目标识别方法及装置、终端设备、计算机可读存储介质与流程

1.本发明涉及计算机技术领域，更具体地，其涉及一种目标识别方法及装置、终端设备、计算机可读存储介质。


背景技术：

2.随着无人驾驶技术的逐步成熟，无人驾驶技术被应用于各种场景。无人驾驶车辆在道路中行驶时，需要获取周围环境中各个目标的实时状态，以根据各个目标的实时状态准确地计算车辆的行驶轨迹。通过对周围环境中的目标进行目标识别，可以得到目标的实时状态，例如识别道路中交通信号灯的状态，可以根据交通信号灯的状态决定车辆停车或是继续行驶。
3.现有技术在对道路上的目标进行识别时，通常是通过部署于车辆上的单个相机采集图像，再对图像中的特定目标进行目标识别，以得到特定目标的目标识别结果。
4.但是现有技术只根据单个相机采集图像，在车辆的朝向并非道路方向或者车辆进入左转等待区等特殊区域时，相机可能采集不到需要识别的目标，导致车辆无法对目标的类型进行判断，甚至影响车辆的正常行驶。


技术实现要素：

5.本发明解决的技术问题是如何准确地对道路上的目标进行识别。
6.为解决上述技术问题，本技术提供一种目标识别方法，所述目标识别方法包括：获取多个图像，所述多个图像由部署于车辆上的多个相机采集得到；确定多个目标相机，每一目标相机采集到的目标图像中包括待识别目标的至少一部分；对多个目标图像进行目标识别，以得到多个目标识别结果；根据所述多个目标识别结果确定所述待识别目标的最终识别结果。
7.可选地，所述确定多个目标相机包括：确定所述待识别目标在各个图像对应的图像坐标系中的投影位置；根据所述投影位置以及每一图像在其图像坐标系中的目标区域确定各个图像中是否包括所述待识别目标，所述目标区域表示每一图像在对应的图像坐标系中的位置；将采集到的图像中包括所述待识别目标的相机作为目标相机。
8.可选地，所述确定所述待识别目标在各个图像对应的图像坐标系中的投影位置包括：获取所述车辆在世界坐标系中的第一位置和所述待识别目标在世界坐标系中的第二位置，所述第一位置由部署于所述车辆上的雷达采集得到；根据所述第一位置和所述第二位置确定所述待识别目标在雷达坐标系中的第三位置，所述雷达坐标系是以所述雷达为原点的坐标系；根据各个相机的外参数以及所述第三位置确定所述待识别目标在各个相机的相机坐标系中的第四位置，所述外参数用于表示各个相机与所述雷达之间的位置关系，所述相机坐标系是以所述相机为原点的坐标系；根据各个相机的内参数以及所述第四位置确定所述待识别目标在每一图像对应的图像坐标系中的投影位置，所述内参数用于表示所述图像坐标系与所述相机坐标系的转换关系。
9.可选地，所述根据所述投影位置以及每一图像在其图像坐标系中的目标区域确定各个图像中是否包括所述待识别目标包括：判断所述投影位置在是否位于所述图像坐标系中的目标区域；当所述投影位置位于所述目标区域内时，所述图像中包括所述待识别目标；当所述投影位置的至少一部分位于所述目标区域外时，所述图像中不包括所述待识别目标。
10.可选地，每一相机具有优先级，所述确定多个目标相机包括：确定所述待识别目标在各个图像对应的图像坐标系中的投影位置；根据所述投影位置以及每一图像在其图像坐标系中的目标区域确定各个图像中是否包括所述待识别目标，所述目标区域表示每一图像在对应的图像坐标系中的位置；根据各个图像中是否包括所述待识别目标和各个相机的优先级确定目标相机。
11.可选地，在所述待识别目标的数量为一个的情况下，所述根据各个图像中是否包括所述待识别目标和各个相机的优先级确定目标相机包括：按照各个相机的优先级的顺序依次确定各个相机采集到的图像中是否包括所述待识别目标，直至确定采集的图像中包括所述待识别目标的目标相机。
12.可选地，在所述待识别目标的数量为多个的情况下，所述根据各个图像中是否包括所述待识别目标和各个相机的优先级确定目标相机包括：当具有最高优先级的第一相机采集到的图像中包括所有待识别目标时，将所述第一相机作为所述目标相机；当所述第一相机采集到的图像中包括部分待识别目标或不包括任一待识别目标时，判断具有下一优先级的各个相机采集到的图像中是否包括所述待识别目标，直至确定采集的图像中包括所述待识别目标的目标相机。
