(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 202211057563.5 (22)申请日 2022.08.31 (71)申请人 际络科技 （上海） 有限公司 地址 202150 上海市崇明区长兴镇江南大 道1333弄11号楼001室4座 (72)发明人 程新景　 (74)专利代理 机构 北京路浩知识产权代理有限 公司 11002 专利代理师 张文玄 (51)Int.Cl. G06V 20/56(2022.01) G06N 3/04(2006.01) G06N 3/08(2006.01) G06V 10/764(2022.01) G06V 10/80(2022.01) (54)发明名称 提升横向感知精度 的目标检测方法、 系统、 电子设备 (57)摘要 本发明提供一种提升横向感知精度的目标 检测方法、 系统、 电子设备， 所述方法包括： 获取 旁侧方向目标的图像信息， 其中， 所述图像信息 包括有车道线； 基于所述图像信息， 通过第一神 经网络获取所述目标的第一三维外形框、 与所述 第一三维外形框对应的第一横向位置集； 基于所 述图像信息， 通过第二神经网络获取所述目标的 第二三维外形框与所述车道线的距离集； 基于所 述距离集， 获取所述第二三维外形框对应的第二 横向位置集； 将所述第二横向位置集和所述第一 横向位置集融合， 形成第三横向位置集。 通过神 经网络获取目标的三维外形框， 进而获取目标的 横向位置集， 又根据车道线和目标之间的距离关 系， 进一步提升所获取目标横向位置的精准度。 权利要求书2页 说明书6页 附图3页 CN 115546748 A 2022.12.30 CN 115546748 A 1.一种提升横向感知精度的目标检测方法， 其特 征在于， 所述方法包括： 获取旁侧方向目标的图像信息， 其中， 所述图像信息包括有车道线； 基于所述图像信息， 通过第一神经网络获取所述目标的第一三维外形框、 与所述第一 三维外形框对应的第一横向位置集； 基于所述图像信 息， 通过第 二神经网络获取所述目标的第 二三维外形框与 所述车道线 的距离集； 基于所述距离集， 获取 所述第二 三维外形框对应的第二横向位置集； 将所述第二横向位置集和所述第一横向位置集融合， 形成第三横向位置集。 2.根据权利要求1所述的提升横向感知精度的目标检测方法， 其特征在于， 所述第 一神 经网络包括端到端神经网络 。 3.根据权利要求1所述的提升横向感知精度的目标检测方法， 其特征在于， 基于所述图 像信息， 通过第二神经网络获取所述 目标的第二三维外形框与所述车道线的距离信息， 包 括： 通过第二神经网络获取图像空间中所述目标的第一二维外形框与所述车道线的像素 距离集； 通过视觉投影关系变换， 将所述像素距离集变换至三维空间后， 作为所述距离集。 4.根据权利要求1所述的提升横向感知精度的目标检测方法， 其特征在于， 所述方法还 包括： 基于所述图像信息， 通过第三神经网络对所述目标进行像素级分类， 获取所述目标的 第二二维外形框； 基于投影关系， 将所述第二 二维外形框转 化为第三三维外形框； 将所述第三 三维外形框和第一 三维外形框融合， 获得第四三维外形框； 基于所述第四三维外形框相较于所述第 一三维外形框的修正量， 调 整所述第 三横向位 置集， 以获取第四横向位置集。 5.根据权利要求4所述的提升横向感知精度的目标检测方法， 其特征在于， 所述方法还 包括： 获取所述目标的激光 点云信息； 基于所述激光 点云信息， 获取 所述目标靠 近本车一侧的局部轮廓； 将所述局部轮廓和所述第四三维外形框融合， 获得第五三维外形框； 基于所述第五三维外形框相较于所述第四三维外形框的修正量， 调 整所述第四横向位 置集， 以获取第五横向位置集。 6.根据权利要求5所述的提升横向感知精度的目标检测方法， 其特征在于， 将所述第 二 横向位置集和所述第一横向位置集融合， 和/或， 将所述第三三 维外形框和第一三 维外形框 融合， 和/或， 将所述局部轮廓和所述第四三维外形框融合， 均通过卡尔曼滤波器进行所述 融合。 7.一种提升横向感知精度的目标检测系统， 其特 征在于， 所述系统包括： 获取模块， 用来获取 旁侧方向目标的图像信息， 其中， 所述图像信息包括有车道线； 第一感知模块， 用来基于所述图像信息， 通过第一神经网络获取所述目标的第一三维 外形框、 与所述第一 三维外形框对应的第一横向位置集；权　利　要　求　书 1/2 页 2 CN 115546748 A 2车道线模块， 用来基于所述图像信息， 通过第二神经网络获取所述目标的第二三维外 形框与所述车道线的距离集； 第二感知模块， 用来基于所述距离集， 获取所述第二三维外形框对应的第二横向位置 集； 融合模块， 用来将所述第二横向位置集和所述第一横向位置集融合， 形成第三横向位 置集。 8.一种电子设备， 包括存储器、 处理器及存储在所述存储器上并可在所述处理器上运 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 1‑6中任一项 所 述提升横向感知精度的目标检测方法的步骤。 9.一种自动驾驶的卡车， 其特 征在于， 所述 卡车包括权利要求8的所述电子设备。 10.一种非暂态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 ‑6中任一项 所述提升横向感知精度的目标检测方 法的步骤。权　利　要　求　书 2/2 页 3 CN 115546748 A 3