目标物识别方法、装置、设备及存储介质

技术领域

本发明涉及自动驾驶技术领域，尤其涉及一种目标物识别方法、装置、设备及存储介质。

背景技术

自动驾驶技术是智能驾驶的高级表现，国内外均在大力发展自动驾驶技术，自动驾驶需要依靠雷达等传感器进行周围目标物的探测识别，并反馈给决策系统进行判断，从而决定下一步的驾驶行为，搭载的自动驾驶样车，传感系统采用毫米波雷达与相机，雷达前方扫描角度较大，会将前方的树木等静态目标的检测也纳入目标范围，使得前方目标检测的虚假率过高，前方存在行人目标时，对非靠近本车横向移动的行人也会检测到，影响决策系统判断，因此，准确的目标识别尤为重要，目前一般根据传感器输出原理，数据融合处理等方法识别检测到目标物，但是容易出现识别误差。

上述内容仅用于辅助理解本发明的技术方案，并不代表承认上述内容是现有技术。

发明内容

本发明的主要目的在于提出一种目标物识别方法、装置、设备及存储介质，旨在解决在雷达探测范围较宽时，将前方静止目标及非靠近本车横向移动行人误识别为危险目标的问题。

为实现上述目的，本发明提供一种目标物识别方法，所述目标物识别方法包括以下步骤：

在获取到目标物识别指令时，获取初始目标物信息；

提取所述初始目标物信息的预设距离信息；

根据所述预设距离信息对所述初始目标物信息进行识别，得到目标物信息；

提取所述目标物信息中的目标静态物信息和目标非静态物信息，对所述目标静态物信息和目标非静态物信息进行信息融合，得到融合后的目标物信息。

优选地，所述提取所述初始目标物信息的预设距离信息，包括：

获取目标车辆的目标车辆信息；

提取所述初始目标物信息对应的初始目标物相对于所述目标车辆信息对应的目标车辆之间的横向距离和纵向距离；

将所述横向距离和纵向距离作为所述预设距离信息。

优选地，所述根据所述预设距离信息对所述初始目标物信息进行识别，得到目标物信息，包括：

判断所述纵向距离是否大于预设纵向距离；

若所述纵向距离大于所述预设纵向距离，则判断所述横向距离是否在预设第一横向距离范围内；

若所述横向距离在所述第一横向距离范围内，则将所述初始目标物信息作为目标物信息。

优选地，所述判断所述纵向距离是否大于预设纵向距离之后，还包括：

若所述纵向距离小于等于所述预设纵向距离，则判断所述横向距离是否在预设第二横向距离范围内；

若所述横向距离在第二横向距离范围内，则将所述初始目标物信息作为目标物信息。

优选地，所述根据所述预设距离信息对所述初始目标物信息进行识别，得到目标物信息，包括：

判断所述横向距离是否在预设横向距离范围内；

若所述横向距离在预设横向距离范围内，则获取所述初始目标物信息的当前行驶速度，判断所述当前行驶速度是否大于预设行驶速度；

若所述行驶速度大于预设行驶速度，则将所述初始目标物信息作为目标物信息。

优选地，所述判断所述横向距离是否在预设横向距离范围内之前，还包括：

获取所述初始目标物信息的行驶方向；

若所述行驶方向是往目标车辆横向方向移动，则执行所述判断所述横向距离是否在预设横向距离范围内的步骤。

优选地，所述在获取到目标物识别指令时，获取初始目标物信息之前，还包括：

获取雷达及摄像头采集的原始目标物信息；

对原始目标物信息进行解析，得到原始环境信息和原始目标物参数信息；

对所述原始环境信息和原始目标物参数信息进行目标物过滤，得到初始目标物信息。

此外，为实现上述目的，本发明还提出一种目标物识别装置，所述目标物识别装置包括：

获取模块，用于在获取到目标物识别指令时，获取初始目标物信息；

提取模块，用于提取所述初始目标物信息的预设距离信息；

