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(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 202211306830.8 (22)申请日 2022.10.25 (71)申请人 苏州挚途科技有限公司 地址 215100 江苏省苏州市相城区高铁新 城青龙港路58号天成时代商务广场 11、 12层 (72)发明人 程涵 戴令正 韩志华 张旭 (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 张文娥 (51)Int.Cl. G06V 20/56(2022.01) G06V 10/80(2022.01) G06V 10/764(2022.01) G06V 10/82(2022.01) (54)发明名称 智能驾驶中的对象预测方法、 装置及电子设 备 (57)摘要 本发明提供了一种智能驾驶中的对象预测 方法、 装置及电子设备, 首先获取车载摄像头采 集的待处理图像; 其中, 待处理图像中包括多种 类别的对象; 对待处理图像进行特征提取, 得到 特征提取结果; 将特征提取结果 分别输入至每种 类别对应的检测分支, 以得到每种类别的对象 中, 每个对象的对象预测结果; 其中, 每种类别所 对应的检测分支的数量与类别相关联。 该方式可 以将对待处理图像进行特征提取后得到的特征 提取结果分别输入至每种类别对应的检测分支, 以对每种类别的对象中的每个对象分别进行检 测, 并且由于每种类别对应的检测分支的数量与 类别相关联, 从而可以提高对不同类别对象 的预 测精度和计算效率。 权利要求书2页 说明书9页 附图3页 CN 115376093 A 2022.11.22 CN 115376093 A 1.一种智能驾驶中的对象预测方法, 其特 征在于, 所述方法包括: 获取车载摄像头采集的待处 理图像; 其中, 所述待处 理图像中包括多种类别的对象; 对所述待处 理图像进行 特征提取, 得到特 征提取结果; 将所述特征提取结果分别输入至每种类别对应的检测分支, 以得到每种类别的对象 中, 每个对象的对象预测结果; 其中, 每种类别所对应的检测分支的数量与所述类别相关 联。 2.根据权利要求1所述的方法, 其特征在于, 针对每个对象的对象预测结果, 该对象预 测结果中包括: 置信度、 该对象预测结果匹配的目标预测框的位置信息, 以及该对象所属的 类别信息。 3.根据权利要求1所述的方法, 其特征在于, 多种类别 中, 指定类别的每个指定对象包 括多个待检测部位; 针对每个指定对象, 该指定对象的对象预测结果根据该指定对象的每个待检测部位的 部位预测结果确定; 其中, 针对每个待检测部位的部位预测结果, 该部位预测结果中包括: 置信度、 该部位预测结果匹配的部位预测框的位置信息, 以及该待检测部位所属的类别信 息。 4.根据权利要求3所述的方法, 其特征在于, 该指定类别所对应的检测分支的数量预先 根据多个所述待检测部位匹配的部位预测框之间的交叉关系确定 。 5.根据权利要求2所述的方法, 其特征在于, 每个对象被配置一预选框; 所述位置信息 包括: 所述 目标预测框的中心点相对于所述预选框的中心点的中心位置偏移、 所述 目标预 测框的宽度相对于所述预选框的宽度的宽度变化信息、 所述目标预测框的高度相对于所述 预选框的高度的高度变化信息 。 6.根据权利要求2所述的方法, 其特征在于, 所述特征提取结果为特征图; 所述位置信 息包括: 所述目标 预测框的每 个边相对于所述特 征图中指定点的偏移 距离。 7.根据权利要求1所述的方法, 其特征在于, 对所述待处理图像进行特征提取, 得到特 征提取结果的步骤 包括: 对所述待处理图像进行预处理, 得到处理后的图像; 其中, 所述预处理的方式包括以下 至少一种: 尺寸缩放处 理、 颜色归一 化处理和数据增强处 理; 通过神经网络模型对所述处 理后的图像进行 特征提取, 得到特 征提取结果。 8.根据权利要求7所述的方法, 其特征在于, 所述神经网络模型包括: 初始特征提取网 络和特征融合网络; 通过神经网络模型对所述处理后的图像进行特征提取, 得到特征提取 结果的步骤 包括: 通过所述初始特征提取网络对所述处理后的图像进行特征提取, 得到多个不同尺度的 初始特征; 通过所述特征融合网络对多个不同尺度的初始特征进行特征融合, 得到特征提取结 果。 9.一种智能驾驶中的对象预测装置, 其特 征在于, 所述装置包括: 获取模块, 用于获取车载摄像头采集的待处理图像; 其中, 所述待处理图像 中包括多种 类别的对象; 提取模块, 用于对所述待处 理图像进行 特征提取, 得到特 征提取结果;权 利 要 求 书 1/2 页 2 CN 115376093 A 2输入模块, 用于将所述特征提取结果分别输入至每种类别对应的检测分支, 以得到每 种类别的对象中, 每个对象的对象预测结果; 其中, 每种类别所对应的检测分支的数量与所 述类别相关联。 10.一种电子设备, 其特征在于, 包括处理器和存储器, 所述存储器存储有能够被所述 处理器执行的计算机可执行指 令, 所述处理器执行所述计算机可执行指令以实现权利要求 1至8任一项所述方法。 11.一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可 执行指令, 所述计算机可执行指令在被处理器调用和执行时, 计算机可执行指令促使处理 器实现权利要求1至8任一项所述的方法。权 利 要 求 书 2/2 页 3 CN 115376093 A 3
专利 智能驾驶中的对象预测方法、装置及电子设备
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