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文档简介

备，旨在解决现有基于点云数据进行目标检测结合初始检测框内点云的反射强度对初始检测方法可以有效避免现有技术中基于点云数据进误检为目标的问题，有效提高了目标检测的精2基于所述点云数据进行目标检测，得到初始检测结果，所述初始检根据所述跟踪速度以及所述初始检测框内点云的反射强度，对所根据所述初始检测框内反射强度大于反射强度阈值的点数量和所述初始检测框内点根据所述跟踪速度、所述速度阈值、所述高反射强度点比例和所述高基于所述点云数据利用三维目标检测网络模型进行目标检测，得到对所述初始检测框进行跟踪，获取间隔预设帧数的两帧点云数据根据所述位移和所述时间间隔确定出所述初始检测框的获取间隔预设帧数的两帧点云数据中所述初始检测框的位置信息并将所述两帧点云根据所述初始检测框的转换后的位置信息，计算所述两帧点云数根据相关联的两个所述初始检测框的转换后的位置信息确定所6.一种计算机可读存储介质，其特征在于，所程序，所述计算机程序被处理器执行时实现权利要求1至5中任意一项所述的目标检测方34[0009]在一些实施例中，所述根据所述跟踪速度以及所述初始检测框内点云的反射强[0010]根据所述初始检测框内反射强度大于反射强度阈值的点数量和所述初始检测框5[0020]获取间隔预设帧数的两帧点云数据中所述初始检测框的位置信息并将所述两帧[0022]根据相关联的两个所述初始检测框的转换后的位置信息确定所述初始检测框的6合初始检测框内点云的反射强度对初始检测结果进行修正，以得到最终的目标检测结果。[0048]在一些实施例中，步骤S12可以具体为基于点云数据利用三维目标检测网络模型[0049]作为示例，三维目标检测网络模型可以包括PointPillar模型、VoxelNet模型或7[0055]获取间隔预设帧数的两帧点云数据中初始检测框的位置信息并将所述两帧点云[0062]以车辆启动时的位置为原点构建三维坐标系，该三维坐标系以车辆前进方向为x[0063]获取在采集第一帧点云数据时车辆在三维坐标系中的第一位置信息以及获取与第一帧相邻的第二帧点云数据时车辆在三维坐[0064]根据第一位置信息和第一帧点云数据中初始检测框在采集第一帧点云数据时对[0065]根据第二位置信息和第二帧点云数据中初始检测框在采集第二帧点云数据时对第一帧点云数据中初始检测框转换至三维坐标系后的位置信息和第二帧点云数据中初始8[0074]作为示例，本发明实施例提供的目标检测方法可以应用于自动驾驶中的车辆检测结果中交通标识物也被误检为车辆并对应9[0082]通过应用本发明实施例提供的目标检测方法对图4中示出的驾驶环境进行车辆检实施例中计算机可读存储介质是非暂时性的计算机存储有计算机程序，计算机程序被处理器执行时实现上述任一实施例所述的目标检测方更改或替换之后的技术方案都将落入本发明的保护范

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