【技术实现步骤摘要】
本申请涉及目标检测，尤其涉及一种目标检测方法、装置及电子设备、计算机程序产品。
技术介绍
1、车路云协同是指通过车辆、其他交通参与者、路侧基础设施、云控平台、相关支撑平台以及通信网等组成的一个复杂大系统。这个系统能够实现车辆与车辆、车辆与路侧、车辆与云端的信息交互和协同，从而提高整个交通系统的感知、决策和执行能力。摄像头是路侧基础设施的重要组成部分，路侧视觉目标检测则是路侧视觉感知的必备能力。
2、路侧视觉目标检测以路侧摄像头获取的图像为输入，检测该路段内的目标信息，包括车辆、行人、骑行者等的3d位置、3d尺寸、航向角、类别等信息，以支持道路自动驾驶车辆和整个交通系统的决策。
3、现有的路侧视觉目标检测方案主要基于传统的视觉2d目标检测模型检测2d目标信息，再结合路侧摄像头位置、姿态固定的特点实现对目标的3d位置识别，或者直接采用3d目标检测模型进行检测。然而，这些方式存在着目标的3d位置、航向角等信息检测不准确等问题。
技术实现思路
1、本申请实施例提供了一种目标检测方法、装置及电子设备、计算机程序产品，以提高路侧3d目标检测的精度。
2、本申请实施例采用下述技术方案：
3、第一方面，本申请实施例提供一种目标检测方法，其中，所述目标检测方法包括：
4、获取路侧设备采集的道路图像，并利用预设3d目标检测模型对所述道路图像进行目标检测，得到目标检测结果，所述目标检测结果包括3d目标框信息和2d目标框信息；
5、根
6、根据所述道路图像和所述2d目标框信息，利用预设关键点检测模型对目标关键点进行检测，得到目标关键点检测结果；
7、根据所述目标的3d位置和所述目标关键点检测结果确定目标的航向角信息。
8、可选地，所述预设3d目标检测模型通过如下方式训练得到：
9、获取训练3d目标检测模型的第一训练样本图像；
10、利用所述第一训练样本图像训练所述3d目标检测模型，得到所述预设3d目标检测模型；
11、其中，所述第一训练样本图像中标注有3d目标框信息和2d目标框信息，所述3d目标框信息包括3d目标框的中心点在第一训练样本图像上的投影点位置的偏移量，所述2d目标框信息包括基于偏移量修正后的投影点位置确定的2d目标框的宽度和高度。
12、可选地，所述3d目标框信息包括3d边界框回归分支输出的3d边界框信息，所述3d边界框信息包括3d目标框的中心点在道路图像上的投影点位置的偏移量，所述2d目标框信息包括预设3d目标检测模型的关键点分类分支输出的3d目标框的中心点在道路图像上的投影点位置，所述根据所述3d目标框信息和所述2d目标框信息确定目标的3d位置包括：
13、利用所述偏移量对所述3d目标框的中心点在道路图像上的投影点位置进行修正，得到3d目标框的中心点在道路图像上的修正后的投影点位置；
14、根据像素点与三维点的预设映射关系，将所述3d目标框的中心点在道路图像上的修正后的投影点位置映射为三维点位置，得到目标的3d位置。
15、可选地，所述2d目标框信息还包括基于偏移量修正后的投影点位置确定的2d目标框的宽度和高度，所述根据所述道路图像和所述2d目标框信息，利用预设关键点检测模型对目标关键点进行检测，得到目标关键点检测结果包括：
16、根据基于偏移量修正后的投影点位置确定的2d目标框的宽度和高度对所述道路图像进行抠图，得到目标区域图像；
17、利用所述预设关键点检测模型对所述目标区域图像进行关键点检测，得到目标关键点检测结果。
18、可选地，所述目标关键点检测结果包括3d目标框的关键点在道路图像上的投影点位置，所述根据所述目标的3d位置和所述目标关键点检测结果确定目标的航向角信息包括：
19、根据像素点与三维点的预设映射关系，将所述3d目标框的关键点在道路图像上的投影点位置映射为三维点位置，得到3d目标框的关键点的3d位置；
20、根据所述目标的3d位置和所述3d目标框的关键点的3d位置确定目标的航向角信息。
21、可选地，所述3d目标框的关键点包括3d目标框的正面和/或背面底边中心点，所述根据所述目标的3d位置和所述3d目标框的关键点的3d位置确定目标的航向角信息包括：
22、若所述3d目标框的关键点的3d位置包含3d目标框的正面和背面底边中心点的3d位置，则根据所述3d目标框的正面和背面底边中心点的3d位置确定所述目标的航向角信息；
23、若所述3d目标框的关键点的3d位置仅包含3d目标框的正面底边中心点的3d位置，则根据所述目标的3d位置和所述3d目标框的正面底边中心点的3d位置确定所述目标的航向角信息；
