本發(fā)明涉及無人駕駛技術(shù)領(lǐng)域，特別是涉及一種目標(biāo)檢測方法及裝置。

背景技術(shù)：

隨著科技的發(fā)展創(chuàng)新，無人駕駛技術(shù)日漸成熟。其中，無人駕駛汽車是通過車載傳感系統(tǒng)感知道路環(huán)境，自動規(guī)劃行車路線并控制車輛到達(dá)預(yù)定目標(biāo)的智能汽車。它是利用車載傳感器來感知車輛周圍環(huán)境，并根據(jù)感知所獲得的道路、車輛位置和障礙物信息，控制車輛的轉(zhuǎn)向和速度，從而使車輛能夠安全、可靠地在道路上行駛。

然而，由于道路交通的復(fù)雜、多變性，在行駛過程中，對于行人、車輛等障礙物目標(biāo)需要實時精確得檢測出來以進(jìn)行合理避讓，才可提高行車安全性。故如何提高檢測障礙物目標(biāo)的精確性是亟待解決的問題。

技術(shù)實現(xiàn)要素：

基于此，有必要針對如何提高檢測障礙物目標(biāo)的精確性的問題，提供一種目標(biāo)檢測方法及裝置。

一種目標(biāo)檢測方法，包括：

接收由雷達(dá)發(fā)送的第一掃描數(shù)據(jù)；所述第一掃描數(shù)據(jù)由所述雷達(dá)對第一目標(biāo)區(qū)域進(jìn)行第一類型掃描后得出；

接收由數(shù)字影像設(shè)備發(fā)送的影像數(shù)據(jù)；所述影像數(shù)據(jù)由所述數(shù)字影像設(shè)備對第二目標(biāo)區(qū)域進(jìn)行成像得出；所述第二目標(biāo)區(qū)域與所述第一目標(biāo)區(qū)域之間存在重合區(qū)域；

根據(jù)所述第一掃描數(shù)據(jù)從所述影像數(shù)據(jù)中尋找各障礙物目標(biāo)對應(yīng)的影像信息，以識別各所述障礙物目標(biāo)的類型；

根據(jù)各所述障礙物目標(biāo)的類型判定存在需要規(guī)避的障礙物目標(biāo)時，控制所述雷達(dá)對所述需要規(guī)避的障礙物目標(biāo)進(jìn)行第二類型掃描并跟蹤；所述第二類型掃描的精度大于所述第一類型掃描的精度。

在其中一個實施例中，根據(jù)所述第一掃描數(shù)據(jù)從所述影像數(shù)據(jù)中尋找各障礙物目標(biāo)對應(yīng)的影像信息，以識別各所述障礙物目標(biāo)的類型的步驟包括：

根據(jù)所述第一掃描數(shù)據(jù)對各所述障礙物目標(biāo)進(jìn)行優(yōu)先級排序以得出優(yōu)先級信息；

根據(jù)所述優(yōu)先級信息依次從所述影像數(shù)據(jù)中尋找各所述障礙物目標(biāo)對應(yīng)的影像信息，以識別各所述障礙物目標(biāo)的類型。

在其中一個實施例中，根據(jù)所述第一掃描數(shù)據(jù)對各所述障礙物目標(biāo)進(jìn)行優(yōu)先級排序以得出優(yōu)先級信息的步驟包括：

通過所述第一掃描數(shù)據(jù)得出各所述障礙物目標(biāo)與參考物體之間的距離；

根據(jù)所述距離的大小對各所述障礙物目標(biāo)進(jìn)行優(yōu)先級排序。

在其中一個實施例中，根據(jù)所述距離的大小對各所述障礙物目標(biāo)進(jìn)行優(yōu)先級排序的步驟之前還包括：

判斷是否存在處于運動狀態(tài)的障礙物目標(biāo)，若是，使所述處于運動狀態(tài)的障礙物目標(biāo)的優(yōu)先級高于處于靜止?fàn)顟B(tài)的障礙物目標(biāo)，同時將處于靜止?fàn)顟B(tài)的障礙物目標(biāo)根據(jù)所述距離的大小進(jìn)行優(yōu)先級排序；否則，執(zhí)行根據(jù)所述距離的大小對各所述障礙物目標(biāo)進(jìn)行優(yōu)先級排序的步驟。

