物体检测方法及装置制造方法及图纸

本发明专利技术实施例提供一种物体检测方法及装置，通过获取待进行物体检测的目标功能间的点云数据，并将目标功能间的点云数据输入已完成训练的检测模型，获取目标功能间的物体检测结果；其中，检测模型是基于带有标注的功能间样本的点云数据、各物体相互间的出现频次、各物体相互间的摆放位置和各物体相互间的可交叠属性训练得到的，具体训练过程包括：将各物体相互间的出现频次、各物体相互间的摆放位置和各物体相互间的可交叠属性中的一种或多种输入检测模型，并将带有标注的功能间样本的点云数据输入检测模型，对检测模型进行训练。本发明专利技术实施例提高了三维物体的检测精度，降低了数据采集成本和设备成本。

【技术实现步骤摘要】
物体检测方法及装置
本专利技术涉及计算机视觉
，尤其涉及一种物体检测方法及装置。
技术介绍
近年来随着房地产行业的发展，功能间的设计逐渐被关注，为了使功能间的设计能够满足客户要求，需要在功能间室内进行三维物体检测。由于功能间室内物体种类较多，相同类别的物体差异较大(例如柜体中衣柜与鞋柜颜色、规格，形状差异大)，物体之间存在相互遮挡(例如餐桌，餐椅)，部分物体点云缺失，导致室内三维物体检测精度低。现有大多的解决方案都是提升数据质量或检测网络能力，但提升数据质量需要依赖于高精度的设备来进行数据采集，导致数据采集成本和设备成本较高，而提升网络能力对于室内物体种类较多的复杂应用场景来说，由于存在较多噪点，物体相互遮挡，点云缺失等问题，无法有效提高检测精度。
技术实现思路
针对现有技术存在的问题，本专利技术实施例提供一种物体检测方法及装置。具体地，本专利技术实施例提供了如下技术方案：第一方面，本专利技术实施例提供一种物体检测方法，包括：确定待进行物体检测的目标功能间，获取所述目标功能间的点云数据；将所述目标功能间的点云数据输入已完成训练的检测模型，获取所述目标功能间的物体检测结果；其中，所述检测模型是基于带有标注的功能间样本的点云数据和物体的摆放关系训练得到的；所述物体的摆放关系包括各物体相互间的出现频次、各物体相互间的摆放位置和各物体相互间的可交叠属性中的一种或多种；所述各物体相互间的出现频次指多个物体共同出现的频次，所述检测模型具体训练过程包括：r>将所述各物体相互间的出现频次、各物体相互间的摆放位置和各物体相互间的可交叠属性中的一种或多种输入检测模型，同时将带有标注的功能间样本的点云数据输入检测模型，对所述检测模型进行训练。进一步地，所述将所述各物体相互间的出现频次、各物体相互间的摆放位置和各物体相互间的可交叠属性中的一种或多种输入检测模型，同时将带有标注的功能间样本的点云数据输入检测模型，对所述检测模型进行训练，包括：将所述各物体相互间的出现频次、各物体相互间的摆放位置和各物体相互间的可交叠属性中一种或多种进行任意组合，并将各组合对应的物体的摆放关系分别输入检测模型，同时将带有标注的功能间样本的点云数据输入检测模型，获取各组合对应的物体检测结果，并根据所述物体检测结果计算各组合对应的平均检测精度，以所述平均检测精度最大值对应的检测模型作为训练完成的检测模型。进一步地，所述各物体相互间的出现频次、各物体相互间的摆放位置和各物体相互间的可交叠属性通过统计预设数量的功能间样本获取。进一步地，所述获取所述目标功能间的点云数据，包括：获取所述目标功能间所在房源的点云数据，对所述房源的点云数据按照功能间进行划分，获取所述目标功能间的点云数据。第二方面，本专利技术实施例提供一种物体检测装置，包括：获取单元，用于确定待进行物体检测的目标功能间，获取所述目标功能间的点云数据；检测单元，用于将所述目标功能间的点云数据输入已完成训练的检测模型，获取所述目标功能间的物体检测结果；其中，所述检测模型是基于带有标注的功能间样本的点云数据和物体的摆放关系训练得到的；所述物体的摆放关系包括各物体相互间的出现频次、各物体相互间的摆放位置和各物体相互间的可交叠属性中的一种或多种；所述各物体相互间的出现频次指多个物体共同出现的频次，所述检测模型具体训练过程包括：将所述各物体相互间的出现频次、各物体相互间的摆放位置和各物体相互间的可交叠属性中的一种或多种输入检测模型，同时将带有标注的功能间样本的点云数据输入检测模型，对所述检测模型进行训练。进一步地，所述将所述各物体相互间的出现频次、各物体相互间的摆放位置和各物体相互间的可交叠属性中的一种或多种输入检测模型，同时将带有标注的功能间样本的点云数据输入检测模型，对所述检测模型进行训练，包括：将所述各物体相互间的出现频次、各物体相互间的摆放位置和各物体相互间的可交叠属性中一种或多种进行任意组合，并将各组合对应的物体的摆放关系分别输入检测模型，同时将带有标注的功能间样本的点云数据输入检测模型，获取各组合对应的物体检测结果，并根据所述物体检测结果计算各组合对应的平均检测精度，以所述平均检测精度最大值对应的检测模型作为训练完成的检测模型。进一步地，所述各物体相互间的出现频次、各物体相互间的摆放位置和各物体相互间的可交叠属性通过统计预设数量的功能间样本获取。进一步地，所述获取所述目标功能间的点云数据，包括：获取所述目标功能间所在房源的点云数据，对所述房源的点云数据按照功能间进行划分，获取所述目标功能间的点云数据。第三方面，本专利技术实施例提供一种电子设备，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，所述处理器执行所述程序时实现如第一方面所述物体检测方法的步骤。第四方面，本专利技术实施例提供一种非暂态计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，该计算机程序被处理器执行时实现如第一方面所述物体检测方法的步骤。本专利技术实施例提供的物体检测方法及装置，通过获取待进行物体检测的目标功能间的点云数据，并将目标功能间的点云数据输入已完成训练的检测模型，获取目标功能间的物体检测结果。由于检测模型是基于带有标注的功能间样本的点云数据、各物体相互间的出现频次、各物体相互间的摆放位置和各物体相互间的可交叠属性训练得到的，并且各物体相互间的出现频次、各物体相互间的摆放位置和各物体相互间的可交叠属性作为有效的先验信息，不仅能够有效提高三维物体的检测精度，避免室内复杂场景带来的噪点影响，而且不依赖于高精度的设备进行数据采集，降低了数据采集成本和设备成本。附图说明为了更清楚地说明本专利技术实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作一简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图是本专利技术的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。图1是本专利技术第一个实施例提供的物体检测方法的流程示意图；图2是本专利技术第二个实施例提供的物体检测装置的结构示意图；图3是本专利技术第三个实施例提供的电子设备的结构示意图。具体实施方式为使本专利技术实施例的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合本专利技术实施例中的附图，对本专利技术实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例是本专利技术一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本专利技术中的实施例，本领域普通技术人员在没有作出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本专利技术保护的范围。图1是本专利技术第一个实施例提供的物体检测方法的流程示意图，如图1所示，本专利技术第一个实施例提供的物体检测方法，包括如下步骤：步骤110、确定待进行物体检测的目标功能间，获取目标功能间的点云数据；步骤120、将目标功能间的点云数据输入已完成训练的检测模型，获取目标功能间的物体检测结果；其中，检测模型是本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种物体检测方法，其特征在于，包括：/n确定待进行物体检测的目标功能间，获取所述目标功能间的点云数据；/n将所述目标功能间的点云数据输入已完成训练的检测模型，获取所述目标功能间的物体检测结果；/n其中，所述检测模型是基于带有标注的功能间样本的点云数据和物体的摆放关系训练得到的；所述物体的摆放关系包括各物体相互间的出现频次、各物体相互间的摆放位置和各物体相互间的可交叠属性中的一种或多种；所述各物体相互间的出现频次指多个物体共同出现的频次，所述检测模型具体训练过程包括：/n将所述各物体相互间的出现频次、各物体相互间的摆放位置和各物体相互间的可交叠属性中的一种或多种输入检测模型，同时将带有标注的功能间样本的点云数据输入检测模型，对所述检测模型进行训练。/n