13.可选地，所述根据所述多个目标识别结果确定所述待识别目标的最终识别结果包括：确定最新采集的第一目标图像的采集时间；若第二目标图像的采集时间与所述第一目标图像的采集时间的时间差大于预设时间，剔除所述第二目标图像的目标识别结果；根据剔除后的目标识别结果确定所述待识别目标的最终识别结果。
14.可选地，所述根据所述多个目标识别结果确定所述待识别目标的最终识别结果包括：根据目标识别结果的置信度的大小对多个目标识别结果进行排序，所述置信度用于表征所述待识别目标的目标识别结果的准确程度；选取所述置信度最大的所述目标识别结果作为所述待识别目标的最终识别结果。
15.可选地，所述待识别目标为交通信号灯。
16.本技术还公开一种目标识别装置，所述目标识别装置包括：获取模块，用于获取多个图像，所述多个图像由部署于车辆上的多个相机采集得到；目标相机确定模块，用于确定多个目标相机，每一目标相机采集到的目标图像中包括待识别目标的至少一部分目标识别模块，用于对多个目标图像进行目标识别，以得到多个目标识别结果；结果确定模块，用于根据所述多个目标识别结果确定所述待识别目标的最终识别结果。
17.本技术还公开一种终端设备，包括存储器和处理器，所述存储器上存储有可在处理器上运行的计算机程序，所述计算机程序被处理器运行时执行上述任一种所述目标识别方法的步骤。
18.本技术还公开一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，所述计算机可读存储介质为非易失性存储介质或非瞬态存储介质，所述计算机程序被处理器运行时执行
上述任一种所述目标识别方法的步骤。
19.与现有技术相比，本技术的技术方案具有以下有益效果：
20.本技术提出一种目标识别方法，通过获取部署于车辆上的多个相机采集得到的多个图像，通过判断各个相机采集到的图像中是否包括待识别目标来确定目标相机，对每个目标相机采集到的目标图像进行目标识别，根据得到的多个目标识别结果确定待识别目标的最终识别结果。在车辆上部署多个相机，能够从多个相机的不同视角对车辆行驶方向上的待识别目标进行采集，避免车辆在采集图像时遗漏道路中的待识别目标；并且根据图像中是否存在待识别目标来确定需要进行目标识别的目标图像，从多个目标识别结果中确定最终识别结果，确保道路上的每一待识别目标都存在目标识别结果，避免出现因采集不到待识别目标的图像而无法对待识别目标进行目标识别的情况，准确地对道路上的待识别目标进行识别。此外，只对包括待识别目标的目标图像进行目标识别，可以不必对所有的图像都进行目标识别，以节省算力资源。
21.进一步地，对每一相机设置优先级，按照各个相机的优先级的顺序以及相机采集的图像中是否包括待识别目标来确定目标相机，在多个相机采集的图像中都包括待识别目标时按照各个相机的优先级排序选取优先级较高的相机作为目标相机，在目标识别时仅对目标相机采集到的图像进行识别，无需对所有包括待识别目标的图像都进行识别，进一步降低算力资源的消耗。
22.进一步地，按照目标图像的采集时间的先后顺序筛选目标识别结果，将采集时间超过预设时间的目标图像的目标识别结果剔除，保证剩余的用于确定最终识别结果的目标识别结果都是根据最新采集的目标图像识别得到的，确保最终识别结果的实时性。
附图说明
23.图1是本发明实施例提供的一种目标识别方法的整体流程图；
24.图2是本发明实施例提供的一种具体应用场景的示意图；
25.图3是本发明实施例提供的一种待识别目标投影位置的示意图；
26.图4是本发明实施例提供的一种目标识别装置的结构示意图。
具体实施方式
27.如背景技术中所述，现有技术对道路上的目标进行识别时，通常是通过部署于车辆上的单个相机采集图像，再对图像中的特定目标进行目标识别，以得到特定目标的目标识别结果。但是现有技术只根据单个相机采集图像，在车辆的朝向并非道路方向或者车辆进入左转等待区等特殊区域时，相机可能采集不到需要识别的目标，导致车辆无法对目标的类型进行判断，甚至影响车辆的正常行驶。
