(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 202210805351.4 (22)申请日 2022.07.08 (71)申请人 北京迈格威科技有限公司 地址 100090 北京市海淀区科 学院南路2号 3层317 (72)发明人 王若彤　黎泽明　余冠一　 (74)专利代理 机构 北京超凡宏宇专利代理事务 所(特殊普通 合伙) 11463 专利代理师 董艳芳 (51)Int.Cl. G06T 7/80(2017.01) G06T 7/30(2017.01) G06T 7/50(2017.01) G06V 10/80(2022.01) G06V 10/774(2022.01)G06N 3/04(2006.01) (54)发明名称 目标检测方法、 计算机程序产品、 存储介质 及电子设备 (57)摘要 本申请涉及人工智能技术领域， 提供一种目 标检测方法、 计算机程序产品、 存储介质及电子 设备。 其中， 目标检测方法包括： 获取目标相机采 集的目标图像； 利用特征提取网络对目标图像进 行特征提取， 得到第一特征图； 基于第一特征图 以及目标相机的内参和/或外参， 利用 深度估计 网络估计第一特征图中各个像素点的深度信息。 根据第一特征图、 第一特征图中各个像素点的深 度信息以及目标相机的内参， 计算目标相机的相 机坐标系下的特征点云； 基于相机坐标系下的特 征点云， 利用目标检测网络计算目标图像的3D目 标检测结果。 该方法有利于提高3D目标检测的精 度和鲁棒 性。 权利要求书2页 说明书17页 附图6页 CN 115249269 A 2022.10.28 CN 115249269 A 1.一种目标检测方法， 其特 征在于， 包括： 获取目标相机采集的目标图像； 利用特征提取网络对所述目标图像进行 特征提取， 得到第一特 征图； 基于所述第一特征图以及所述目标相机的内参和/或外参， 利用深度估计网络估计所 述第一特 征图中各个 像素点的深度信息； 根据所述第 一特征图、 所述第 一特征图中各个像素点的深度信 息以及所述目标相机的 内参， 计算所述目标相机的相机坐标系下的特 征点云； 基于所述相机坐标系下的特征点云， 利用目标检测网络计算所述目标图像的3D目标检 测结果。 2.根据权利要求1所述的目标检测方法， 其特征在于， 所述深度估计网络包括第 一分支 网络、 第二分支网络以及深度修正结构， 所述基于所述第一特征图以及所述 目标相机的内 参和/或外参， 利用深度估计网络估计所述第一特 征图中各个 像素点的深度信息， 包括： 基于所述第一特征图， 或者， 基于所述第一特征图以及所述目标相机的内参和/或外 参， 利用所述第一分支网络估计所述第一特 征图中各个 像素点的原 始深度信息； 基于所述目标相机的内参和/或外参， 利用所述第二分支网络计算所述第一特征图中 各个像素点的深度修 正项； 基于所述第 一特征图中各个像素点的深度修正项， 利用所述深度修正结构对所述第 一 特征图中各个像素点的原始深度信息进行修正， 得到所述第一特征图中各个像素点的深度 信息。 3.根据权利要求1或2所述的目标检测方法， 其特征在于， 所述深度估计网络包括注意 力模块， 所述注意力模块包括第三分支网络、 第四分支网络以及加权结构， 所述第三分支网 络用于根据该分支网络的输入特征确定待加权特征， 所述第四分支网络用于根据该分支网 络的输入特征计算权重， 所述加权结构用于利用所述权重对所述待加权特征进行加权， 得 到加权特征； 其中， 所述第三分支网络的输入特征根据所述第一特征图确定， 所述第四分支 网络的输入特 征根据所述目标相机的内参和/或外参确定 。 4.根据权利要求1 ‑3中任一项所述的目标检测方法， 其特征在于， 所述基于所述第一特 征图以及所述 目标相机的内参和/或外参， 利用深度估计网络估计所述第一特征图中各个 像素点的深度信息， 包括： 基于所述第一特征图以及所述目标相机的内参和/或外参， 利用深度估计网络估计所 述第一特 征图中各个 像素点在对数尺度下的深度信息 。 5.根据权利要求1 ‑4中任一项所述的目标检测方法， 其特征在于， 所述基于所述相机坐 标系下的特 征点云， 利用目标检测网络计算所述目标图像的3D目标检测结果， 包括： 根据所述相机坐标系下的特征点云以及所述目标相机的外参， 计算世界坐标系下的特 征点云， 并基于所述世界坐标系 下的特征点云， 利用所述 目标检测网络计算所述 目标图像 在所述世界坐标系下的所述3D目标检测结果； 或者， 基于所述相机坐标系下的特征点云， 利用所述目标检测网络计算所述目标图像在所述 相机坐标系下的原始3D目标检测结果， 并根据所述原始3D目标检测结果以及所述目标相机 的外参， 计算所述目标图像在所述世界坐标系下的所述3D目标检测结果。 6.根据权利要求5所述的目标检测方法， 其特征在于， 所述根据 所述相机坐标系下的特权　利　要　求　书 1/2 页 2 CN 115249269 A 2征点云以及所述目标相机的外参， 计算世界坐标系下的特 征点云， 包括： 基于所述第一特征图， 或者， 基于所述第一特征图以及所述目标相机的内参和/或外 参， 利用相机 外参修正网络计算所述目标相机的外参 修正项； 根据所述目标相机的外参修正项， 对所述目标相机的外参进行修正， 得到修正后的所 述目标相机的外参； 根据所述相机坐标系下的特征点云以及修正后的所述目标相机的外参， 计算所述世界 坐标系下的特 征点云。 7.根据权利要求5或6所述的目标检测方法， 其特征在于， 所述目标图像为训练样本， 所 述根据所述相机坐标系下的特征点云以及所述目标相机的外参， 计算世界坐标系下的特征 点云， 包括： 在所述目标相机的外参中加入随机噪声， 得到扰动 后的所述目标相机的外参； 根据所述相机坐标系下的特征点云以及扰动后的所述目标相机的外参， 计算所述世界 坐标系下的特 征点云。 8.一种计算机程序产品， 其特征在于， 包括计算机程序指令， 所述计算机程序指令被处 理器读取并运行时， 执 行如权利要求1 ‑7中任一项所述的方法。 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上存储有计算机 程序指令， 所述计算机程序指 令被处理器读取并运行时， 执行如权利要求 1‑7中任一项 所述 的方法。 10.一种电子设备， 其特征在于， 包括： 存储器以及处理器， 所述存储器中存储有计算机 程序指令， 所述计算机程序指 令被所述处理器读取并运行时， 执行权利要求 1‑7中任一项 所 述的方法。权　利　要　求　书 2/2 页 3 CN 115249269 A 3