【技术特征摘要】
1.一种物体检测方法，其特征在于，包括：
确定待进行物体检测的目标功能间，获取所述目标功能间的点云数据；
将所述目标功能间的点云数据输入已完成训练的检测模型，获取所述目标功能间的物体检测结果；
其中，所述检测模型是基于带有标注的功能间样本的点云数据和物体的摆放关系训练得到的；所述物体的摆放关系包括各物体相互间的出现频次、各物体相互间的摆放位置和各物体相互间的可交叠属性中的一种或多种；所述各物体相互间的出现频次指多个物体共同出现的频次，所述检测模型具体训练过程包括：
将所述各物体相互间的出现频次、各物体相互间的摆放位置和各物体相互间的可交叠属性中的一种或多种输入检测模型，同时将带有标注的功能间样本的点云数据输入检测模型，对所述检测模型进行训练。


2.根据权利要求1所述的物体检测方法，其特征在于，所述将所述各物体相互间的出现频次、各物体相互间的摆放位置和各物体相互间的可交叠属性中的一种或多种输入检测模型，同时将带有标注的功能间样本的点云数据输入检测模型，对所述检测模型进行训练，包括：
将所述各物体相互间的出现频次、各物体相互间的摆放位置和各物体相互间的可交叠属性中一种或多种进行任意组合，并将各组合对应的物体的摆放关系分别输入检测模型，同时将带有标注的功能间样本的点云数据输入检测模型，获取各组合对应的物体检测结果，并根据所述物体检测结果计算各组合对应的平均检测精度，以所述平均检测精度最大值对应的检测模型作为训练完成的检测模型。


3.根据权利要求1所述的物体检测方法，其特征在于，所述各物体相互间的出现频次、各物体相互间的摆放位置和各物体相互间的可交叠属性通过统计预设数量的功能间样本获取。


4.根据权利要求1所述的物体检测方法，其特征在于，所述获取所述目标功能间的点云数据，包括：
获取所述目标功能间所在房源的点云数据，对所述房源的点云数据按照功能间进行划分，获取所述目标功能间的点云数据。


5.一种物体检测装置，其特征在于，包括：
获取单元，用于确定待进行物体检测的目标功能间，获取所述目标功能间的点云数据；
检测单元，用于将所述目标功能间的点云数据输入已完成训...

【专利技术属性】
技术研发人员：武芳芳，
申请(专利权)人：贝壳技术有限公司，
类型：发明
国别省市：天津;12