28.本技术中，通过获取部署于车辆上的多个相机采集得到的多个图像，通过判断各个相机采集到的图像中是否包括待识别目标来确定目标相机，对每个目标相机采集到的目标图像进行目标识别，根据得到的多个目标识别结果确定待识别目标的最终识别结果。在车辆上部署多个相机，能够从多个相机的不同视角对车辆行驶方向上的待识别目标进行采集，避免车辆在采集图像时遗漏道路中的待识别目标；并且根据图像中是否存在待识别目标来确定需要进行目标识别的目标图像，从多个目标识别结果中确定最终识别结果，确保
道路上的每一待识别目标都存在目标识别结果，避免出现因采集不到待识别目标的图像而无法对待识别目标进行目标识别的情况，准确地对道路上的待识别目标进行识别。此外，只对包括待识别目标的目标图像进行目标识别，可以不必对所有的图像都进行目标识别，以节省算力资源。
29.进一步地，对每一相机设置优先级，按照各个相机的优先级的顺序以及相机采集的图像中是否包括待识别目标来确定目标相机，在多个相机采集的图像中都包括待识别目标时按照各个相机的优先级排序选取优先级较高的相机作为目标相机，在目标识别时仅对目标相机采集到的图像进行识别，无需对所有包括待识别目标的图像都进行识别，进一步降低算力资源的消耗。
30.进一步地，按照目标图像的采集时间的先后顺序筛选目标识别结果，将采集时间超过预设时间的目标图像的目标识别结果剔除，保证剩余的用于确定最终识别结果的目标识别结果都是根据最新采集的目标图像识别得到的，确保最终识别结果的实时性。
31.为使本发明的上述目的、特征和优点能够更为明显易懂，下面结合附图对本发明的具体实施例做详细的说明。显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。
32.图1是本发明实施例提供的一种目标识别方法的整体流程图。
33.在具体实施中，下述步骤101至步骤104所记载的目标识别方法可以用于终端设备中。上述步骤具体可以由终端设备来执行，也可以由终端设备中具有数据处理功能的芯片所执行，也可以由终端设备中包含有数据处理功能的芯片的芯片模组来执行。在一个具体的实施例中，可以由车载设备或服务器执行目标识别方法的各个步骤。
34.具体地，如图1所示，目标识别方法可以包括以下步骤：
35.在步骤101中，获取多个图像；
36.在步骤102中，确定多个目标相机；
37.在步骤103中，对多个目标图像进行目标识别，以得到多个目标识别结果；
38.在步骤104中，根据所述多个目标识别结果确定所述待识别目标的最终识别结果。
39.本发明实施例中，车辆上预先部署有多个相机，多个相机能够采集车辆周围多个方位上的图像。再从部署的多个相机中选取出多个目标相机，对目标相机采集到的目标图像进行目标识别，最后从得到的多个目标识别结果中确定待识别目标的最终识别结果。
40.具体地，可以在车辆的中间和两侧分别部署相机，对车辆行驶方向上的前方、左边和右边的路况进行采集。还可以部署相机对车辆后方的路况进行采集，相机的部署可以根据实际情况进行选择。
41.本发明实施例通过获取多个相机采集到的图像，能够全面地获取车辆行驶方向上的路况，避免在采集图像时遗漏道路中的待识别目标。从多个相机中确定多个目标相机，利用目标相机采集到的多个目标图像进行目标识别，确保道路上的每一待识别目标都存在目标识别结果，避免出现因采集不到待识别目标的图像而无法对待识别目标进行目标识别的情况，并且只对部分目标图像进行目标识别，能够节省算力资源，从多个目标识别结果中确定待识别目标的最终识别结果。
42.在具体实施方式中，获取部署于车辆上的多个相机采集得到的多个图像，并获取
部署于车辆上的雷达采集到的车辆位于世界坐标系中的第一位置。
43.进一步地，可以根据车辆的第一位置确定在车辆行驶方向上的各个待识别目标在世界坐标系中的第二位置。具体地，可以通过部署于车辆上的雷达确定车辆在高精地图中的第一位置，并通过车辆在高精地图中的第一位置确定车辆所处位置的行驶方向上各个待识别目标的第二位置，高精地图中预先存储有各个待识别目标的第二位置，高精地图是预先建立的，高精地图中的各个物体位于世界坐标系中，可以用世界坐标系中的坐标表示高精地图中各个物体的位置。