在其中一個實施例中，判斷是否存在處于運動狀態(tài)的障礙物目標(biāo)的步驟前還包括：

將所述第一掃描數(shù)據(jù)中的當(dāng)前幀數(shù)據(jù)與前一幀數(shù)據(jù)進(jìn)行差分運算；其中，所述第一掃描數(shù)據(jù)包括在不同時間掃描得出的多幀數(shù)據(jù)；

同時，判斷是否存在處于運動狀態(tài)的障礙物目標(biāo)的步驟為：

根據(jù)所述差分運算的結(jié)果判斷是否存在處于運動狀態(tài)的障礙物目標(biāo)。

在其中一個實施例中，在接收由雷達(dá)發(fā)送的第一掃描數(shù)據(jù)的步驟前還包括：

控制所述雷達(dá)對所述第一目標(biāo)區(qū)域進(jìn)行第一類型掃描。

在其中一個實施例中，根據(jù)各所述障礙物目標(biāo)的類型判定存在需要規(guī)避的障礙物目標(biāo)時，控制所述雷達(dá)對所述需要規(guī)避的障礙物目標(biāo)進(jìn)行第二類型掃描并跟蹤的步驟包括：

根據(jù)各所述障礙物目標(biāo)的類型判斷是否存在需要規(guī)避的障礙物目標(biāo)，若是，控制所述雷達(dá)對所述需要規(guī)避的障礙物目標(biāo)進(jìn)行第二類型掃描并跟蹤；否則，繼續(xù)從控制所述雷達(dá)對所述第一目標(biāo)區(qū)域進(jìn)行第一類型掃描的步驟開始執(zhí)行。

在其中一個實施例中，接收由數(shù)字影像設(shè)備發(fā)送的影像數(shù)據(jù)的步驟之前還包括：

控制所述數(shù)字影像設(shè)備對所述第二目標(biāo)區(qū)域進(jìn)行掃描成像。

在其中一個實施例中，根據(jù)各所述障礙物目標(biāo)的類型判定存在需要規(guī)避的障礙物目標(biāo)時，控制所述雷達(dá)對所述需要規(guī)避的障礙物目標(biāo)進(jìn)行第二類型掃描并跟蹤的步驟之后還包括：

根據(jù)所述第二類型掃描得出的第二掃描數(shù)據(jù)輸出相應(yīng)的規(guī)避路線或駕駛控制建議。

一種目標(biāo)檢測裝置，包括：

第一掃描數(shù)據(jù)接收模塊，用于接收由雷達(dá)發(fā)送的第一掃描數(shù)據(jù)；所述第一掃描數(shù)據(jù)由所述雷達(dá)對第一目標(biāo)區(qū)域進(jìn)行第一類型掃描后得出；

影像數(shù)據(jù)接收模塊，用于接收由數(shù)字影像設(shè)備發(fā)送的影像數(shù)據(jù)；所述影像數(shù)據(jù)由所述數(shù)字影像設(shè)備對第二目標(biāo)區(qū)域進(jìn)行成像得出；所述第二目標(biāo)區(qū)域與所述第一目標(biāo)區(qū)域之間存在重合區(qū)域；

障礙物目標(biāo)識別模塊，用于根據(jù)所述第一掃描數(shù)據(jù)從所述影像數(shù)據(jù)中尋找各障礙物目標(biāo)對應(yīng)的影像信息，以識別各所述障礙物目標(biāo)的類型；

規(guī)避判斷模塊，用于根據(jù)各所述障礙物目標(biāo)的類型判定存在需要規(guī)避的障礙物目標(biāo)時，控制所述雷達(dá)對所述需要規(guī)避的障礙物目標(biāo)進(jìn)行第二類型掃描并跟蹤；所述第二類型掃描的精度大于所述第一類型掃描的精度。

