【技术实现步骤摘要】
本公开涉及人工智能，具体涉及自动驾驶、目标检测等，尤其涉及一种三维目标检测及模型训练方法、装置、设备和车辆。
技术介绍
1、自动驾驶车辆又称无人驾驶车辆、电脑驾驶车辆或轮式移动机器人，是一种通过电脑系统实现无人驾驶的智能车辆。
2、基于点云的三维(3d)目标检测是自动驾驶车辆的重要功能模块，基于三维目标检测可以及时准确地发现障碍物。
技术实现思路
1、本公开提供了一种三维目标检测及模型训练方法、装置和车辆。
2、根据本公开的一方面，提供了一种三维目标检测方法，包括：基于原始点云，获取三维目标的提议框，所述提议框用于表征所述三维目标的候选检测结果；基于所述提议框的属性信息确定所述提议框对应的点数阈值，并基于所述点数阈值在所述原始点云中获取所述提议框对应的关键点；基于所述关键点的逐点特征和所述提议框的提议框标识，获取所述提议框的提议框特征；基于所述提议框特征，获取所述三维目标的目标检测结果。
3、根据本公开的另一方面，提供了一种三维目标检测模型训练方法，所述三维目标检测模型包括：第一检测模型和第二检测模型，所述方法包括：采用所述第一检测模型，基于原始点云样本，获取三维目标样本的样本提议框，所述样本提议框用于表征所述三维目标样本的候选检测结果；采用所述第二检测模型，基于所述样本提议框的属性信息确定所述样本提议框对应的样本点数阈值，并基于所述样本点数阈值，在所述原始点云样本中获取所述样本提议框对应的样本关键点；采用所述第二检测模型，基于所述样本关键点的逐
4、根据本公开的另一方面，提供了一种三维目标检测装置，包括：第一获取模块，用于基于原始点云，获取三维目标的提议框，所述提议框用于表征所述三维目标的候选检测结果；第二获取模块，用于基于所述提议框的属性信息确定所述提议框对应的点数阈值，并基于所述点数阈值在所述原始点云中获取所述提议框对应的关键点；第三获取模块，用于基于所述关键点的逐点特征和所述提议框的提议框标识，获取所述提议框的提议框特征；第四获取模块，用于基于所述提议框特征，获取所述三维目标的目标检测结果。
5、根据本公开的另一方面，提供了一种三维目标检测模型训练装置，所述三维目标检测模型包括：第一检测模型和第二检测模型，所述装置包括：第一获取模块，用于采用所述第一检测模型，基于原始点云样本，获取三维目标样本的样本提议框，所述样本提议框用于表征所述三维目标样本的候选检测结果；第二获取模块，用于采用所述第二检测模型，基于所述样本提议框的属性信息确定所述样本提议框对应的样本点数阈值，并基于所述样本点数阈值，在所述原始点云样本中获取所述样本提议框对应的样本关键点；第三获取模块，用于采用所述第二检测模型，基于所述样本关键点的逐点特征和所述样本提议框的提议框标识，获取所述样本提议框的样本提议框特征；第四获取模块，用于采用所述第二检测模型，基于所述样本提议框特征，获取所述三维目标样本的预测检测结果；构建模块，用于基于所述预测检测结果和所述三维目标样本的真实检测结果，构建损失函数；调整模块，用于基于所述损失函数，调整所述第一检测模型的模型参数和所述第二检测模型的模型参数。
6、根据本公开的另一方面，提供了一种电子设备，包括：至少一个处理器；以及与所述至少一个处理器通信连接的存储器；其中，所述存储器存储有可被所述至少一个处理器执行的指令，所述指令被所述至少一个处理器执行，以使所述至少一个处理器能够执行如上述任一方面的任一项所述的方法。
7、根据本公开的另一方面，提供了一种存储有计算机指令的非瞬时计算机可读存储介质，其中，所述计算机指令用于使所述计算机执行根据上述任一方面的任一项所述的方法。
8、根据本公开的另一方面，提供了一种计算机程序产品，包括计算机程序，所述计算机程序在被处理器执行时实现根据上述任一方面的任一项所述的方法。