44.需要说明的是，待识别目标可以是交通信号灯、交通指示牌或其它可实施的物体，本技术对此不作限制。
45.在一个非限制的实施例中，在获取到车辆在世界坐标系中的第一位置和待识别目标在世界坐标系中的第二位置之后，可以以雷达为原点建立雷达坐标系，并且根据第一位置与第二位置的坐标差值确定待识别目标在雷达坐标系中的第三位置；可以以各个相机为原点建立相机坐标系，根据各个相机的外参数建立相机坐标系与雷达坐标系中各个坐标的对应关系，相机的外参数用于表示车辆上相机与雷达之间的位置关系，并根据第三位置计算待识别目标在各个相机的相机坐标系中的第四位置；再根据各个相机的内参数建立相机坐标系与图像坐标系中各个坐标的对应关系，相机的内参数用于表示图像坐标系与相机坐标系的转换关系，并根据第四位置确定待识别目标投影至图像时在每一图像对应的图像坐标系中的投影位置。
46.进一步地，在确定待识别目标的投影位置后，判断投影位置是否在图像坐标系中的目标区域中，目标区域表示每一图像在对应的图像坐标系中的位置，可以根据图像的尺寸预先在图像坐标系中确定目标区域。当待识别目标的投影位置在目标区域内时，表示图像中包括待识别目标；当待识别目标的投影位置的至少一部分在目标区域外时，表示图像中不包括待识别目标。具体地，可以在地图坐标系中使用多个端点标记待识别目标的位置，将待识别目标对应的多个端点投影至图像坐标系后，判断待识别目标的所有端点是否位于目标区域内，如果是，则图像中包括待识别目标；如果有端点位于目标区域外，则图像中不包括待识别目标。现结合图2对确定投影位置是否在图像坐标系中的过程进行说明。
47.图2是本实施例提供的一种待识别目标投影位置的示意图。
48.如图2所示，可以根据相机采集得到的图像尺寸确定图像坐标系中目标区域在横坐标轴上的坐标范围为[0,u1]，以及在纵坐标轴上的坐标范围为[0,v1]。在将待识别目标a、待识别目标b、待识别目标c投影至图像坐标系后，得到待识别目标a、待识别目标b、待识别目标c的投影位置。待识别目标a的投影位置在横坐标轴上的坐标范围为[u2,u3]，在纵坐标轴上的坐标范围为[v2,v3]；待识别目标b的投影位置在横坐标轴上的坐标范围为[u4,u5]，在纵坐标轴上的坐标范围为[v4,v5]；待识别目标c的投影位置在横坐标轴上的坐标范围为[u6,u7]，在纵坐标轴上的坐标范围为[v6,v7]。(u5,v5)、(u6,v6)、(u7,v7)已超出了目标区域在横坐标轴上的坐标范围[0,u1]，判断各个待识别图像中的投影位置是否位于目标区域的坐标范围之内。
[0049]
进一步地，待识别目标a的投影位置都位于目标区域的坐标范围内，表示相机采集到的图像中包括待识别目标a；待识别目标b的部分投影位置超出了目标区域的坐标范围，表示相机采集到的图像中不包括待识别目标b；待识别目标c的投影位置都超出了目标区域
的坐标范围，表示相机采集到的图像中不包括待识别目标c。
[0050]
进一步地，将各个待识别目标的投影位置保存至内存中，将采集到的图像中包括待识别目标的相机作为目标相机。
[0051]
在一个非限制的实施例中，每一相机具有优先级，在确定目标相机时可以根据各个图像中是否包括待识别目标和各个相机的优先级确定目标相机。具体地，在待识别目标的数量为一个的情况下，按照各个相机的优先级的顺序依次确定各个相机采集到的图像中是否包括待识别目标，直至确定采集的图像中包括待识别目标的目标相机。例如，车辆上部署有相机a和相机b，相机a具有最高优先级，当相机a采集到的图像中包括待识别目标时，将相机a作为目标相机；当相机a采集到的图像中不包括待识别目标，而相机b采集到的图像中包括待识别目标时，将相机b作为目标相机。
[0052]
