(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 202211202848.3 (22)申请日 2022.09.29 (71)申请人 苏州浪潮智能科技有限公司 地址 215000 江苏省苏州市吴中区吴中经 济开发区郭巷街道关浦路1号9幢 (72)发明人 龚湛　 (74)专利代理 机构 北京康信知识产权代理有限 责任公司 1 1240 专利代理师 赵静 (51)Int.Cl. G06V 20/58(2022.01) G06V 20/56(2022.01) G06V 10/774(2022.01) G06V 10/82(2022.01) (54)发明名称 道路对象 的检测方法和装置、 存储介质及电 子装置 (57)摘要 本申请实施例提供了一种道路对象的检测 方法和装置、 存储介质及电子装置， 其中， 该道路 对象的检测方法包括： 获取目标点云模型识别目 标训练样 本得到的第一识别结果； 使用标注了第 一识别结果的目标训练样本训练初始 摄像模型， 得到目标摄像模 型； 通过目标摄像模 型检测目标 图像数据中所展示的携带了目标空间信息的目 标道路对象。 通过本申请， 解决了道路对象的检 测精确度较低的问题， 进而达到了提高道路对象 的检测精确度的技 术效果。 权利要求书2页 说明书10页 附图3页 CN 115527186 A 2022.12.27 CN 115527186 A 1.一种道路对象的检测方法， 其特 征在于， 包括： 获取目标点云模型识别目标训练样本得到的第一识别结果， 其中， 所述目标点云模型 用于从输入的点云数据中识别出携带了空间信息的道路对象， 所述第一识别结果用于表征 所述目标训练样本中所展示的携带了参考空间信息的参考道路对象， 所述参考空间信息用 于指示所述 参考道路对象在空间中的位置和运动状态； 使用标注了所述第 一识别结果的所述目标训练样本训练初始摄像模型， 得到目标摄像 模型； 通过所述目标摄像模型检测目标图像数据中所展示的携带了目标空间信息的目标道 路对象。 2.根据权利要求1所述的方法， 其特征在于， 所述使用标注了所述第 一识别结果的所述 目标训练样本训练初始摄 像模型， 得到目标摄 像模型， 包括： 获取所述初始摄 像模型对所述目标训练样本识别得到的第二识别结果； 根据所述第一识别结果与所述第二识别结果之间的差异度调整所述初始摄像模型中 目标网络层的模型参数， 直至所述第二识别结果与所述第一识别结果所述差异度小于差异 度阈值， 得到所述目标摄 像模型。 3.根据权利要求2所述的方法， 其特征在于， 所述获取所述初始摄像模型对所述目标训 练样本识别得到的第二识别结果， 包括： 对三维场景数据进行拍摄， 得到图像数据样本， 其中， 所述目标训练样本包括所述三维 场景数据； 将所述图像数据样本输入所述初始摄像模型， 得到所述初始摄像模型输出的所述第 二 识别结果。 4.根据权利要求2所述的方法， 其特征在于， 所述根据所述第 一识别结果与 所述第二识 别结果之间的差异度调整所述初始摄 像模型中目标网络层的模型参数， 包括： 计算所述第二识别结果与所述第一识别结果之间的KL散度， 其中， 所述差异度包括所 述KL散度； 根据所述KL散度调整所述初始摄像模型中目标网络层的模型参数， 其中， 在所述KL散 度小于散度阈值的情况下， 确定所述第二识别结果与所述第一识别结果所述差异度小于所 述差异度阈值。 5.根据权利要求2所述的方法， 其特征在于， 所述根据所述第 一识别结果与 所述第二识 别结果之间的差异度调整所述初始摄 像模型中目标网络层的模型参数， 包括： 从所述初始摄像模型所包括的一个或者多个网络层中获取所述目标网络层， 其中， 所 述目标网络层 包括以下至少之一： 鸟瞰图特征提取层， 鸟瞰图特征解码层和输出层， 所述鸟 瞰图特征提取层用于从输入的鸟瞰图数据中提取特征， 所述鸟瞰图特征解码层用于对输入 的鸟瞰图特 征进行解码， 所述输出层用于根据鸟瞰图特 征的解码结果得到识别结果； 计算所述第一识别结果与所述第二识别结果之间的所述差异度； 根据所述差异度调整所述目标网络层的模型参数。 6.根据权利要求2所述的方法， 其特征在于， 所述获取目标点云模型识别目标训练样本 得到的第一识别结果， 包括： 对三维场景数据进行扫描， 得到第 一点云数据样本， 其中， 所述目标训练样本包括所述权　利　要　求　书 1/2 页 2 CN 115527186 A 2三维场景 数据； 将所述第一点云数据样本输入所述目标点云模型， 得到所述目标点云模型输出的所述 第一识别结果。 7.根据权利要求1所述的方法， 其特征在于， 在所述获取目标点云模型识别目标训练样 本得到的第一识别结果之前， 所述方法还 包括： 获取标注了样本标签的第二点云数据样本， 其中， 所述样本标签包括携带了样本空间 信息的样本道路对象， 第二 点云数据样本是通过 雷达设备扫描的方式得到的； 使用所述第二 点云数据样本对初始点云模型进行训练， 得到所述目标点云模型。 8.一种道路对象的检测装置， 其特 征在于， 包括： 第一获取模块， 用于获取目标点云模型识别目标训练样本得到的第一识别结果， 其中， 所述目标点云模型用于从输入的点云数据中识别出携带了空间信息的道路对象， 所述第一 识别结果用于表征所述目标训练样本中所展示的携带了参考空间信息的参考道路对象， 所 述参考空间信息用于指示所述 参考道路对象在空间中的位置和运动状态； 第一训练模块， 用于使用标注了所述第 一识别结果的所述目标训练样本训练初始摄像 模型， 得到目标摄 像模型； 检测模块， 用于通过所述目标摄像模型检测目标图像数据中所展示的携带了目标空间 信息的目标道路对象。 9.一种计算机可读的存储介质， 其特征在于， 所述计算机可读的存储介质包括存储的 程序， 其中， 所述 程序运行时执 行权利要求1至7中任一项所述的方法。 10.一种电子装置， 包括存储器和 处理器， 其特征在于， 所述存储器中存储有计算机程 序， 所述处 理器被设置为 通过所述计算机程序执 行权利要求1至7中任一项所述的方法。权　利　要　求　书 2/2 页 3 CN 115527186 A 3