【技术实现步骤摘要】
本申请涉及清洁机器人，更具体地，涉及一种目标检测方法、装置、计算机设备及存储介质。
技术介绍
1、清洁机器人在工作区域内执行任务的时候，会遇到一些不常见的目标物，例如长尾目标。有些长尾目标对执行任务影响较大，比如呕吐物等，如果漏检，导致清洁机器人撞到这些目标，会造成清洁机器人自身危险，工作环境被污染等各种严重问题。
技术实现思路
1、鉴于上述问题，本申请提出了一种目标检测方法、装置、计算机设备及存储介质。
2、第一方面，本申请实施例提供了一种目标检测方法，应用于清洁机器人，所述方法包括：获取所述清洁机器人采集到的当前所处环境的环境图像；获取针对所述环境图像的第一检测结果，所述第一检测结果是利用第一目标检测模型检测所述环境图像中是否存在目标物后得到的，所述第一目标检测模型对所述目标物中的长尾目标的检测精度高于或等于目标精度；基于所述第一检测结果，确定所述环境图像中是否存在所述目标物。
3、在一些实施方式中，所述第一目标检测模型是根据样本环境图像对已训练的用于检测所述目标物的目标检测模型进行微调后得到的，所述样本环境图像中包括所述长尾目标，所述微调是指利用少量样本环境图像对所述目标检测模型进行训练。
4、在一些实施方式中，所述第一检测结果是从服务器获取到的，在所述基于所述第一检测结果，确定所述环境图像中是否存在所述目标物之前，所述方法还包括：利用所述清洁机器人中部署的第二目标检测模型，检测所述环境图像中是否存在所述目标物，得到第二检测结果，所述第二目
5、在一些实施方式中，所述获取针对所述环境图像的第一检测结果，包括：以第一频率，将所述清洁机器人当前采集到的所述环境图像上传所述服务器，并接收所述服务器返回的所述第一检测结果；所述利用所述清洁机器人中部署的第二目标检测模型，检测所述环境图像中是否存在所述目标物，包括：以第二频率，利用所述第二目标检测模型对所述清洁机器人当前采集到的所述环境图像进行检测，得到第二检测结果，所述第一频率小于所述第二频率；所述基于所述第一检测结果以及所述第二检测结果，确定所述环境图像中是否存在所述目标物，包括：若针对第一目标帧图像获取到所述第一目标帧图像的所述第一检测结果以及所述第二检测结果，则基于针对所述第一目标帧图像的所述第一检测结果以及所述第二检测结果，确定所述第一目标帧图像中是否存在所述目标物，所述第一目标帧图像为所述清洁机器人采集到的任一帧环境图像。
6、在一些实施方式中，所述基于针对所述第一目标帧图像的所述第一检测结果以及所述第二检测结果，确定所述第一目标帧图像中是否存在所述目标物，包括：若所述第一目标帧图像的所述第一检测结果以及所述第二检测结果均表征所述第一目标帧图像中不存在所述目标物，则确定所述第一目标帧图像中不存在所述目标物；若所述第一目标帧图像的所述第一检测结果以及所述第二检测结果中的任一检测结果表征所述第一目标帧图像中存在所述目标物，则确定所述第一目标帧图像中存在所述目标物。
7、在一些实施方式中，所述方法还包括：若针对第二目标帧图像获取到所述第二目标帧图像的所述第二检测结果，且未获取到所述第二目标帧图像的所述第一检测结果，则基于针对所述第二目标帧图像的所述第二检测结果，确定所述第二目标帧图像中是否存在所述目标物，所述第二目标帧图像为所述清洁机器人采集到的任一帧环境图像。
8、在一些实施方式中，在所述基于所述第一检测结果，确定所述环境图像中是否存在所述目标物之后，所述方法还包括：若所述第一检测结果表征所述环境图像存在所述目标物，根据所述第一检测结果，确定所述目标物在所述环境图像中的图像坐标；基于所述清洁机器人的代价地图，将所述图像坐标转换为所述代价地图中的地图坐标；根据所述地图坐标，对所述清洁机器人的行驶路径进行规划；控制所述清洁机器人按照规划后的行驶路径进行运动。
9、第二方面，本申请实施例提供了一种目标检测方法，应用于服务器，所述方法包括：获取清洁机器人上传的环境图像，所述环境图像为所述清洁机器人针对当前所处环境采集到的图像；利用所述服务器中部署的第一目标检测模型，检测所述环境图像是否存在目标物，得到第一检测结果，并将所述第一检测结果反馈至所述清洁机器人，以使所述清洁机器人根据所述第一检测结果，确定所述环境图像中是否存在所述目标物，所述第一目标检测模型对所述目标物中的长尾目标的检测精度高于或等于目标精度。
10、在一些实施方式中，所述第一目标检测模型包括第一子模型以及第二子模型，所述利用所述服务器中部署的第一目标检测模型，检测所述环境图像是否存在目标物，得到第一检测结果，包括：利用所述第一子模型，检测所述环境图像是否存在所述目标物，得到初始检测结果；利用所述第二子模型，对所述初始检测结果中的检测出的所述目标物进行校验，将校验后的初始检测结果确定为所述第一检测结果。
11、第三方面，本申请实施例提供了一种目标检测装置，应用于清洁机器人，所述装置包括：环境图像获取模块，用于获取所述清洁机器人采集到的当前所处环境的环境图像；第一检测结果获取模块，用于获取针对所述环境图像的第一检测结果，所述第一检测结果是利用第一目标检测模型检测所述环境图像中是否存在目标物后得到的，所述第一目标检测模型对所述目标物中的长尾目标的检测精度高于或等于目标精度；目标物确定模块，用于基于所述第一检测结果，确定所述环境图像中是否存在所述目标物。