在具体实施方式中，可以在车辆的中间和两侧分别部署相机，对车辆行驶方向上的前方、左边和右边的路况进行采集。由于用于观察正前方路况的相机的观察方向通常为车辆的行驶方向，能够更方便地采集到车辆前方的大部分待识别目标，因此可以将用于观察正前方的相机设置为最高优先级，并将用于采集车辆左边和右边路况的相机设置为下一优先级，以辅助观察车辆左边和车辆右边的路况。
[0053]
进一步地，在待识别目标的数量为多个的情况下，若具有最高优先级的第一相机采集到的图像中包括所有待识别目标，将第一相机作为目标相机；若第一相机采集到的图像中包括部分待识别目标或不包括任一待识别目标，判断具有下一优先级的各个相机采集到的图像中是否包括待识别目标，直至确定采集的图像中包括待识别目标的目标相机。例如，车辆上部署有相机a、相机b和相机c，道路上包括待识别目标1和待识别目标2，相机a具有最高优先级，相机b和相机c具有相同的优先级。若相机a采集到的图像中包括待识别目标1和待识别目标2，将相机a作为目标相机；若相机a采集到的图像中仅包括待识别目标1，相机b采集到的图像中仅包括待识别目标2，相机c采集到的图像中不包括待识别目标1和待识别目标2，将相机a和相机b作为目标相机；若相机a采集到的图像中不包括待识别目标1和待识别目标2，相机b采集到的图像中包括待识别目标1和待识别目标2，相机c采集到的图像中仅包括待识别目标2，将相机b作为目标相机；若相机a采集到的图像中不包括待识别目标1和待识别目标2，相机b采集到的图像中仅包括待识别目标1，相机c采集到的图像中仅包括待识别目标2，将相机a和相机b作为目标相机。
[0054]
在具体实施方式中，在确定目标相机之后，对目标相机采集到的多个目标图像进行目标识别，得到各个目标图像中待识别目标的多个目标识别结果。目标识别结果可以是待识别目标的当前状态及其置信度，置信度用于表征待识别目标的目标识别结果的准确程度。例如，当待识别目标为交通信号灯时，目标识别结果是交通信号灯的当前状态及其置信度，交通信号灯的当前状态可以是红灯、黄灯或者绿灯。
[0055]
需要说明的是，可以采用神经网络模型对目标图像进行目标识别，或者采用其他可实现的算法对目标图像进行目标识别，本技术对此不作限制。
[0056]
在具体的实施方式中，在得到待识别目标的多个目标识别结果后，对各个目标识别结果的置信度进行排序，选取置信度最大的目标识别结果作为待识别目标的最终识别结果。
[0057]
在一个非限制性的实施例中，可以根据目标图像的采集时间对多个目标识别结果
进行筛选。具体地，将采集时间最新的目标图像作为第一目标图像，将其它的目标图像作为第二目标图像，计算第二目标图像的采集时间与第一目标图像的采集时间的时间差，若采集时间的时间差大于预设时间，则剔除第二目标图像的目标识别结果，并根据剔除后的目标识别结果确定待识别目标的最终识别结果。例如，共采集到目标图像1、目标图像2和目标图像3，目标图像1的采集时间为10:00:00，目标图像2的采集时间为9:59:59，目标图像3的采集时间为9:59:50，目标图像1的采集时间最新，将目标图像1作为第一目标图像，目标图像2和目标图像3作为第二目标图像。在预设时间为3秒时，目标图像3的采集时间与目标图像1的采集时间的时间差大于预设时间，将目标图像3的目标识别结果剔除。根据图像的采集时间剔除目标识别结果，可以保证目标识别结果的实时性，使无人驾驶车辆在轨迹规划时用到的数据是最新的，提高规划得到的轨迹的安全性。
[0058]
在一个非限制性的实施例中，对目标图像进行目标识别后可以得到目标识别结果及其置信度，置信度用于表征待识别目标的目标识别结果的准确程度。当待识别目标有多个目标识别结果时，根据目标识别结果的置信度的大小对多个目标识别结果进行排序，将置信度最大的目标识别结果作为待识别目标的最终识别结果，并使用待识别目标的最终识别结果参与车辆的轨迹规划。
[0059]
需要说明的是，为了使待识别目标的最终识别结果更加精确，以上目标识别结果的筛选方法可以根据实际情况进行组合，本技术对此不作限制。
[0060]