上述目標(biāo)檢測方法及裝置具有的有益效果為：其中，由雷達(dá)執(zhí)行的第二類型掃描的精度大于第一類型掃描的精度，那么第一類型掃描相當(dāng)于粗定位，第二類型掃描相當(dāng)于精細(xì)定位。同時，在該目標(biāo)檢測方法及裝置中，首先接收由雷達(dá)發(fā)送的第一掃描數(shù)據(jù)及由數(shù)字影像設(shè)備發(fā)送的影像數(shù)據(jù)，由于第一掃描數(shù)據(jù)可以提供障礙物目標(biāo)的初步定位信息，故根據(jù)第一掃描數(shù)據(jù)從影像數(shù)據(jù)中尋找各障礙物目標(biāo)對應(yīng)的影像信息，能減少不必要的圖像搜索，加快了圖像處理速度，從而能夠快速識別出障礙物的類型。之后，根據(jù)障礙物的類型判定存在需要規(guī)避的障礙物目標(biāo)時，再控制雷達(dá)對需要規(guī)避的障礙物目標(biāo)進(jìn)行第二類型掃描并跟蹤，即進(jìn)行精細(xì)掃描跟蹤，從而利用雷達(dá)能夠精確定位的優(yōu)勢來實現(xiàn)后續(xù)運行過程中對障礙物目標(biāo)的精確跟蹤與檢測。因此，該目標(biāo)檢測方法及裝置提高了對障礙物目標(biāo)進(jìn)行檢測的精度及效率，從而降低了行車安全隱患。

附圖說明

為了更清楚地說明本發(fā)明實施例或現(xiàn)有技術(shù)中的技術(shù)方案，下面將對實施例或現(xiàn)有技術(shù)描述中所需要使用的附圖作簡單地介紹，顯而易見地，下面描述中的附圖僅僅是本發(fā)明的一些實施例，對于本領(lǐng)域普通技術(shù)人員來講，在不付出創(chuàng)造性勞動的前提下，還可以根據(jù)這些附圖獲得其他實施例的附圖。

圖1為一實施例提供的目標(biāo)檢測方法涉及的硬件結(jié)構(gòu)圖；

圖2為圖1所示實施例的目標(biāo)檢測方法的流程圖；

圖3為圖2所示實施例的目標(biāo)檢測方法中步驟S500的其中一種具體流程圖；

圖4為圖3所示實施例的目標(biāo)檢測方法中步驟S510的其中一種具體流程圖；

圖5為圖1所示實施例的目標(biāo)檢測方法的另一流程圖；

圖6為另一實施例提供的目標(biāo)檢測裝置的結(jié)構(gòu)示意圖。

具體實施方式

為了便于理解本發(fā)明，下面將參照相關(guān)附圖對本發(fā)明進(jìn)行更全面的描述。附圖中給出了本發(fā)明的較佳實施例。但是，本發(fā)明可以以許多不同的形式來實現(xiàn)，并不限于本文所描述的實施例。相反地，提供這些實施例的目的是使對本發(fā)明的公開內(nèi)容的理解更加透徹全面。

除非另有定義，本文所使用的所有的技術(shù)和科學(xué)術(shù)語與屬于發(fā)明的技術(shù)領(lǐng)域的技術(shù)人員通常理解的含義相同。本文中在發(fā)明的說明書中所使用的術(shù)語只是為了描述具體的實施例的目的，不是旨在限制本發(fā)明。本文所使用的術(shù)語“和/或”包括一個或多個相關(guān)的所列項目的任意的和所有的組合。

一實施例提供了一種目標(biāo)檢測方法，其涉及到的硬件結(jié)構(gòu)如圖1所示。雷達(dá)100，用于提供掃描數(shù)據(jù)，其發(fā)射某種測量波(其中，測量波對于激光雷達(dá)或者微波/毫米波雷達(dá)為電磁波，對于超聲波雷達(dá)則為超聲波)對目標(biāo)區(qū)域進(jìn)行掃描并接收回波信息，從而獲得目標(biāo)物體距離雷達(dá)的距離、速度、方位等信息。具體的，雷達(dá)100可以為激光雷達(dá)、超聲波雷達(dá)、微波/毫米波雷達(dá)或其他類型的雷達(dá)。然而，雷達(dá)100雖然可提供精確的位置信息，卻無法提供視覺信息以進(jìn)行目標(biāo)的精確識別與檢測，并且功耗較高，掃描速度也有一定的局限性。數(shù)字影像設(shè)備300用于提供影像數(shù)據(jù)，其可提供豐富的視覺信息以對目標(biāo)進(jìn)行識別與檢測，但無法保證位置的精確性，而且長時間對目標(biāo)進(jìn)行跟蹤容易出現(xiàn)跟丟的問題。目標(biāo)檢測裝置200是主控系統(tǒng)，用于控制雷達(dá)100及數(shù)字影像設(shè)備300的運行，并進(jìn)行相關(guān)的數(shù)據(jù)處理過程。駕駛載體控制系統(tǒng)400用于控制駕駛載體的運行，其例如為無人駕駛汽車中的智能駕駛儀。本實施例中，目標(biāo)檢測裝置200根據(jù)對障礙物目標(biāo)的檢測及跟蹤并通過駕駛載體控制系統(tǒng)400來控制駕駛載體的運行過程。

