处理传感器数据 是否还 包括与点云数据对应的图像数据， 确定待启用的检测模型包括： 在所述待处理传感器数据不包括与点云数据对应的图像数据的情况下， 将所述第 一检 测模型作为待启用的检测模型； 在所述待处理传感器数据包括与点云数据对应的图像数据的情况下， 将第 二检测模型 作为待启用的检测模型。 3.根据权利要求2所述的目标检测方法， 在所述待处理传感器数据不包括与点云数据 对应的图像数据的情况 下， 将所述第一检测模型作为待启用的检测模型包括： 在所述待处理传感器数据不包括图像数据、 或者所述待处理传感器数据包括的图像数 据和点云数据的时间戳 不一致的情况 下， 将所述第一检测模型作为待启用的检测模型。 4.根据权利要求2所述的目标检测方法， 其中， 在所述待处理传感器数据包括与点云数 据对应的图像数据的情况 下， 将第二检测模型作为待启用的检测模型包括： 在所述待处理传感器数据包括的图像数据和点云数据的时间戳一致的情况下， 将第 二 检测模型作为待启用的检测模型。 5.根据权利要求1所述的目标检测方法， 其中， 所述待启用模型为第一检测模型， 所述 基于所述待启用的检测模型对所述待处理传感器数据进行 处理， 以得到待识别目标的检测 结果包括： 对点云数据进行 特征编码， 以得到第一特 征图； 将所述第一特 征图输入所述第一检测模型， 以得到待识别目标的检测结果。 6.根据权利要求5所述的目标检测方法， 其中， 所述对点云数据进行特征编码， 以得到 点云特征图包括： 对点云数据进行体素化编码， 以得到体素 特征图； 根据所述体素 特征图， 生成鸟瞰特 征图； 将所述鸟瞰特 征图输入点云特 征提取网络模型， 以得到点云特 征图。 7.根据权利要求1所述的目标检测方法， 其中， 所述待启用模型为第二检测模型， 所述 基于所述待启用的检测模型对所述待处理传感器数据进行 处理， 以得到待识别目标的检测 结果包括： 对点云数据进行 特征编码， 以得到第一特 征图； 对图像数据进行 特征编码， 以得到第二特 征图； 对所述第一特 征图和所述第二特 征图进行融合， 以得到融合后的特 征图； 将所述融合后的特 征图输入第二检测模型， 以得到待识别目标的检测结果。权　利　要　求　书 1/2 页 2 CN 114821131 A 28.根据权利要求7所述的目标检测方法， 其中， 所述对图像数据进行特征编码， 以得到 第二特征图包括： 对图像数据进行语义分割， 以得到图像数据中每 个像素点的语义信息； 根据图像数据中每个像素点的语义信 息和坐标系转换关系， 确定与 所述像素点对应的 点云点的语义信息； 对所述点云点的语义信息进行 特征编码， 以得到第二特 征图。 9.根据权利要求8所述的目标检测方法， 其中， 所述对所述点云点的语义信 息进行特征 编码， 以得到第二特 征图包括： 对所述点云点的语义信息进行体素化编码， 以得到体素 特征图； 根据所述体素 特征图， 生成鸟瞰特 征图； 对所述鸟瞰特征图进行下采样， 以得到第二特征图， 其中， 所述第二特征图与所述第一 特征图的尺寸 一致。 10.一种目标检测装置， 包括： 获取模块， 被配置为获取待处理传感器数据， 其中， 所述待处理传感器数据包括点云数 据； 确定模块， 被配置为根据所述待处理传感器数据 是否包括与 所述点云数据对应的图像 数据， 确定待启用的检测模型， 其中， 所述检测模型包括第一检测模型和第二检测模型， 所 述第一检测模型是基于点云样本数据训练得到的， 所述第二检测模型是基于点云样本数据 和图像样本数据训练得到的； 检测模块， 被配置为基于所述待启用的检测模型对所述待处理传感器数据进行处理， 以得到待识别目标的检测结果。 11.根据权利要求10所述的目标检测装置， 其中， 所述确定模块被 配置为： 在所述待处理传感器数据不包括与点云数据对应的图像数据的情况下， 将所述第 一检 测模型作为待启用的检测模型； 在所述待处理传感器数据包括与点云数据对应的图像数据的情况下， 将第 二检测模型 作为待启用的检测模型。 12.根据权利要求1 1所述的目标检测装置， 其中， 所述确定模块被 配置为： 在所述待处理传感器数据不包括图像数据、 或者所述待处理传感器数据包括的图像数 据和点云数据的时间戳 不一致的情况 下， 将所述第一检测模型作为待启用的检测模型。 13.一种目标检测装置， 包括： 存储器； 以及 耦接至所述存储器的处理器， 所述处理器被配置为基于存储在所述存储器的指令执行 如权利要求1至9任一项所述的目标检测方法。 14.一种计算机可读存储介质， 其上存储有计算机程序指令， 该指令被处理器执行时实 现权利要求1至9任一项所述的目标检测方法。 15.一种无 人车， 包括： 如权利要求10 至13任一所述的目标检测装置 。权　利　要　求　书 2/2 页 3 CN 114821131 A 3