(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 202210357226.1 (22)申请日 2022.04.06 (71)申请人 深兰人工智能 （深圳） 有限公司 地址 518131 广东省深圳市龙华区民治街 道民治社区1970科技园8栋1 15 (72)发明人 陈海波　张帆　 (74)专利代理 机构 上海和华启核知识产权代理 有限公司 313 39 专利代理师 余昌昊 (51)Int.Cl. G06V 20/58(2022.01) G06V 20/56(2022.01) G06K 9/62(2022.01) G06V 10/762(2022.01) (54)发明名称 目标检测方法、 装置、 设备及存 储介质 (57)摘要 本发明提供一种目标检测方法、 装置、 设备 及存储介质， 涉及数据处理领域。 该方法包括： 获 取点云图像， 点云图像中的点云包括一个或多个 目标对象； 根据弯曲体素聚类算法对点云图像中 的点云进行聚类， 得到一个或多个聚类结果； 每 个聚类结果对应一个目标对象； 对每个聚类结 果， 将聚类结果中聚类出的点 云投影至 XOY平面， 根据凸包算法计算得到XOY平面上的离散点对应 的凸包； 根据离散点对应的凸包的第一位置的 点， 确定离散点对应的矩形框； 第一位置包括离 散点对应的凸包的最左侧位置、 最右侧位置以及 最上侧位置； 根据离散点对应的矩形框， 确定聚 类结果对应的目标对象 的特征信息。 该方法可以 准确检测出各种类型的目标对象， 大大降低了对 目标对象的漏检率。 权利要求书4页 说明书11页 附图4页 CN 114724109 A 2022.07.08 CN 114724109 A 1.一种目标检测方法， 其特 征在于， 所述方法包括： 获取点云图像， 所述 点云图像中的点云包括 一个或多个目标对象； 根据弯曲体素聚类算法对所述点云图像中的点云进行聚类， 得到一个或多个聚类结 果； 其中， 每 个所述聚类结果对应一个所述目标对象； 对每个所述聚类结果， 执 行如下步骤： 将所述聚类结果中聚类出的点云投影至XOY平面， 并根据凸包算法计算得到所述XOY平 面上的离 散点对应的凸包； 根据所述离散点对应的凸包的第 一位置的点， 确定所述离散点对应的矩形框； 其中， 所 述第一位置包括所述离 散点对应的凸包的最左侧位置、 最右侧位置以及最上侧位置； 根据所述离 散点对应的矩形框， 确定所述聚类结果对应的目标对象的特 征信息。 2.根据权利要求1所述的方法， 其特征在于， 所述聚类结果对应的目标对象的特征信 息， 包括： 所述聚类结果对应的目标对象的长度、 宽度、 以及旋转角； 所述根据所述离散点对应的矩形框， 确定所述聚类结果对应的目标对象的特征信息， 包括： 从所述离 散点对应的矩形框中确定与所述离 散点之间的距离和最小的目标矩形框； 将所述目标矩形框的长度、 宽度、 以及旋转角， 作为所述聚类结果对应的目标对象的长 度、 宽度、 以及旋转角。 3.根据权利要求2所述的方法， 其特征在于， 所述聚类结果对应的目标对象的特征信 息， 还包括： 所述聚类结果对应的目标对象的高度； 所述方法还 包括： 将所述聚类结果中的点云在Z轴方向上的最大值和最小值的差值， 作为所述聚类结果 对应的目标对象的高度。 4.根据权利要求1所述的方法， 其特征在于， 所述根据弯曲体素聚类算法对所述点云图 像中的点云进行聚类， 得到一个或多个聚类结果， 包括： 根据所述点云图像中的点云在所述点云图像中的直角坐标， 生成所述点云图像中的点 云的球坐标； 根据径向距离单位尺寸、 方位角单位尺寸、 极角单位尺寸、 以及所述点云图像 中的点云 的球坐标， 对所述点云图像中的点云进行弯曲体素划分， 得到所述点云图像中的点云对应 的弯曲体素； 其中， 所述径向距离单位尺寸 随着所述点云图像中的点云的径向距离的增大 而增大； 根据所述点云图像中的点云对应的弯曲体素对所述点云图像中的点云进行聚类， 以获 得所述聚类结果。 5.根据权利要求4所述的方法， 其特征在于， 随着所述点云图像中的点云的径向距离的 增大， 所述径向距离单位尺寸在第一值和第二值之 间增大； 其中， 所述第二值大于所述第一 值； 所述第一值为所述径向距离单位尺寸的最小值； 所述第二值为所述径向距离单位尺寸 的最大值。 6.根据权利要求5所述的方法， 其特征在于， 所述根据径向距离单位尺寸、 方位角单位 尺寸、 极角单位尺 寸、 以及所述点云图像中的点云的球坐标， 对所述点云图像中的点云进 行 弯曲体素划分， 包括： 根据下述公式(1)对所述 点云图像中的点云进行弯曲体素划分：权　利　要　求　书 1/4 页 2 CN 114724109 A 2其中， 所述Vi,j,k表示第(i,j,k)个弯曲体素； 表示所述点云图像中 的点云的 球坐标； ρ 表 示所述点云图像中的点云的径向距离； θ表 示所述点云图像中的点云的方位角； 表示所述点云图像中的点云的极角； Δρi表示第i个所述径向距离单位尺寸， 每个所述径 向距离单位尺寸对应一个所述径向距离； Δθ表示所述方位角单位尺寸； 表示所述极角 单位尺寸。 7.根据权利要求6所述的方法， 其特 征在于， 所述Δρi根据下述公式(2)得到： 其中， 所述Lmin表示所述径向距离单位尺寸的最小值； 所述N表示所述径向距离单位尺 寸的取值总数； 所述Δd表示所述径向距离单位尺寸的增量大小。 8.根据权利要求7 所述的方法， 其特 征在于， 所述 N根据下述公式(3)得到： 其中， 所述ρmax表示所述ρ 的最大值； 所述ρmin表示所述ρ 的最小值； 所述Lmax表示所述径 向距离单位尺寸的最大值； 所述 表示对所述 进行取整。 9.根据权利要求7 所述的方法， 其特 征在于， 所述Δd根据下述公式(4)得到： 10.根据权利要求4所述的方法， 其特征在于， 所述根据所述点云图像中的点云对应的 弯曲体素对所述 点云图像中的点云进行聚类， 包括： 对所述点云图像中的点云对应的每个所述弯曲体素、 以及所述弯曲体素的邻域弯曲体 素， 执行如下步骤： 当所述邻域弯曲体素中的点云的个数大于或等于第 一阈值时， 将所述邻域弯曲体素与 所述弯曲体素合并； 其中， 所述第一阈值是根据所述邻域弯曲体素中的点云个数、 以及所述弯曲体素中的 点云的径向距离所确定的。 11.根据权利要求10所述的方法， 其特 征在于， 所述方法还 包括： 根据下述公式(5)确定所述邻域弯曲体素中的点云的个数是否大于或等于所述第一阈 值； 其中， 所述 表示第(i,j,k)个所述弯曲体素Vi,j,k的邻域弯曲体素； 所述 表示所述 中的点云的个数； 所述 表权　利　要　求　书 2/4 页 3 CN 114724109 A 3