進(jìn)一步的，還可以將雷達(dá)100、目標(biāo)檢測裝置200及數(shù)字影像設(shè)備300集成到單一硬件內(nèi)，以實現(xiàn)數(shù)據(jù)共享，從而縮短了數(shù)據(jù)傳輸時間，同時還可以避免發(fā)生各獨立硬件之間信息傳遞而產(chǎn)生的誤差及信息延遲現(xiàn)象，從而為高精度目標(biāo)定位與跟蹤打下硬件基礎(chǔ)。

為了提高無人駕駛技術(shù)中對障礙物目標(biāo)的檢測精度及效率，降低行車安全隱患，本實施例將雷達(dá)100與數(shù)字影像設(shè)備300結(jié)合使用，首先利用雷達(dá)100掃描以實現(xiàn)障礙物目標(biāo)的粗定位，再利用數(shù)字影像設(shè)備300得出的影像數(shù)據(jù)來識別并檢測障礙物目標(biāo)類型以判斷是否需要避讓，最后再次利用雷達(dá)100對需要避讓的障礙物目標(biāo)進(jìn)行精確掃描，從而最終實現(xiàn)對障礙物目標(biāo)的實時定位追蹤。同時，本實施例提供的目標(biāo)檢測方法由目標(biāo)檢測裝置200來執(zhí)行，具體原理如下，請參考圖2。

步驟S200：接收由雷達(dá)100發(fā)送的第一掃描數(shù)據(jù)。其中，第一掃描數(shù)據(jù)由雷達(dá)100對第一目標(biāo)區(qū)域進(jìn)行第一類型掃描后得出。

該步驟中，第一類型掃描的精度較低且掃描范圍較廣，目的是對障礙物目標(biāo)進(jìn)行初步定位，以便于進(jìn)行后續(xù)的目標(biāo)識別。從第一掃描數(shù)據(jù)內(nèi)可以確定掃描范圍內(nèi)障礙物目標(biāo)的大致分布情況，從而可以得出各障礙物目標(biāo)的粗定位信息。該粗定位信息例如可以包括初步的距離信息和方位信息，其中方位信息例如可以包括水平角度和縱向俯仰角度。另外，在時間允許的前提下，雷達(dá)100在進(jìn)行第一類型掃描時，可以在相隔設(shè)定時間段的各時間點分別進(jìn)行掃描，這時，第一掃描數(shù)據(jù)包括不同時間內(nèi)多次掃描的數(shù)據(jù)，即包括多幀掃描數(shù)據(jù)，從而可以提高掃描數(shù)據(jù)的精確度。

步驟S400：接收由數(shù)字影像設(shè)備300發(fā)送的影像數(shù)據(jù)。其中，該影像數(shù)據(jù)由數(shù)字影像設(shè)備300對第二目標(biāo)區(qū)域進(jìn)行成像得出，同時，第二目標(biāo)區(qū)域與第一目標(biāo)區(qū)域之間存在重合區(qū)域。

其中，第一目標(biāo)區(qū)域和第二目標(biāo)區(qū)域的范圍可以相同或者不同，但兩者之間至少要有重合區(qū)域，且該重合區(qū)域可以根據(jù)不同的情況進(jìn)行相應(yīng)的設(shè)置。本實施例提供的目標(biāo)檢測方法就是針對該重合區(qū)域內(nèi)的障礙物目標(biāo)來進(jìn)行檢測的。