识别模块，用于根据所述预设距离信息对所述初始目标物信息进行识别，得到目标物信息；

融合模块，用于提取所述目标物信息中的目标静态物信息和目标非静态物信息，对所述目标静态物信息和目标非静态物信息进行信息融合，得到融合后的目标物信息。

此外，为实现上述目的，本发明还提出一种目标物识别设备，所述目标物识别设备包括：存储器、处理器及存储在所述存储器上并可在所述处理器上运行的目标物识别程序，所述目标物识别程序配置有实现如上所述的目标物识别方法的步骤。

此外，为实现上述目的，本发明还提出一种存储介质，所述存储介质上存储有目标物识别程序，所述目标物识别程序被处理器执行时实现如上文所述的目标物识别方法的步骤。

本发明提出的目标物识别方法，通过在获取到目标物识别指令时，获取初始目标物信息，提取所述初始目标物信息的预设距离信息，根据所述预设距离信息对所述初始目标物信息进行识别，得到目标物信息，提取所述目标物信息中的目标静态物信息和目标非静态物信息，对所述目标静态物信息和目标非静态物信息进行信息融合，得到融合后的目标物信息。通过对所述初始目标物信息进行识别得到目标物信息，再对目标物信息进行提取和融合，从而有解决在雷达探测范围较宽时，将前方静止目标及非靠近本车横向移动行人误识别为危险目标的问题，提高目标物识别的准确性。

附图说明

图1是本发明实施例方案涉及的硬件运行环境的目标物识别设备结构示意图；

图2为本发明目标物识别方法第一实施例的流程示意图；

图3为本发明目标物识别方法第一实施例的整体流程示意图；

图4为本发明目标物识别方法第二实施例的流程示意图；

图5为本发明目标物识别方法第二实施例的横向距离和纵向距离示意图；

图6为本发明目标物识别方法第三实施例的流程示意图；

图7为本发明目标物识别装置第一实施例的功能模块示意图。

本发明目的的实现、功能特点及优点将结合实施例，参照附图做进一步说明。

具体实施方式

应当理解，此处所描述的具体实施例仅仅用以解释本发明，并不用于限定本发明。

参照图1，图1为本发明实施例方案涉及的硬件运行环境的目标物识别设备结构示意图。

如图1所示，该目标物识别设备可以包括：处理器1001，例如中央处理器(CentralProcessing Unit，CPU)，通信总线1002、用户接口1003，网络接口1004，存储器1005。其中，通信总线1002用于实现这些组件之间的连接通信。用户接口1003可以包括显示屏(Display)、输入单元比如按键，可选用户接口1003还可以包括标准的有线接口、无线接口。网络接口1004可选的可以包括标准的有线接口、无线接口(如WI-FI接口)。存储器1005可以是高速随机存取存储器(Random Access Memory，RAM)存储器，也可以是稳定的存储器(non-volatile memory)，例如磁盘存储器。存储器1005可选的还可以是独立于前述处理器1001的存储装置。

本领域技术人员可以理解，图1中示出的设备结构并不构成对目标物识别设备的限定，可以包括比图示更多或更少的部件，或者组合某些部件，或者不同的部件布置。

如图1所示，作为一种存储介质的存储器1005中可以包括操作系统、网络通信模块、用户接口模块以及目标物识别程序。

在图1所示的目标物识别设备中，网络接口1004主要用于连接外网，与其他网络设备进行数据通信；用户接口1003主要用于连接用户设备，与所述用户设备进行数据通信；本发明设备通过处理器1001调用存储器1005中存储的目标物识别程序，并执行本发明实施例提供的目标物识别方法。