在具体实施方式中，交通信号灯或者交通指示牌等待识别目标通常位于路口，用于引导车辆合规地行驶。在车辆根据待识别目标的最终识别结果通过待识别目标所在的路口后，初始化待识别目标在各个图像对应的图像坐标系中的投影位置。具体地，可以删除内存中存储的待识别目标的投影位置。
[0061]
本发明实施例中，通过在车辆上部署多个相机，可以采集到车辆行驶方向的道路上各个视角的图像，避免在采集时遗漏道路上的待识别目标，并且根据各个相机采集待识别目标的情况以及各个相机的优先级确定目标相机，仅对包括待识别目标的目标图像进行目标识别，大大节省了服务器的算力资源消耗。在得到多个目标识别结果后，还可以根据目标图像的采集时间以及目标识别结果的置信度对目标识别结果进行筛选，保证最终识别结果是根据最新采集的目标图像识别得到，且最终识别结果的置信度最大，能够最准确地表示待识别目标的状态。
[0062]
图3是本发明实施例提供的一种具体应用场景的示意图。
[0063]
如图3所示，在一个具体的应用场景中，待识别目标可以是交通信号灯，车辆位于左转等待区时部署于车辆上的单个相机可能无法识别到所有的交通信号灯，车辆行驶方向上有信号灯1和信号灯2，车辆上部署有相机a、相机b和相机c，其中相机b具有最高优先级，相机a与相机c具有同一优先级。
[0064]
在具体实施方式中，获取相机a、相机b和相机c采集到的图像，并获取车辆在世界坐标系中的第一位置以及信号灯1和信号灯2在世界坐标系中的第二位置，信号灯1和信号灯2的第二位置预先存储于服务器中。
[0065]
进一步地，确定信号灯1和信号灯2是否在各个相机采集到的图像中，相机a采集到的图像包括a’内的物体，相机b采集到的图像包括b’内的物体，相机c采集到的图像包括c’内的物体，信号灯1位于b’内，信号灯2位于c’内。相机b采集的图像中包括信号灯1，相机c采
集的图像中包括信号灯2，相机a采集的图像中不包括信号灯1和信号灯2。根据目标相机的确定规则，将相机b与相机c作为目标相机。关于确定待识别目标是否在图像中的具体步骤以及确定目标相机的具体步骤可参考图1中的相关描述，此处不再赘述。
[0066]
在具体实施方式中，在确定目标相机之后，获取目标相机b采集到的目标图像1和目标图像2，目标图像1和目标图像2中包括信号灯1；获取目标相机c采集到的目标图像3和目标图像4，目标图像3和目标图像4中包括信号灯2，并对各个目标图像进行图像识别，得到多个目标识别结果。
[0067]
进一步地，确定多个目标图像中最新采集的目标图像的采集时间，其中目标图像1为最新采集的目标图像，采集时间为10:00:00，目标图像2的采集时间为9:59:58，目标图像3的采集时间为9:59:57，目标图像4的采集时间为9:59:56。在预设时间为3秒时，目标图像4的采集时间与目标图像1的采集时间的时间差大于预设时间，排除目标图像4的目标识别结果。
[0068]
进一步地，根据剩余目标识别结果的置信度大小对信号灯1的目标识别结果进行排序，其中目标图像1对应的目标识别结果的置信度为93％，目标图像2对应的目标识别结果的置信度为96％，将目标图像2对应的目标识别结果作为信号灯1的最终识别结果。目标图像3对应的目标识别结果的置信度为96％，将目标图像3对应的目标识别结果作为信号灯2的最终识别结果。在得到各个待识别目标的最终识别结果之后，可以结合信号灯1的最终识别结果与信号灯2的最终识别结果进行车辆的轨迹规划。
[0069]
在具体实施方式中，在车辆通过当前路口后，可以将信号灯1和信号灯2在各个相机所采集的图像中的位置从内存中删除，并准备对下一路口的信号灯进行识别。
[0070]
如图4所示，本发明实施例还公开了一种目标识别装置。目标识别装置40包括：
[0071]
获取模块401，用于获取多个图像，所述多个图像由部署于车辆上的多个相机采集得到；
[0072]
目标相机确定模块402，用于确定多个目标相机，每一目标相机采集到的目标图像中包括待识别目标的至少一部分
[0073]
目标识别模块403，用于对多个目标图像进行目标识别，以得到多个目标识别结果；
[0074]