另外，步驟S200和步驟S400的順序不限于上述一種情況，只要能夠接收到第一掃描數(shù)據(jù)、影像數(shù)據(jù)即可。例如，根據(jù)雷達(dá)100、數(shù)字影像設(shè)備300實際的運行情況，也可將這兩個步驟的順序互換，或者同時執(zhí)行這兩個步驟。

步驟S500：根據(jù)上述第一掃描數(shù)據(jù)從上述影像數(shù)據(jù)中尋找各障礙物目標(biāo)對應(yīng)的影像信息，以識別各障礙物目標(biāo)的類型。

在該步驟中，相當(dāng)于通過數(shù)字影像設(shè)備300對粗定位目標(biāo)進(jìn)行類型識別與檢測，具體為：根據(jù)上述由第一掃描數(shù)據(jù)得出的粗定位信息，可以直接從影像數(shù)據(jù)中找到位于相應(yīng)區(qū)域內(nèi)的各障礙物目標(biāo)對應(yīng)的影像信息，從而根據(jù)影像的顏色、紋理等信息來對障礙物目標(biāo)的類型進(jìn)行識別。因此，本實施例通過雷達(dá)100首先對障礙物目標(biāo)實現(xiàn)粗定位能夠減少不必要的圖像搜索過程，從而實現(xiàn)快速對障礙物目標(biāo)進(jìn)行識別的功能。

步驟S600：根據(jù)各障礙物目標(biāo)的類型判定存在需要規(guī)避的障礙物目標(biāo)時，控制雷達(dá)100對需要規(guī)避的障礙物目標(biāo)進(jìn)行第二類型掃描并跟蹤。其中，第二類型掃描的精度大于第一類型掃描的精度。

該步驟中，根據(jù)各障礙物目標(biāo)的類型判定是否存在需要規(guī)避的障礙物目標(biāo)的具體判斷方式例如為：若障礙物目標(biāo)為行人或者匯入的車輛時，則需要規(guī)避；若障礙物目標(biāo)是被風(fēng)吹起的垃圾塑料袋等物體時，則無需規(guī)避。

另外，第二類型掃描相當(dāng)于精細(xì)掃描，其可以檢測障礙物目標(biāo)的運動軌跡、運動方向、運動速度等。第二類型掃描的精度大于第一類型掃描的精度，具體可以表現(xiàn)在：與第一類型掃描相比，第二類型掃描的掃描范圍更小更集中、角分辨率更高、掃描速度更慢等，從而實現(xiàn)對需規(guī)避的障礙物目標(biāo)的精確定位。另外，若障礙物目標(biāo)為運動物體，還需實時進(jìn)行相對速度的測算。

因此，在上述目標(biāo)檢測方法中，雷達(dá)100掃描的第一掃描數(shù)據(jù)可以對障礙物目標(biāo)進(jìn)行初步的定位，故根據(jù)第一掃描數(shù)據(jù)從數(shù)字影像設(shè)備300獲取的影像數(shù)據(jù)中尋找各障礙物目標(biāo)對應(yīng)的影像信息，能夠減少不必要的圖像搜索過程，加快了圖像處理速度，從而能夠快速識別出障礙物的類型。之后，根據(jù)障礙物的類型判定存在需要規(guī)避的障礙物目標(biāo)時，再控制雷達(dá)100對需要規(guī)避的障礙物目標(biāo)進(jìn)行第二類型掃描并跟蹤，即進(jìn)行精細(xì)掃描跟蹤，從而可以利用雷達(dá)100具備精確定位的優(yōu)勢來實現(xiàn)后續(xù)對障礙物目標(biāo)的精確定位與跟蹤。因此，該目標(biāo)檢測方法提高了對障礙物目標(biāo)進(jìn)行檢測的精度及效率，從而降低了行車安全隱患。