基于上述硬件结构，提出本发明目标物识别方法实施例。

参照图2，图2为本发明目标物识别方法第一实施例的流程示意图。

在第一实施例中，所述目标物识别方法包括以下步骤：

步骤S10，在获取到目标物识别指令时，获取初始目标物信息。

需要说明的是，本实施例的执行主体可为目标物识别方法设备，还可为其他可实现相同或相似功能的设备，本实施例对此不作限制，在本实施例中，以目标物识别方法设备为例进行说明。

应当理解的是，图3为本实施例整体流程示意图，包括：传感层、协议分析层、消息滤波层、目标跟踪层和融合层，以图3在前期考虑纵向速度的基础上，修改模型的目标跟踪层判决方法，加入了模型的横向速度判据条件，从而达到可有效排除路边存在的树木等静态目标对雷达环境感知的干扰，实现提高目标物识别的准确性的目的。

可以理解的是，继续参照图3所示，目标物识别指令可以是传感层进行周围目标物的探测识别的指令，在获取到目标物识别指令时，获取初始目标物信息，而在获取初始目标物信息之前需要通过获取雷达及摄像头采集的原始目标物信息，对原始目标物信息进行解析，得到原始环境信息和原始目标物参数信息，对所述原始环境信息和原始目标物参数信息进行目标物过滤，得到初始目标物信息。

应当理解的是，雷达及摄像头可以为毫米波雷达及Mobileye机器视觉，本实施例对此不作限制。

可以理解的是，毫米波雷达用于原始目标物及其运动状态参数的检测和目标物融合通信(Rich Communication Suite，RCS)的测量，机器视觉相机用于车道线等交通静态标识的识别，同时辅助进行原始目标物及其运动状态参数的检测，首先，毫米波雷达和机器视觉相机采集原始目标物获得原始目标物信息，将原始目标物信息通过CNA总线传输，在协议解析层，经过毫米波雷达信息解析和摄像头CNA协议解析得到原始环境信息和原始目标物参数信息，原始环境信息包括道路、车辆、行人、路标等信息，原始目标物参数信息包括原始目标物的距离、吸收率、速度、加速度等信息，其中得到的原始目标物参数信息是通过原始环境信息中的车道线为参照物进行解析的，在信息滤波层中，在信息滤波层通过对原始环境信息和原始目标物参数信息滤除虚警的目标，就可以获取初始目标物信息。

步骤S20，提取所述初始目标物信息的预设距离信息。

需要说明的是，获取目标车辆的目标车辆信息，提取所述初始目标物信息对应的初始目标物相对于所述目标车辆信息对应的目标车辆之间的横向距离和纵向距离，将所述横向距离和纵向距离作为所述预设距离信息。

可以理解的是，以目标车辆雷达为中心点，提取初始目标物相对于目标车辆的横向距离和纵向距离。

步骤S30，根据所述预设距离信息对所述初始目标物信息进行识别，得到目标物信息。

应当理解的是，预设距离信息包括横向距离和纵向距离，通过判断纵向距离大于预设纵向距离时，限定横向距离在第一横向距离范围内，则此范围内识别的初始目标物信息可以作为目标物信息，进一步判断纵向距离小于等于预设纵向距离时，限定横向距离在第二横向距离范围内，则此范围内识别的初始目标物信息可以作为目标物信息，再次判断横向距离在预设横向距离范围内，且当前行驶速度大于预设行驶速度，则此范围内识别的初始目标物信息可以作为目标物信息。

可以理解的是，第一横向距离范围和第二横向距离范围可以是以目标车辆的毫米波雷达为中心线左右对称的横向距离值之和，第一横向距离范围、第二横向距离范围以及预设行驶速度可以为本领域技术人员可以根据具体情况设定的值，本实施例对此不作限制。

步骤S40，提取所述目标物信息中的目标静态物信息和目标非静态物信息，对所述目标静态物信息和目标非静态物信息进行信息融合，得到融合后的目标物信息。

需要说明的是，在融合层中，通过从目标物信息提取目标静态物信息和目标非静态物信息，再通过ARS雷达和Mobileye信息的加权融合对提取的目标静态物信息和目标非静态物信息进行信息融合，就可以得到融合后的目标物信息。

