(19)国家知识产权局 (12)发明 专利申请 (10)申请公布号 (43)申请公布日 (21)申请 号 202210554832.2 (22)申请日 2022.05.19 (71)申请人 广州文远知行 科技有限公司 地址 511365 广东省广州市黄埔区广州国 际生物岛螺旋大道68号合景科盛广场 A栋地上第16层01、 02、 0 3、 04单元 (72)发明人 郭湘　韩旭　 (74)专利代理 机构 北京市京大律师事务所 11321 专利代理师 姚维 (51)Int.Cl. G06V 10/26(2022.01) G06V 10/80(2022.01) G06V 10/82(2022.01) (54)发明名称 目标物体检测分割方法、 装置、 设备及存储 介质 (57)摘要 本发明涉及自动驾驶技术领域， 公开了一种 目标物体检测分割方法、 装置、 设备及存储介质， 用于提高目标物 体检测分割的准确性和效率， 并 降低代码维护成本。 所述目标物体检测分割方法 包括： 获取目标物体二维图像数据集和目标物体 三维空间图像数据； 通过预设网格划分模型对所 述目标物体二维图像数据集进行特征提取， 得到 目标物体二维特征数据集； 对所述目标物体三维 空间图像数据进行网格划分和特征处理， 得到目 标物体三维空间特征数据； 对所述目标物体二维 特征数据集和所述目标物体三维空间特征数据 进行特征映射融合， 得到三维俯视图的特征张 量； 根据所述三维俯视图的特征张量进行检测分 割， 得到目标物体 检测分割结果。 权利要求书2页 说明书10页 附图5页 CN 115049827 A 2022.09.13 CN 115049827 A 1.一种目标物体 检测分割方法， 其特 征在于， 所述目标物体 检测分割方法包括： 获取目标物体二维图像数据集和目标物体三维空间图像数据； 通过预设网格划分模型对所述目标物体二维图像数据集进行特征提取， 得到目标物体 二维特征数据集； 对所述目标物体三维空间图像数据进行网格划分和特征处理， 得到目标物体三维空间 特征数据； 对所述目标物体二维特征数据集和所述目标物体三维空间特征数据进行特征映射融 合， 得到三维俯视图的特 征张量； 根据所述 三维俯视图的特 征张量进行检测分割， 得到目标物体 检测分割结果。 2.根据权利要求1所述的目标物体检测分割方法， 其特征在于， 所述通过预设网格划分 模型对所述目标物体二维图像数据集进行 特征提取， 得到目标物体二维特 征数据集， 包括： 通过预设网格划分模型中主干特征提取网络对所述目标物体二维图像数据集进行卷 积操作， 得到各目标物体二维图像数据对应的初始二维特 征数据； 根据两个预设尺寸的卷积核分别对各目标物体二维图像数据对应的初始二维特征数 进行卷积处理， 得到目标物体二维特征数据集， 所述 目标物体二维特征数据集包括二维键 特征矩阵和二维值特 征矩阵。 3.根据权利要求1所述的目标物体检测分割方法， 其特征在于， 所述对所述目标物体三 维空间图像数据进行网格划分和特 征处理， 得到目标物体三维空间特 征数据， 包括： 对所述目标物体三维空间图像数据进行网格划分， 得到目标物体三维空间 网格数据； 按照预设卷积核将所述目标物体三维空间网格数据对应的特征维度扩充至目标特征 维度， 得到目标物体三维空间特征数据， 所述 目标物体三维空间特征数据表示为查询特征 矩阵。 4.根据权利要求1所述的目标物体检测分割方法， 其特征在于， 所述对所述目标物体二 维特征数据集和所述目标物体三 维空间特征数据进行特征映射融合， 得到三 维俯视图的特 征张量， 包括： 通过散射算子将所述目标物体二维特征数据集中的二维键特征矩阵和二维值特征矩 阵分别散射至所述目标物体三维空间特 征数据， 得到三维键特 征矩阵和三维值特 征矩阵； 根据所述目标物体三维空间特征数据、 所述三维键特征矩阵和所述三维值特征矩阵进 行特征融合， 得到三维俯视图的特 征张量。 5.根据权利要求4所述的目标物体检测分割方法， 其特征在于， 所述根据 所述目标物体 三维空间特征数据、 所述三维键特征矩阵和所述三维值特征矩阵进行特征融合， 得到三维 俯视图的特 征张量， 包括： 按照内积算子对所述目标物体三维空间特征数据和所述三维键特征矩阵进行相似度 计算， 得到相似度计算结果； 将所述相似度计算结果与 所述三维值特征矩阵相乘， 得到目标物体三维空间初始特征 张量； 对所述目标物体三维空间初始特征张量进行最大值池化处理， 得到三维俯视图的特征 张量。 6.根据权利要求1所述的目标物体检测分割方法， 其特征在于， 所述对所述目标物体二权　利　要　求　书 1/2 页 2 CN 115049827 A 2维特征数据集和所述目标物体三 维空间特征数据进行特征映射融合， 得到三 维俯视图的特 征张量， 包括： 根据所述目标物体二维特征数据集计算各目标物体二维特征数据对应的深度值和均 方差； 按照所述目标物体三维空间特征数据、 各目标物体二维特征数据对应的深度值和均方 差进行特征投影， 得到三维俯视图的特 征张量。 7.根据权利要求1 ‑6中任意一项所述的目标物体检测分割方法， 其特征在于， 所述根据 所述三维俯视图的特 征张量进行检测分割， 得到目标物体 检测分割结果， 包括： 通过预设检测分割模型对所述三维俯视图的特征张量进行卷积操作， 得到目标特征 图； 对所述目标 特征图进行检测分割处 理， 得到目标物体 检测分割结果。 8.一种目标物体 检测分割装置， 其特 征在于， 所述目标物体 检测分割装置包括： 获取模块， 用于获取目标物体二维图像数据集和目标物体三维空间图像数据； 提取模块， 用于通过预设网格划分模型对所述目标物体二维图像数据集进行特征提 取， 得到目标物体二维特 征数据集； 处理模块， 用于对所述目标物体三维空间图像数据进行网格划分和特征处理， 得到目 标物体三维空间特 征数据； 映射融合模块， 用于对所述目标物体二维特征数据集和所述目标物体三维空间特征数 据进行特征映射融合， 得到三维俯视图的特 征张量； 检测分割模块， 用于根据所述三维俯视 图的特征张量进行检测分割， 得到目标物体检 测分割结果。 9.一种目标物体检测分割设备， 其特征在于， 所述目标物体检测分割设备包括： 存储器 和至少一个处 理器， 所述存 储器中存 储有计算机程序； 所述至少一个处理器调用所述存储器中的所述计算机程序， 以使得所述目标物体检测 分割设备 执行如权利要求1 ‑7中任意一项所述的目标物体 检测分割方法。 10.一种计算机可读存储介质， 其上存储有计算机程序， 其特征在于， 所述计算机程序 被处理器执行时实现如权利要求1 ‑7中任意一项所述的目标物体 检测分割方法。权　利　要　求　书 2/2 页 3 CN 115049827 A 3