另外，上述目標(biāo)檢測方法與單純使用數(shù)字成像設(shè)備進(jìn)行檢測的方法相比，不僅可以通過初定位信息加快對障礙物目標(biāo)類型進(jìn)行識別的速度，還能通過識別出障礙物目標(biāo)后再利用雷達(dá)100對需規(guī)避的障礙物目標(biāo)進(jìn)行精確定位與跟蹤的方式，來改善數(shù)字成像設(shè)備例如利用圖像序列對運動物體跟蹤具有的穩(wěn)定性較差且長時間跟蹤后容易跟丟的缺陷。同時，上述目標(biāo)檢測方法與單純使用雷達(dá)進(jìn)行檢測的方法相比，由于雷達(dá)的功耗通常較高，因此通過數(shù)字影像設(shè)備300提供的影像數(shù)據(jù)可以精確判斷障礙物目標(biāo)的類型，從而能夠快速指引雷達(dá)100定位到目標(biāo)區(qū)域，減少了功耗。因此，上述目標(biāo)檢測方法通過對雷達(dá)100與數(shù)字影像設(shè)備300進(jìn)行恰當(dāng)?shù)睦茫瑥亩軌驅(qū)崿F(xiàn)對障礙物目標(biāo)進(jìn)行更快、更準(zhǔn)確、更穩(wěn)定、更低功耗的識別和跟蹤。

具體的，步驟S500具體包括以下內(nèi)容，請參考圖3。

步驟S510：根據(jù)上述第一掃描數(shù)據(jù)對各障礙物目標(biāo)進(jìn)行優(yōu)先級排序以得出優(yōu)先級信息。

其中，可以根據(jù)設(shè)定的準(zhǔn)則來對障礙物目標(biāo)進(jìn)行優(yōu)先級排序。本實施例提供了一種具體優(yōu)先級排序準(zhǔn)則，請參考圖4。步驟S510具體包括以下內(nèi)容。

步驟S511：通過第一掃描數(shù)據(jù)得出各障礙物目標(biāo)與參考物體之間的距離。

其中，參考物體例如為雷達(dá)100或駕駛載體。

步驟S512：將第一掃描數(shù)據(jù)中的當(dāng)前幀數(shù)據(jù)與前一幀數(shù)據(jù)進(jìn)行差分運算。其中，第一掃描數(shù)據(jù)包括多幀數(shù)據(jù)，且各幀數(shù)據(jù)掃描的時間不同。

在該步驟中，當(dāng)前幀數(shù)據(jù)是指雷達(dá)100實時掃描得出的數(shù)據(jù)，前一幀數(shù)據(jù)是指雷達(dá)100在與當(dāng)前時刻相鄰且先于當(dāng)前時刻進(jìn)行掃描而得出的數(shù)據(jù)。

步驟S513：判斷是否存在處于運動狀態(tài)的障礙物目標(biāo)，若是，執(zhí)行步驟S515，否則執(zhí)行步驟S514。

在步驟S512得出差分運算的結(jié)果后，即可根據(jù)該差分運算的結(jié)果來判斷是否存在處于運動狀態(tài)的障礙物目標(biāo)。其中，障礙物目標(biāo)分別處于運動狀態(tài)和靜止?fàn)顟B(tài)時，其對應(yīng)的當(dāng)前幀數(shù)據(jù)與前一幀數(shù)據(jù)之間的關(guān)系也會存在差別，因此通過差分運算的結(jié)果即可判斷障礙物目標(biāo)是否處于運動狀態(tài)。例如，在已補(bǔ)償駕駛載體自身位移和速度的基礎(chǔ)上，若障礙物目標(biāo)的當(dāng)前幀數(shù)據(jù)和前一幀數(shù)據(jù)相同，則表明該障礙物目標(biāo)為靜止?fàn)顟B(tài)；否則，表明該障礙物目標(biāo)處于運動狀態(tài)。另外，若判斷該障礙物目標(biāo)處于運動狀態(tài)，那么根據(jù)差分運算結(jié)果還可以得出該障礙物目標(biāo)的運動方向和速度。

可以理解的是，不限于通過步驟S512的方法來判斷障礙物目標(biāo)是否處于運動狀態(tài)，例如也可以將當(dāng)前幀數(shù)據(jù)與前一幀數(shù)據(jù)進(jìn)行除法運算，只要能夠判斷障礙物目標(biāo)是否處于運動狀態(tài)即可。

步驟S514：使處于運動狀態(tài)的障礙物目標(biāo)的優(yōu)先級高于處于靜止?fàn)顟B(tài)的障礙物目標(biāo)，同時將處于靜止?fàn)顟B(tài)的障礙物目標(biāo)根據(jù)距離的大小進(jìn)行優(yōu)先級排序。