本实施例中通过在获取到目标物识别指令时，获取初始目标物信息，提取所述初始目标物信息的预设距离信息，根据所述预设距离信息对所述初始目标物信息进行识别，得到目标物信息，提取所述目标物信息中的目标静态物信息和目标非静态物信息，对所述目标静态物信息和目标非静态物信息进行信息融合，得到融合后的目标物信息。通过对所述初始目标物信息进行识别得到目标物信息，再对目标物信息进行提取和融合，从而有解决在雷达探测范围较宽时，将前方静止目标及非靠近本车横向移动行人误识别为危险目标的问题，提高目标物识别的准确性。

在一实施例中，如图4所示，基于第一实施例提出本发明目标物识别方法第二实施例，所述步骤S20，包括：

步骤S201，获取目标车辆的目标车辆信息。

可以理解的是，目标车辆信息包括目标车辆的位置信息和速度信息等信息，因此，获取目标车辆对应的位置信息和速度信息等信息。

步骤S202，提取所述初始目标物信息对应的初始目标物相对于所述目标车辆信息对应的目标车辆之间的横向距离和纵向距离。

需要说明的是，根据目标车辆对应的位置信息和速度信息，通过雷达提取初始目标物信息对应的初始目标物相对于目标车辆信息对应的目标车辆之间的相对速度信息，根据相对速度信息进行积分计算得到所述初始目标物信息对应的初始目标物相对于所述目标车辆信息对应的目标车辆之间的距离信息，也就是横向距离和纵向距离。

可以理解的是，例如，图5为本实施例的横向距离和纵向距离示意图，以目标车辆的毫米波雷达为坐标中心点，若初始目标物在目标车辆右侧，初始目标物的坐标点为(a，b)，则相应的初始目标物与目标车辆之间的位置关系a为横向距离，b则为纵向距离。

步骤S203，将所述横向距离和纵向距离作为所述预设距离信息。

可以理解的是，预设距离信息包括初始目标物相对于目标车辆之间的横向距离和纵向距离。

本实施例中通过获取目标车辆的目标车辆信息，确定初始目标物信息对应的初始目标物相对于目标车辆信息对应的目标车辆之间的预设距离信息包括的横向距离和纵向距离，从而进一步提高目标物识别的准确性。

在一实施例中，如图6所示，基于第一实施例或第二实施例提出本发明目标物识别方法第三实施例，在本实施例中，基于第一实施例进行说明，所述步骤S30，包括：

步骤S301，判断所述纵向距离是否大于预设纵向距离。

应当理解的是，预设纵向距离可以为本领域技术人员可以根据具体情况设定的值，本实施例对此不作限制，本实施例可以用预设纵向距离为20米进行说明。

步骤S302，若所述纵向距离大于所述预设纵向距离，则判断所述横向距离是否在预设第一横向距离范围内。

可以理解的是，通过判断若纵向距离大于20米时，进一步判断横向距离是否在预设第一横向距离范围内。

步骤S303，若所述横向距离在所述第一横向距离范围内，则将所述初始目标物信息作为目标物信息。

需要说明的是，通过判断若横向距离在第一横向距离范围内，则可以将初始目标物信息作为目标物信息，若横向距离不在第一横向距离范围内，则初始目标物信息不可以作为目标物信息，例如，假设初始目标物信息的横向距离为1米，第一横向距离为4米，也就是说判断横向距离1米是否在以目标车辆为中心线左右横向距离值2米处内，通过判断1米在左右横向距离值2米内，则可以将初始目标物信息作为目标物信息。假设初始目标物信息的横向距离为3米，第一横向距离为4米，也就是说判断横向距离3米是否在以目标车辆为中心线左右横向距离值2米内，通过判断3米不在左右横向距离值2米内，则初始目标物信息不可以作为目标物信息。