24、若所述3d目标框的关键点的3d位置仅包含3d目标框的背面底边中心点的3d位置，则根据所述目标的3d位置和所述3d目标框的背面底边中心点的3d位置确定所述目标的航向角信息。
25、可选地，所述预设关键点检测模型通过如下方式训练得到：
26、获取训练关键点检测模型的第二训练样本图像，所述第二训练样本图像中标注有可见的关键点的位置；
27、利用所述训练样本图像训练关键点检测模型，得到所述预设关键点检测模型。
28、第二方面，本申请实施例还提供一种目标检测装置，其中，所述目标检测装置包括：
29、第一检测单元，用于获取路侧设备采集的道路图像，并利用预设3d目标检测模型对所述道路图像进行目标检测，得到目标检测结果，所述目标检测结果包括3d目标框信息和2d目标框信息；
30、第一确定单元，用于根据所述3d目标框信息和所述2d目标框信息确定目标的3d位置；
31、第二检测单元，用于根据所述道路图像和所述2d目标框信息，利用预设关键点检测模型对目标关键点进行检测，得到目标关键点检测结果；
32、第二确定单元，用于根据所述目标的3d位置和所述目标关键点检测结果确定目标的航向角信息。
33、第三方面，本申请实施例还提供一种电子设备，包括：
34、处理器；以及
35、被安排成存储计算机可执行指令的存储器，所述可执行指令在被执行时使所述处理器执行前述之任一所述方法。
36、第四方面，本申请实施例还提供一种计算机程序产品，包括计算机程序或指令，所述计算机程序或指令被处理器执行时实现所述前述任一所述目标检测方法。
37、本申请实施例采用的上述至少一个技术方案能够达到以下有益效果：本申请实施例的目标检测方法，先获取路侧设备采集的道路图像，并利用预设3d目标检测模型对道路图像进行目标检测，得到目标检测结果，目标检测结果包括3d目标框信息和2d目标框信息；然后根据3d目标框信息和2d目标框信息确定目标的3d位置；之后根据道路图像和2d本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.一种目标检测方法，其中，所述目标检测方法包括：
2.如权利要求1所述目标检测方法，其中，所述预设3D目标检测模型通过如下方式训练得到：
3.如权利要求1所述目标检测方法，其中，所述3D目标框信息包括3D边界框回归分支输出的3D边界框信息，所述3D边界框信息包括3D目标框的中心点在道路图像上的投影点位置的偏移量，所述2D目标框信息包括预设3D目标检测模型的关键点分类分支输出的3D目标框的中心点在道路图像上的投影点位置，所述根据所述3D目标框信息和所述2D目标框信息确定目标的3D位置包括：
4.如权利要求3所述目标检测方法，其中，所述2D目标框信息还包括基于偏移量修正后的投影点位置确定的2D目标框的宽度和高度，所述根据所述道路图像和所述2D目标框信息，利用预设关键点检测模型对目标关键点进行检测，得到目标关键点检测结果包括：
5.如权利要求1所述目标检测方法，其中，所述目标关键点检测结果包括3D目标框的关键点在道路图像上的投影点位置，所述根据所述目标的3D位置和所述目标关键点检测结果确定目标的航向角信息包括：
6.如权利要
7.如权利要求1～6任一项所述目标检测方法，其中，所述预设关键点检测模型通过如下方式训练得到：
8.一种目标检测装置，其中，所述目标检测装置包括：
9.一种电子设备，包括：
10.一种计算机程序产品，包括计算机程序或指令，所述计算机程序或指令被处理器执行时实现所述权利要求1～7之任一所述目标检测方法。
...【技术特征摘要】
1.一种目标检测方法，其中，所述目标检测方法包括：
2.如权利要求1所述目标检测方法，其中，所述预设3d目标检测模型通过如下方式训练得到：
3.如权利要求1所述目标检测方法，其中，所述3d目标框信息包括3d边界框回归分支输出的3d边界框信息，所述3d边界框信息包括3d目标框的中心点在道路图像上的投影点位置的偏移量，所述2d目标框信息包括预设3d目标检测模型的关键点分类分支输出的3d目标框的中心点在道路图像上的投影点位置，所述根据所述3d目标框信息和所述2d目标框信息确定目标的3d位置包括：
4.如权利要求3所述目标检测方法，其中，所述2d目标框信息还包括基于偏移量修正后的投影点位置确定的2d目标框的宽度和高度，所述根据所述道路图像和所述2d目标框信息，利用预设关键点检测模型对目标关键点进行检测，得到目标关键点检测结果...
【专利技术属性】
技术研发人员：罗壮，张岩，郭杏荣，
申请(专利权)人：智道网联科技北京有限公司，
类型：发明
国别省市：
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