由于處于運動狀態(tài)的障礙物目標(biāo)具有多變性和復(fù)雜性，因此將處于運動狀態(tài)的障礙物目標(biāo)給予較高的優(yōu)先級，更易于提高行車安全性。

另外，若處于運動狀態(tài)的障礙物目標(biāo)存在多個，可以進(jìn)一步按照各障礙物目標(biāo)的運動方向、相對速度等參數(shù)來計算優(yōu)先級。

步驟S515：根據(jù)距離的大小對各障礙物目標(biāo)進(jìn)行優(yōu)先級排序。

若障礙物目標(biāo)都處于靜止?fàn)顟B(tài)，那么距離最近的障礙物目標(biāo)威脅較大，因此給予較高的優(yōu)先級。

可以理解的是，步驟S510的具體實現(xiàn)方式不限于上述一種情況，只要能夠根據(jù)實際情況并根據(jù)上述第一掃描數(shù)據(jù)對各障礙物目標(biāo)進(jìn)行優(yōu)先級排序即可。例如，若在已知障礙物目標(biāo)均處于靜止?fàn)顟B(tài)時，則無需設(shè)置步驟S513和步驟S515。

步驟S520：根據(jù)上述優(yōu)先級信息依次從影像數(shù)據(jù)中尋找各障礙物目標(biāo)對應(yīng)的影像信息，以識別各障礙物目標(biāo)的類型。

其中，由于障礙物目標(biāo)的優(yōu)先級信息存在一定的規(guī)律性，因此根據(jù)優(yōu)先級信息具有的規(guī)律性就會很容易在影像數(shù)據(jù)中找到相應(yīng)的影像信息，而無需對影像數(shù)據(jù)進(jìn)行全部掃描，從而進(jìn)一步加快了障礙物目標(biāo)類型的識別速度。

另外，根據(jù)優(yōu)先級信息還可以及時判斷出威脅較大的障礙物目標(biāo)，從而能夠及時采取相應(yīng)的避讓措施，進(jìn)一步提高行車的安全性。

可以理解的是，步驟S500的具體執(zhí)行方式不限于上述情況，只要能夠根據(jù)第一掃描數(shù)據(jù)從影像數(shù)據(jù)中尋找各障礙物目標(biāo)對應(yīng)的影像信息，以識別各障礙物目標(biāo)的類型即可。

進(jìn)一步的，如圖5所示，目標(biāo)檢測方法的具體實現(xiàn)方式還可以為以下情況。

步驟S200之前還包括：

步驟S100：控制雷達(dá)100對第一目標(biāo)區(qū)域進(jìn)行第一類型掃描。

步驟S400之前還包括：

步驟S300：控制數(shù)字影像設(shè)備300對第二目標(biāo)區(qū)域進(jìn)行掃描成像。

需要說明的是，步驟S100至步驟S400之間的順序并不限于上述情況，例如也可以使步驟S100與步驟S300同時執(zhí)行，即控制雷達(dá)100與數(shù)字成像設(shè)備300同時開始采集數(shù)據(jù)，之后再分別執(zhí)行步驟S200和步驟S400。另外，根據(jù)實際情況，在能夠滿足目標(biāo)檢測速度的前提下，步驟S100或步驟S400也可由其他設(shè)備來執(zhí)行。

另外，步驟S600具體包括以下內(nèi)容。

步驟S610：根據(jù)各障礙物目標(biāo)的類型判斷是否存在需要規(guī)避的障礙物目標(biāo)，若是，執(zhí)行步驟S620，否則，繼續(xù)從步驟S100開始執(zhí)行。

步驟S620：控制雷達(dá)100對需要規(guī)避的障礙物目標(biāo)進(jìn)行第二類型掃描并跟蹤。

因此，在整個目標(biāo)檢測的過程中，雷達(dá)100和數(shù)字影像設(shè)備300的運行狀態(tài)都由目標(biāo)檢測裝置200來統(tǒng)一控制，從而便于及時對障礙物目標(biāo)進(jìn)行檢測。