结果确定模块404，用于根据所述多个目标识别结果确定所述待识别目标的最终识别结果。
[0075]
在具体实施中，上述目标识别装置可以对应于终端设备中具有数据处理功能的芯片，例如soc(system-on-a-chip，片上系统)、基带芯片等；或者对应于终端设备中包括具有数据处理功能的芯片模组；或者对应于具有数据处理功能芯片的芯片模组，或者对应于终端设备，或者对应于车载服务器。
[0076]
关于所述目标识别装置40的工作原理、工作方式的更多内容，可以参照图1至图3中的相关描述，这里不再赘述。
[0077]
关于上述实施例中描述的各个装置、产品包含的各个模块/单元，其可以是软件模块/单元，也可以是硬件模块/单元，或者也可以部分是软件模块/单元，部分是硬件模块/单元。例如，对于应用于或集成于芯片的各个装置、产品，其包含的各个模块/单元可以都采用电路等硬件的方式实现，或者，至少部分模块/单元可以采用软件程序的方式实现，该软件
程序运行于芯片内部集成的处理器，剩余的(如果有)部分模块/单元可以采用电路等硬件方式实现；对于应用于或集成于芯片模组的各个装置、产品，其包含的各个模块/单元可以都采用电路等硬件的方式实现，不同的模块/单元可以位于芯片模组的同一组件(例如芯片、电路模块等)或者不同组件中，或者，至少部分模块/单元可以采用软件程序的方式实现，该软件程序运行于芯片模组内部集成的处理器，剩余的(如果有)部分模块/单元可以采用电路等硬件方式实现；对于应用于或集成于终端的各个装置、产品，其包含的各个模块/单元可以都采用电路等硬件的方式实现，不同的模块/单元可以位于终端内同一组件(例如，芯片、电路模块等)或者不同组件中，或者，至少部分模块/单元可以采用软件程序的方式实现，该软件程序运行于终端内部集成的处理器，剩余的(如果有)部分模块/单元可以采用电路等硬件方式实现。
[0078]
本发明实施例还公开了一种存储介质，所述计算机可读存储介质为非易失性存储介质或非瞬态存储介质，所述存储介质为计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，所述计算机程序运行时可以执行图1至图3中所示方法的步骤。所述存储介质可以包括rom、ram、磁盘或光盘等。所述存储介质还可以包括非挥发性存储器(non-volatile)或者非瞬态(non-transitory)存储器等。
[0079]
本发明实施例还公开了一种终端设备，所述终端设备可以包括存储器和处理器，所述存储器上存储有可在所述处理器上运行的计算机程序，所述处理器运行所述计算机程序时可以执行图1至图3中所示方法的步骤。
[0080]
本技术实施例中出现的“多个”是指两个或两个以上。
[0081]
本技术实施例中出现的第一、第二等描述，仅作示意与区分描述对象之用，没有次序之分，也不表示本技术实施例中对设备个数的特别限定，不能构成对本技术实施例的任何限制。
[0082]
应理解，本技术实施例中，所述处理器可以为中央处理单元(central processing unit，简称cpu)，该处理器还可以是其他通用处理器、数字信号处理器(digital signal processor，简称dsp)、专用集成电路(application specific integrated circuit，简称asic)、现成可编程门阵列(field programmable gate array，简称fpga)或者其他可编程逻辑器件、分立门或者晶体管逻辑器件、分立硬件组件等。通用处理器可以是微处理器或者该处理器也可以是任何常规的处理器等。
[0083]