9、根据本公开的另一方面，提供了一种车辆，包括上述任一方面的任一项所述的电子设备。
10、应当理解，本部分所描述的内容并非旨在标识本公开的实施例的关键或重要特征，也不用于限制本公开的范围。本公开的其它特征将通过以下的说明书而变得容易理解。
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1.一种三维目标检测方法，包括：
2.根据权利要求1所述的方法，其中，所述基于所述点数阈值，在所述原始点云中获取所述提议框对应的关键点，包括：
3.根据权利要求2所述的方法，其中，所述在所述原始点云中，选择位于所述提议框内，且数量小于或等于所述点数阈值的点，作为所述关键点，包括：
4.根据权利要求1所述的方法，还包括：
5.根据权利要求1所述的方法，其中，所述基于所述关键点的逐点特征和所述提议框的提议框标识，获取所述提议框的提议框特征，包括：
6.根据权利要求1所述的方法，其中，
7.根据权利要求6所述的方法，其中，所述对所述提议框特征进行分类处理，以获得所述三维目标的所述类别信息及其置信度，包括：
8.根据权利要求6所述的方法，其中，
9.一种三维目标检测模型训练方法，所述三维目标检测模型包括：第一检测模型和第二检测模型，所述方法包括：
10.根据权利要求9所述的方法，其中，
11.一种三维目标检测装置，包括：
12.根据权利要求11所述的装置，其
13.根据权利要求12所述的装置，其中，所述第二获取模块进一步用于：
14.根据权利要求11所述的装置，还包括：
15.根据权利要求11所述的装置，其中，所述第三获取模块进一步用于：
16.根据权利要求11所述的装置，其中，
17.根据权利要求16所述的装置，其中，所述第四获取模块进一步用于：
18.根据权利要求16所述的装置，其中，所述第四获取模块进一步用于：
19.一种三维目标检测模型训练装置，所述三维目标检测模型包括：第一检测模型和第二检测模型，所述装置包括：
20.根据权利要求19所述的装置，其中，
21.一种电子设备，包括：
22.一种存储有计算机指令的非瞬时计算机可读存储介质，其中，所述计算机指令用于使所述计算机执行根据权利要求1-10中任一项所述的方法。
23.一种计算机程序产品，包括计算机程序，所述计算机程序在被处理器执行时实现根据权利要求1-10中任一项所述的方法。
24.一种车辆，包括：如权利要求21所述的电子设备。
...【技术特征摘要】
1.一种三维目标检测方法，包括：
2.根据权利要求1所述的方法，其中，所述基于所述点数阈值，在所述原始点云中获取所述提议框对应的关键点，包括：
3.根据权利要求2所述的方法，其中，所述在所述原始点云中，选择位于所述提议框内，且数量小于或等于所述点数阈值的点，作为所述关键点，包括：
4.根据权利要求1所述的方法，还包括：
5.根据权利要求1所述的方法，其中，所述基于所述关键点的逐点特征和所述提议框的提议框标识，获取所述提议框的提议框特征，包括：
6.根据权利要求1所述的方法，其中，
7.根据权利要求6所述的方法，其中，所述对所述提议框特征进行分类处理，以获得所述三维目标的所述类别信息及其置信度，包括：
8.根据权利要求6所述的方法，其中，
9.一种三维目标检测模型训练方法，所述三维目标检测模型包括：第一检测模型和第二检测模型，所述方法包括：
10.根据权利要求9所述的方法，其中，
11.一种三维目标检测装置，包括：
12.根据权利要求11所述的装置，其中，所述第二获取...
【专利技术属性】
技术研发人员：王国军，
申请(专利权)人：北京百度网讯科技有限公司，
类型：发明
国别省市：
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