进一步的，步骤S301之后，还包括：

若所述纵向距离小于等于所述预设纵向距离，则判断所述横向距离是否在预设第二横向距离范围内。

可以理解的是，通过判断若纵向距离小于等于20米时，进一步判断横向距离是否在预设二横向距离范围内。

若所述横向距离在第二横向距离范围内，则将所述初始目标物信息作为目标物信息。

需要说明的是，通过判断若横向距离在第二横向距离范围内，则可以将初始目标物信息作为目标物信息，若横向距离不在第二横向距离范围内，则初始目标物信息不可以作为目标物信息，例如，假设初始目标物信息的横向距离为1米，第二横向距离为2.4米，也就是说判断横向距离1米是否在以目标车辆为中心线左右横向距离值1.2米处内，通过判断1米在左右横向距离值1.2米内，则可以将初始目标物信息作为目标物信息。假设初始目标物信息的横向距离为2米，第二横向距离为1.2米，也就是说判断横向距离2米是否在以目标车辆为中心线左右横向距离值1.2米内，通过判断2米不在左右横向距离值1.2米内，则初始目标物信息不可以作为目标物信息。

进一步的，步骤S30，还包括：

判断所述横向距离是否在预设横向距离范围内。

需要说明的是，在判断所述横向距离是否在预设横向距离范围内之前，需要获取所述初始目标物信息的行驶方向，若所述行驶方向是往目标车辆横向方向移动，则执行判断所述横向距离是否在预设横向距离范围内的步骤。

应当理解的是，获取初始目标物信息的行驶方向，若行驶方向是往目标车辆横向方向移动，则可以进行横向距离是否在预设横向距离范围内的步骤，若行驶方向不是往目标车辆横向方向移动，则说明这种情况下的初始目标物信息不可以作为目标物信息。

需要说明的是，预设横向距离范围可以是以目标车辆的毫米波雷达为中心线左右对称的横向距离值之和，预设纵向距离可以为本领域技术人员可以根据具体情况设定的值，本实施例对此不作限制，本实施例可以用预设横向距离为8米进行举例说明。

若所述横向距离在预设横向距离范围内，则获取所述初始目标物信息的当前行驶速度，判断所述当前行驶速度是否大于预设行驶速度。

可以理解的是，若横向距离在8米范围内，也就是说若横向距离是在以目标车辆为中心线左右横向距离值4米内，通过获取初始目标物信息的当前行驶速度，进一步判断当前行驶速度是否大于预设行驶速度。

若所述行驶速度大于预设行驶速度，则将所述初始目标物信息作为目标物信息。

需要说明的是，之前判断获取的初始目标物信息的当前行驶方向是往目标车辆横向方向移动的，通过在当前行驶方向是往目标车辆横向方向移动的且横向距离在预设横向距离范围的情况下，判断若行驶速度大于预设行驶速度，则初始目标物信息作为目标物信息，若行驶速度小于等于预设行驶速度，则初始目标物信息不可以作为目标物信息。例如，在当前行驶方向是往目标车辆横向方向移动的且横向距离在预设横向距离范围的情况下，假设预设行驶速度为1m/s，若初始目标物信息的行驶速度为2m/s，通过判断行驶速度大于预设行驶速度，则初始目标物信息作为目标物信息，若初始目标物信息的行驶速度为0.5m/s，通过判断行驶速度小于预设行驶速度，则初始目标物信息不可以作为目标物信息。

本实施例中通过确定预设距离信息的横向距离和纵向距离，对横向距离和纵向距离做进一步的识别，并判断初始目标物信息是否可以作为目标物信息，然后在获取初始目标物信息的行驶方向信息和速度信息时，对横向距离和速度信息做识别，并再次判断初始目标物信息是否可以作为目标物信息，从而进一步提高目标物识别的准确性。

