(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 202210674872.0 (22)申请日 2022.06.15 (71)申请人 苏州轻棹科技有限公司 地址 215000 江苏省苏州市相城区高铁新 城青龙港路66号领寓商务广场1幢21 层2101-2108室 (72)发明人 何哲琪　 (74)专利代理 机构 北京慧诚智道知识产权代理 事务所 (特殊普通合伙) 11539 专利代理师 高廖楠 (51)Int.Cl. G06V 10/764(2022.01) G06V 10/80(2022.01) G06V 10/82(2022.01)G06V 20/58(2022.01) G06N 3/04(2006.01) (54)发明名称 一种基于投票机制的目标分类方法和装置 (57)摘要 本发明实施例涉及一种基于投票机制的目 标分类方法和装置， 所述方法包括： 获取第一图 像‑点云对序列； 对各个第一图像进行图像目标 分类处理生成对应的第一目标类型； 并对各个第 一点云进行点云目标分类处理生成对应的第二 目标类型； 对所有第一、 第二目标类型进行目标 类型统计生成对应的第一统计类型集合； 根据所 有第一、 第二目标类型对各个第一统计类型进行 投票生成对应的第一票数； 将票数值最大的第一 票数对应的第一统计类型作为目标分类结果输 出。 通过本发明， 给出了一种可 以基于多类感知 数据进行目标分类的处理机制， 提高了分类识别 精度。 权利要求书2页 说明书9页 附图2页 CN 115082731 A 2022.09.20 CN 115082731 A 1.一种基于投票机制的目标分类方法， 其特 征在于， 所述方法包括： 获取第一图像‑点云对序列； 所述第一图像 ‑点云对序列包括多个第 一图像‑点云对； 所 述第一图像 ‑点云对包括第一图像和第一 点云； 对各个所述第 一图像进行图像目标分类处理生成对应的第 一目标类型； 并对各个所述 第一点云进行点云目标分类处理生成对应的第二 目标类型； 所述第一、 第二 目标类型均满 足预设的目标类型范围； 所述目标类型范围至少包括车辆目标类型、 行人目标类型、 两轮车 骑行者目标类型、 三轮车骑行者目标类型、 植物目标类型、 栅栏物目标类型和其他目标类 型； 对所有所述第一、 第二目标类型进行目标类型统计生成对应的第一统计类型集合； 所 述第一统计 类型集合包括多个第一统计 类型； 根据所有所述第 一、 第二目标类型对各个所述第 一统计类型进行投票生成对应的第 一 票数； 将票数值 最大的所述第一 票数对应的所述第一统计 类型作为目标分类结果输出。 2.根据权利要求1所述的基于投票机制的目标分类方法， 其特 征在于， 所述第一图像‑点云对序列的所有所述第一图像 ‑点云对都对应同一个待分类目标； 所 述第一图像 ‑点云对的所述第一图像和所述第一点云为车载摄像头和车载激光雷达在同一 时间节点对同一个所述待分类目标分别进行图像拍摄和雷达扫描获得 的拍摄图像和扫描 点云。 3.根据权利要求1所述的基于投票机制的目标分类方法， 其特征在于， 所述对各个所述 第一图像进行图像目标分类处 理生成对应的第一目标类型， 具体包括： 按预设的图像尺寸大小对所述第 一图像进行图像缩放处理生成对应的第 二图像； 并对 所述第二图像进行归一化处理生成对应的第三图像； 并基于regnetx_800mf网络对所述第 三图像进行目标分类识别处 理生成对应的所述第一目标类型。 4.根据权利要求1所述的基于投票机制的目标分类方法， 其特征在于， 所述对各个所述 第一点云进行点云目标分类处 理生成对应的第二目标类型， 具体包括： 按预设的点云降采样机制对所述第 一点云进行降采样处理生成对应的第 二点云； 并基 于PointNet++网络对所述第二 点云进行目标分类识别处 理生成对应的所述第二目标类型。 5.根据权利要求1所述的基于投票机制的目标分类方法， 其特征在于， 所述对所有所述 第一、 第二目标类型进行目标类型统计生成对应的第一统计 类型集合， 具体包括： 对所述目标类型范围的各个具体目标类型进行遍历； 遍历时， 将当前遍历的具体目标 类型作为当前目标类型， 并对所有所述第一、 第二 目标类型中是否存在与所述当前目标类 型匹配的第一或所述第二目标类型进 行确认， 若确认存在则将所述当前目标类型作为对应 的所述第一统计类型； 遍历结束时， 由得到的所有所述第一统计类型组成对应的所述第一 统计类型集合。 6.根据权利要求1所述的基于投票机制的目标分类方法， 其特征在于， 所述根据 所有所 述第一、 第二目标类型对各个所述第一统计 类型进行投票 生成对应的第一 票数， 具体包括： 对各个所述第一统计类型进行遍历； 遍历时， 将当前遍历的所述第一统计类型作为当 前统计类型； 并对与所述当前统计类型匹配的所述第一、 第二 目标类型 的总量进行统计生 成对应的第一总量； 并对所述当前统计类型是否为其他 目标类型进行识别； 若所述当前统权　利　要　求　书 1/2 页 2 CN 115082731 A 2计类型为其他目标类型， 则将所述第一总量乘以预设的第一投票权值的乘积作为对应的所 述第一票数； 若所述当前统计类型不为其他 目标类型， 则将所述第一总量乘以预设的第二 投票权值的乘积作为对应的所述第一 票数； 所述第二投票权值大于所述第一投票权值。 7.一种用于实现权利要求1 ‑6任一项所述的基于投票机制的目标分类方法的装置， 其 特征在于， 所述装置包括： 获取模块、 图像点云分类处理模块、 统计类型处理模块和投票处 理模块； 所述获取模块用于获取第 一图像‑点云对序列； 所述第 一图像‑点云对序列包括多个第 一图像‑点云对； 所述第一图像 ‑点云对包括第一图像和第一 点云； 所述图像点云分类处理模块用于对各个所述第一图像进行图像目标分类处理生成对 应的第一目标类型； 并对各个所述第一点云进行点云目标分类处理生成对应的第二目标类 型； 所述第一、 第二目标类型均满足预设的目标类型范围； 所述目标类型范围至少包括车辆 目标类型、 行人目标类型、 两轮车骑行者目标类型、 三轮车骑行者目标类型、 植物目标类型、 栅栏物目标类型和其 他目标类型； 所述统计类型处理模块用于对所有所述第 一、 第二目标类型进行目标类型统计生成对 应的第一统计 类型集合； 所述第一统计 类型集合包括多个第一统计 类型； 所述投票处理模块用于根据 所有所述第 一、 第二目标类型对各个所述第 一统计类型进 行投票生成对应的第一票数； 并将票数值最大的所述第一票数对应的所述第一统计类型作 为目标分类结果输出。 8.一种电子设备， 其特 征在于， 包括： 存 储器、 处理器和收发器； 所述处理器用于与所述存储器耦合， 读取并执行所述存储器中的指令， 以实现权利要 求1‑6任一项所述的方法步骤； 所述收发器与所述处 理器耦合， 由所述处 理器控制所述收发器进行消息收发。 9.一种计算机可读存储介质， 其特征在于， 所述计算机可读存储介质存储有计算机指 令， 当所述计算机指 令被计算机执行时， 使 得所述计算机执行权利要求 1‑6任一项所述的方 法的指令 。权　利　要　求　书 2/2 页 3 CN 115082731 A 3