还应理解，本技术实施例中的存储器可以是易失性存储器或非易失性存储器，或可包括易失性和非易失性存储器两者。其中，非易失性存储器可以是只读存储器(read-only memory，简称rom)、可编程只读存储器(programmable rom，简称prom)、可擦除可编程只读存储器(erasable prom，简称eprom)、电可擦除可编程只读存储器(electrically eprom，简称eeprom)或闪存。易失性存储器可以是随机存取存储器(random access memory，简称ram)，其用作外部高速缓存。通过示例性但不是限制性说明，许多形式的随机存取存储器(random access memory，简称ram)可用，例如静态随机存取存储器(static ram，简称sram)、动态随机存取存储器(dram)、同步动态随机存取存储器(synchronous dram，简称sdram)、双倍数据速率同步动态随机存取存储器(double data rate sdram，简称ddr sdram)、增强型同步动态随机存取存储器(enhanced sdram，简称esdram)、同步连接动态随机存取存储器(synchlink dram，简称sldram)和直接内存总线随机存取存储器
(direct rambus ram，简称dr ram)。
[0084]
上述实施例，可以全部或部分地通过软件、硬件、固件或其他任意组合来实现。当使用软件实现时，上述实施例可以全部或部分地以计算机程序产品的形式实现。所述计算机程序产品包括一个或多个计算机指令或计算机程序。在计算机上加载或执行所述计算机指令或计算机程序时，全部或部分地产生按照本技术实施例所述的流程或功能。所述计算机可以为通用计算机、专用计算机、计算机网络、或者其他可编程装置。所述计算机指令可以存储在计算机可读存储介质中，或者从一个计算机可读存储介质向另一个计算机可读存储介质传输，例如，所述计算机指令可以从一个网站站点、计算机、服务器或数据中心通过有线或无线方式向另一个网站站点、计算机、服务器或数据中心进行传输。所述计算机可读存储介质可以是计算机能够存取的任何可用介质或者是包含一个或多个可用介质集合的服务器、数据中心等数据存储设备。所述可用介质可以是磁性介质(例如，软盘、硬盘、磁带)、光介质(例如，dvd)、或者半导体介质。半导体介质可以是固态硬盘。
[0085]
应理解，在本技术的各种实施例中，上述各过程的序号的大小并不意味着执行顺序的先后，各过程的执行顺序应以其功能和内在逻辑确定，而不应对本技术实施例的实施过程构成任何限定。
[0086]
在本技术所提供的几个实施例中，应该理解到，所揭露的方法、装置和系统，可以通过其它的方式实现。例如，以上所描述的装置实施例仅仅是示意性的；例如，所述单元的划分，仅仅为一种逻辑功能划分，实际实现时可以有另外的划分方式；例如多个单元或组件可以结合或者可以集成到另一个系统，或一些特征可以忽略，或不执行。另一点，所显示或讨论的相互之间的耦合或直接耦合或通信连接可以是通过一些接口，装置或单元的间接耦合或通信连接，可以是电性，机械或其它的形式。
[0087]
所述作为分离部件说明的单元可以是或者也可以不是物理上分开的，作为单元显示的部件可以是或者也可以不是物理单元，即可以位于一个地方，或者也可以分布到多个网络单元上。可以根据实际的需要选择其中的部分或者全部单元来实现本实施例方案的目的。
[0088]
另外，在本发明各个实施例中的各功能单元可以集成在一个处理单元中，也可以是各个单元单独物理包括，也可以两个或两个以上单元集成在一个单元中。上述集成的单元既可以采用硬件的形式实现，也可以采用硬件加软件功能单元的形式实现。
[0089]
上述以软件功能单元的形式实现的集成的单元，可以存储在一个计算机可读取存储介质中。上述软件功能单元存储在一个存储介质中，包括若干指令用以使得一台计算机设备(可以是个人计算机，服务器，或者网络设备等)执行本发明各个实施例所述方法的部分步骤。而前述的存储介质包括：u盘、移动硬盘、只读存储器(read-only memory，简称rom)、随机存取存储器(random access memory，简称ram)、磁碟或者光盘等各种可以存储程序代码的介质。
[0090]
虽然本发明披露如上，但本发明并非限定于此。任何本领域技术人员，在不脱离本发明的精神和范围内，均可作各种更动与修改，因此本发明的保护范围应当以权利要求所限定的范围为准。