進(jìn)一步的，步驟S620之后還包括：

步驟S700：根據(jù)上述雷達(dá)100進(jìn)行第二類型掃描得出的第二掃描數(shù)據(jù)輸出相應(yīng)的規(guī)避路線或駕駛控制建議。

其中，可以根據(jù)第二掃描數(shù)據(jù)測算障礙物目標(biāo)相對駕駛載體的速度、方向等定位信息，并結(jié)合障礙物目標(biāo)的類型做出相應(yīng)的規(guī)劃路線。例如：如果障礙物目標(biāo)是建筑物或者行人，當(dāng)其相對速度較高并且距離很近時，應(yīng)立即剎停；如果障礙物目標(biāo)是匯入車輛或者前方行駛的車輛，則降低速度并根據(jù)安全距離自動調(diào)整速度跟隨。

可以理解的是，步驟S700不限于上述情況，例如也可由駕駛載體控制系統(tǒng)400來執(zhí)行步驟S700。這時，上述目標(biāo)檢測方法則無需設(shè)置步驟S700。

圖2至圖5為本發(fā)明實施例的方法的流程示意圖。應(yīng)該理解的是，雖然圖2至圖5的流程圖中的各個步驟按照箭頭的指示依次顯示，但是這些步驟并不是必然按照箭頭指示的順序依次執(zhí)行。除非本文中有明確的說明，這些步驟的執(zhí)行并沒有嚴(yán)格的順序限制，其可以以其他的順序執(zhí)行。而且，圖2至圖5中的至少一部分步驟可以包括多個子步驟或者多個階段，這些子步驟或者階段并不必然是在同一時刻執(zhí)行完成，而是可以在不同的時刻執(zhí)行，其執(zhí)行順序也不必然是依次進(jìn)行，而是可以與其他步驟或者其他步驟的子步驟或者階段的至少一部分輪流或者交替地執(zhí)行。

進(jìn)一步的，與上述目標(biāo)檢測方法對應(yīng)，另一實施例還提供了一種目標(biāo)檢測裝置，如圖6所示。該目標(biāo)檢測裝置包括：

第一掃描數(shù)據(jù)接收模塊210，用于接收由雷達(dá)發(fā)送的第一掃描數(shù)據(jù)。該第一掃描數(shù)據(jù)由雷達(dá)對第一目標(biāo)區(qū)域進(jìn)行第一類型掃描后得出。

影像數(shù)據(jù)接收模塊220，用于接收由數(shù)字影像設(shè)備發(fā)送的影像數(shù)據(jù)。該影像數(shù)據(jù)由數(shù)字影像設(shè)備對第二目標(biāo)區(qū)域進(jìn)行成像得出。其中，第二目標(biāo)區(qū)域與第一目標(biāo)區(qū)域之間存在重合區(qū)域。

障礙物目標(biāo)識別模塊230，用于根據(jù)第一掃描數(shù)據(jù)從影像數(shù)據(jù)中尋找各障礙物目標(biāo)對應(yīng)的影像信息，以識別各障礙物目標(biāo)的類型。

規(guī)避判斷模塊240，用于根據(jù)各障礙物目標(biāo)的類型判定存在需要規(guī)避的障礙物目標(biāo)時，控制雷達(dá)對需要規(guī)避的障礙物目標(biāo)進(jìn)行第二類型掃描并跟蹤。其中，第二類型掃描的精度大于第一類型掃描的精度。

以上所述實施例的各技術(shù)特征可以進(jìn)行任意的組合，為使描述簡潔，未對上述實施例中的各個技術(shù)特征所有可能的組合都進(jìn)行描述，然而，只要這些技術(shù)特征的組合不存在矛盾，都應(yīng)當(dāng)認(rèn)為是本說明書記載的范圍。

以上所述實施例僅表達(dá)了本發(fā)明的幾種實施方式，其描述較為具體和詳細(xì)，但并不能因此而理解為對發(fā)明專利范圍的限制。應(yīng)當(dāng)指出的是，對于本領(lǐng)域的普通技術(shù)人員來說，在不脫離本發(fā)明構(gòu)思的前提下，還可以做出若干變形和改進(jìn)，這些都屬于本發(fā)明的保護(hù)范圍。因此，本發(fā)明專利的保護(hù)范圍應(yīng)以所附權(quán)利要求為準(zhǔn)。