此外，本发明实施例还提出一种存储介质，所述存储介质上存储有目标物识别程序，所述目标物识别程序被处理器执行时实现如上文所述的目标物识别方法的步骤。

由于本存储介质采用了上述所有实施例的全部技术方案，因此至少具有上述实施例的技术方案所带来的所有有益效果，在此不再一一赘述。

此外，参照图7，本发明实施例还提出一种目标物识别装置，所述目标物识别装置包括：

获取模块10，用于在获取到目标物识别指令时，获取初始目标物信息。

可以理解的是目标物识别指令可以是传感层进行周围目标物的探测识别的指令，在获取到目标物识别指令时，获取初始目标物信息，而在获取初始目标物信息之前需要通过获取雷达及摄像头采集的原始目标物信息，对原始目标物信息进行解析，得到原始环境信息和原始目标物参数信息，对所述原始环境信息和原始目标物参数信息进行目标物过滤，得到初始目标物信息。

应当理解的是，雷达及摄像头可以为毫米波雷达及Mobileye机器视觉，本实施例对此不作限制。

可以理解的是，毫米波雷达用于原始目标物及其运动状态参数的检测和目标物融合通信(Rich Communication Suite，RCS)的测量，机器视觉相机用于车道线等交通静态标识的识别，同时辅助进行原始目标物及其运动状态参数的检测，首先，毫米波雷达和机器视觉相机采集原始目标物获得原始目标物信息，将原始目标物信息通过CNA总线传输，在协议解析层，经过毫米波雷达信息解析和摄像头CNA协议解析得到原始环境信息和原始目标物参数信息，原始环境信息包括道路、车辆、行人、路标等信息，原始目标物参数信息包括原始目标物的距离、吸收率、速度、加速度等信息，其中得到的原始目标物参数信息是通过原始环境信息中的车道线为参照物进行解析的，在信息滤波层中，在信息滤波层通过对原始环境信息和原始目标物参数信息滤除虚警的目标，就可以获取初始目标物信息。

提取模块20，用于提取所述初始目标物信息的预设距离信息。

需要说明的是，获取目标车辆的目标车辆信息，提取所述初始目标物信息对应的初始目标物相对于所述目标车辆信息对应的目标车辆之间的横向距离和纵向距离，将所述横向距离和纵向距离作为所述预设距离信息。

可以理解的是，以目标车辆雷达为中心点，提取初始目标物相对于目标车辆的横向距离和纵向距离。

识别模块30，用于根据所述预设距离信息对所述初始目标物信息进行识别，得到目标物信息。

应当理解的是，预设距离信息包括横向距离和纵向距离，通过判断纵向距离大于预设纵向距离时，限定横向距离在第一横向距离范围内，则此范围内识别的初始目标物信息可以作为目标物信息，进一步判断纵向距离小于等于预设纵向距离时，限定横向距离在第二横向距离范围内，则此范围内识别的初始目标物信息可以作为目标物信息，再次判断横向距离在预设横向距离范围内，且当前行驶速度大于预设行驶速度，则此范围内识别的初始目标物信息可以作为目标物信息。

可以理解的是，第一横向距离范围和第二横向距离范围可以是以目标车辆的毫米波雷达为中心线左右对称的横向距离值之和，第一横向距离范围、第二横向距离范围以及预设行驶速度可以为本领域技术人员可以根据具体情况设定的值，本实施例对此不作限制。

融合模块40，用于提取所述目标物信息中的目标静态物信息和目标非静态物信息，对所述目标静态物信息和目标非静态物信息进行信息融合，得到融合后的目标物信息。

需要说明的是，在融合层中，通过获得了目标物信息，需要从目标物信息提取目标静态物信息和目标非静态物信息，再通过ARS雷达和Mobileye信息的加权融合对提取的目标静态物信息和目标非静态物信息进行信息融合，就可以得到融合后的目标物信息。

