System.ArgumentOutOfRangeException: 索引和长度必须引用该字符串内的位置。 参数名: length 在 System.String.Substring(Int32 startIndex, Int32 length) 在 zhuanliShow.Bind() 一种障碍物检测方法、装置、电子设备以及存储介质制造方法及图纸_技高网

一种障碍物检测方法、装置、电子设备以及存储介质制造方法及图纸

技术编号:42576826 阅读:13 留言:0更新日期:2024-08-29 00:40
本发明专利技术公开了一种障碍物检测方法、装置、电子设备以及存储介质,该方法包括:实时获取待检测图像;通过预先训练得到的障碍物检测模型的特征提取网络,对所述待检测图像进行特征提取,得到中间图像;通过所述障碍物检测模型的特征融合网络中的精炼卷积层,对所述中间图像进行处理,得到与所述待检测图像匹配的障碍物检测结果。本发明专利技术可以提高障碍物检测的实时性和准确性,提高障碍物检测对复杂多变的适用场景的适应性。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术涉及图像处理,尤其涉及一种障碍物检测方法、装置、电子设备以及存储介质


技术介绍

1、障碍物检测已经具有越来越广泛的应用,通过障碍物检测,能够使人工智能机器人有效识别和避开各种障碍物,以保证机器人作业的连续性和安全性。

2、现有技术中通常利用计算机视觉技术进行障碍物检测,但是对于光线条件复杂、障碍物类型多样、障碍物与背景环境对比度不明显等适用场景,例如设施农业大棚中等,采用现有的障碍物检测方法处理这种复杂适用场景时,通常存在实时性和准确性不足的问题,难以满足障碍物检测的高效率和高精度的要求。


技术实现思路

1、本专利技术提供了一种障碍物检测方法、装置、电子设备以及存储介质,以实现提高障碍物检测的实时性和准确性,提高障碍物检测对复杂多变的适用场景的适应性。

2、第一方面,本专利技术实施例提供了一种障碍物检测方法,该方法包括:

3、实时获取待检测图像;

4、通过预先训练得到的障碍物检测模型的特征提取网络,对所述待检测图像进行特征提取,得到中间图像;

5、通过所述障碍物检测模型的特征融合网络中的精炼卷积层,对所述中间图像进行处理,得到与所述待检测图像匹配的障碍物检测结果。

6、第二方面,本专利技术实施例还提供了一种障碍物检测装置,该装置包括:

7、待检测图像获取模块,用于实时获取待检测图像;

8、特征提取模块,用于通过预先训练得到的障碍物检测模型的特征提取网络,对所述待检测图像进行特征提取,得到中间图像;

9、障碍物检测结果确定模块,用于通过所述障碍物检测模型的特征融合网络中的精炼卷积层,对所述中间图像进行处理,得到与所述待检测图像匹配的障碍物检测结果。

10、第三方面,本专利技术实施例还提供了一种电子设备,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本专利技术实施例中任一所述的障碍物检测方法。

11、第四方面,本专利技术实施例还提供了一种存储计算机可执行指令的存储介质,所述计算机可执行指令在由计算机处理器执行时用于执行如本专利技术实施例中任一所述的障碍物检测方法。

12、本专利技术实施例的技术方案,通过障碍物检测模型的特征提取网络,对实时获取的待检测图像进行特征提取,得到中间图像,并对通过包含精炼卷积层的特征融合网络,对中间图像进行处理,得到障碍物检测结果。本专利技术解决了现有技术的障碍物检测方法处理光线条件复杂、障碍物类型多样、障碍物与背景环境对比度不明显等复杂适用场景时,实时性和准确性不足的问题,提高了障碍物检测的实时性和准确性,以及障碍物检测对复杂多变的适用场景的适应性。

13、应当理解,本部分所描述的内容并非旨在标识本专利技术的实施例的关键或重要特征,也不用于限制本专利技术的范围。本专利技术的其它特征将通过以下的说明书而变得容易理解。

本文档来自技高网...

【技术保护点】

1.一种障碍物检测方法,其特征在于,包括:

2.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述精炼卷积层包括动态调节模块和局部响应增强模块;

3.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述精炼卷积层的各输入通道的计算公式为:

4.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述特征提取网络包括EfficientViT模块和FasterNet模块;

5.根据权利要求4所述的方法,其特征在于,通过预先训练得到的障碍物检测模型的特征提取网络,对所述待检测图像进行特征提取,得到中间图像,包括:

6.根据权利要求5所述的方法,其特征在于,通过所述障碍物检测模型的特征融合网络,对所述中间图像进行处理,得到与所述待检测图像匹配的障碍物检测结果,包括:

7.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述障碍物检测模型的训练过程中的损失函数通过以下公式进行表示:

8.一种障碍物检测装置,其特征在于,包括:

9.一种电子设备,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,其特征在于,所述处理器执行所述程序时实现如权利要求1-7中任一所述的障碍物检测方法。

10.一种存储计算机可执行指令的存储介质,其特征在于,所述计算机可执行指令在由计算机处理器执行时用于执行如权利要求1-7中任一所述的障碍物检测方法。

...

【技术特征摘要】

1.一种障碍物检测方法,其特征在于,包括:

2.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述精炼卷积层包括动态调节模块和局部响应增强模块;

3.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述精炼卷积层的各输入通道的计算公式为:

4.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述特征提取网络包括efficientvit模块和fasternet模块;

5.根据权利要求4所述的方法,其特征在于,通过预先训练得到的障碍物检测模型的特征提取网络,对所述待检测图像进行特征提取,得到中间图像,包括:

6.根据权利要求5所述的方法,其特征在于,通过所述障碍物检测模型...

【专利技术属性】
技术研发人员:王翀郑恩来丁俊杰汪小旵罗志涛施印炎
申请(专利权)人:南京农业大学
类型:发明
国别省市:

网友询问留言 已有0条评论
  • 还没有人留言评论。发表了对其他浏览者有用的留言会获得科技券。

1