12、第四方面，本申请实施例提供了一种目标检测装置，应用于服务器，所述装置包括：环境图像获取模块，用于获取清洁机器人上传的环境图像，所述环境图像为所述清洁机器人针对当前所处环境采集到的图像；第一检测结果获取模块，用于利用所述服务器中部署的第一目标检测模型，检测所述环境图像是否存在目标物，得到第一检测结果，并将所述第一检测结果反馈至所述清洁机器人，以使所述清洁机器人根据所述第一检测结果，确定所述环境图像中是否存在所述目标物，所述第一目标检测模型对所述目标物中的长尾目标的检测精度高于或等于目标精度。
13、第五方面，本申请实施例提供了一种计算机设备，所述计算机设备包括：一个或多个处理器；存储器；一个或多个应用程序，其中所述一个或多个应用程序被存储在所述存储器中并被配置为由所述一个或多个处理器执行，所述一个或多个程序配置用于执行上述第一方面提供的目标检测方法以及上述第二方面提供的目标检测方法。
14、第六方面，本申请实施例提供了一种计算机可读取存储介质，所述计算机可读取存储介质中存储有程序代码，所述程序代码可被处理器调用执行上述第一方面提供的目标检测方法以及上述第二方面提供的目标检测方法。
15、本申请提供的方案，在检测清洁机器人采集到的环境图像中是否存在目标物时，是利用针对目标物中的长尾目标的检测精本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.一种目标检测方法，其特征在于，应用于清洁机器人，所述方法包括：
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述第一目标检测模型是根据样本环境图像对已训练的用于检测所述目标物的目标检测模型进行微调后得到的，所述样本环境图像中包括所述长尾目标，所述微调是指利用少量样本环境图像对所述目标检测模型进行训练。
3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述第一检测结果是从服务器获取到的，在所述基于所述第一检测结果，确定所述环境图像中是否存在所述目标物之前，所述方法还包括：
4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述获取针对所述环境图像的第一检测结果，包括：
5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述基于针对所述第一目标帧图像的所述第一检测结果以及所述第二检测结果，确定所述第一目标帧图像中是否存在所述目标物，包括：若所述第一目标帧图像的所述第一检测结果以及所述第二检测结果均表征所述第一目标帧图像中不存在所述目标物，则确定所述第一目标帧图像中不存在所述目标物；
6.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：p>
7.根据权利要求1-6任一项所述的方法，其特征在于，在所述基于所述第一检测结果，确定所述环境图像中是否存在所述目标物之后，所述方法还包括：
8.一种目标检测方法，其特征在于，应用于服务器，所述方法包括：
9.根据权利要求8所述的方法，其特征在于，所述第一目标检测模型包括第一子模型以及第二子模型，所述利用所述服务器中部署的第一目标检测模型，检测所述环境图像是否存在目标物，得到第一检测结果，包括：
10.一种目标检测装置，其特征在于，应用于清洁机器人，所述装置包括：
11.一种目标检测装置，其特征在于，应用于服务器，所述装置包括：
12.一种计算机设备，其特征在于，所述计算机设备包括：
13.一种计算机可读取存储介质，其特征在于，所述计算机可读取存储介质中存储有程序代码，所述程序代码可被处理器调用执行如权利要求1至7任一项所述的方法，或8至9任一项所述的方法。
...【技术特征摘要】
1.一种目标检测方法，其特征在于，应用于清洁机器人，所述方法包括：
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述第一目标检测模型是根据样本环境图像对已训练的用于检测所述目标物的目标检测模型进行微调后得到的，所述样本环境图像中包括所述长尾目标，所述微调是指利用少量样本环境图像对所述目标检测模型进行训练。
3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述第一检测结果是从服务器获取到的，在所述基于所述第一检测结果，确定所述环境图像中是否存在所述目标物之前，所述方法还包括：
4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述获取针对所述环境图像的第一检测结果，包括：
5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述基于针对所述第一目标帧图像的所述第一检测结果以及所述第二检测结果，确定所述第一目标帧图像中是否存在所述目标物，包括：若所述第一目标帧图像的所述第一检测结果以及所述第二检测结果均表征所述第一目标帧图像中不存在所述目标物，则确定所述第一目标帧图像中不存在所述目标物；
【专利技术属性】
技术研发人员：尹穆楠，饶向荣，李霖，
申请(专利权)人：上海具身智能设备有限公司，
类型：发明
国别省市：
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