本实施例中通过在获取到目标物识别指令时，获取初始目标物信息，提取所述初始目标物信息的预设距离信息，根据所述预设距离信息对所述初始目标物信息进行识别，得到目标物信息，提取所述目标物信息中的目标静态物信息和目标非静态物信息，对所述目标静态物信息和目标非静态物信息进行信息融合，得到融合后的目标物信息。通过对所述初始目标物信息进行识别得到目标物信息，再对目标物信息进行提取和融合，从而有解决在雷达探测范围较宽时，将前方静止目标及非靠近本车横向移动行人误识别为危险目标的问题，提高目标物识别的准确性。

在一实施例中，所述获取模块10，还用于获取雷达及摄像头采集的原始目标物信息；对原始目标物信息进行解析，得到原始环境信息和原始目标物参数信息；对所述原始环境信息和原始目标物参数信息进行目标物过滤，得到初始目标物信息。

在一实施例中，所述提取模块20，还用于获取目标车辆的目标车辆信息；提取所述初始目标物信息对应的初始目标物相对于所述目标车辆信息对应的目标车辆之间的横向距离和纵向距离；将所述横向距离和纵向距离作为所述预设距离信息。

在一实施例中，所述识别模块30，还用于判断所述纵向距离是否大于预设纵向距离；若所述纵向距离大于所述预设纵向距离，则判断所述横向距离是否在预设第一横向距离范围内；若所述横向距离在所述第一横向距离范围内，则将所述初始目标物信息作为目标物信息。

在一实施例中，所述识别模块30，还用于若所述纵向距离小于等于所述预设纵向距离，则判断所述横向距离是否在预设第二横向距离范围内；若所述横向距离在第二横向距离范围内，则将所述初始目标物信息作为目标物信息。

在一实施例中，所述识别模块40，还用于判断所述横向距离是否在预设横向距离范围内；若所述横向距离在预设横向距离范围内，则获取所述初始目标物信息的当前行驶速度，判断所述当前行驶速度是否大于预设行驶速度；若所述行驶速度大于预设行驶速度，则将所述初始目标物信息作为目标物信息。

在一实施例中，所述获取模块10，还用于获取所述初始目标物信息的行驶方向；若所述行驶方向是往目标车辆横向方向移动，则执行所述判断所述横向距离是否在预设横向距离范围内的步骤。

在本发明所述目标物识别装置的其他实施例或具体实现方法可参照上述各方法实施例，此处不再赘述。

需要说明的是，在本文中，术语“包括”、“包含”或者其任何其他变体意在涵盖非排他性的包含，从而使得包括一系列要素的过程、方法、物品或者装置不仅包括那些要素，而且还包括没有明确列出的其他要素，或者是还包括为这种过程、方法、物品或者装置所固有的要素。在没有更多限制的情况下，由语句“包括一个……”限定的要素，并不排除在包括该要素的过程、方法、物品或者装置中还存在另外的相同要素。

上述本发明实施例序号仅仅为了描述，不代表实施例的优劣。

通过以上的实施方式的描述，本领域的技术人员可以清楚地了解到上述实施例方法可借助软件加必需的通用硬件平台的方式来实现，当然也可以通过硬件，但很多情况下前者是更佳的实施方式。基于这样的理解，本发明的技术方案本质上或者说对现有技术做出贡献的部分可以以软件产品的形式体现出来，该估算机软件产品存储在如上所述的一个估算机可读存储介质(如ROM/RAM、磁碟、光盘)中，包括若干指令用以使得一台智能目标物识别设备(可以是手机，估算机，目标物识别设备，空调器，或者目标物识别设备等)执行本发明各个实施例所述的方法。

以上仅为本发明的优选实施例，并非因此限制本发明的专利范围，凡是利用本发明说明书及附图内容所作的等效结构或等效流程变换，或直接或间接运用在其他相关的技术领域，均同理包括在本发明的专利保护范围内。