【技術(shù)實現(xiàn)步驟摘要】
本專利技術(shù)涉及激光雷達，尤其涉及一種基于三維點云的拖點目標(biāo)識別方法及雷達系統(tǒng)。
技術(shù)介紹
1、列車出行是人們最重要的交通出行方式之一，列車包括動車、高鐵等，鐵路用于動車、高鐵等列車的運行，列車可以在鐵路上行駛。但是，列車的重量巨大，為了避免列車行駛造成地面塌陷，鐵路線路中均設(shè)置有鐵軌，用于支撐列車，并且，在鐵軌的下方還設(shè)置有枕木，從而分散列車的重量，緩解列車對于地面的壓力。
2、鐵路的鋪設(shè)位置所處的環(huán)境包括山川、隧道、平原等，由于自然因素，鐵路上可能發(fā)生落石、滑坡、坍塌等危險現(xiàn)象，因此，會有障礙物掉落在鐵路上，從而阻塞線路，危及列車的行駛安全，造成人員財產(chǎn)的損失。為此，工作人員會采用雷達系統(tǒng)采集二維或三維的點云數(shù)據(jù)進行線障檢測，并對于尺寸大于預(yù)設(shè)尺寸的障礙物進行告警。
3、但是，在雷達將激光脈沖投射至第一物體的邊緣時，會有部分激光脈沖投射至位于第一物體之后的第二物體上，從而在第一物體和第二物體之間形成拖點，這些拖點會引發(fā)誤告警，導(dǎo)致雷達系統(tǒng)的告警準(zhǔn)確性低。為了提高雷達系統(tǒng)準(zhǔn)確性，雷達系統(tǒng)可以學(xué)習(xí)所有可能產(chǎn)生拖點的位置，從而在應(yīng)用的過程中，將拖點判定為點云背景的一部分，避免拖點觸發(fā)告警。但是這種學(xué)習(xí)的方式消耗時間長，并且會影響真實障礙物的判定，導(dǎo)致出現(xiàn)漏報告警。
技術(shù)實現(xiàn)思路
1、本申請?zhí)峁┮环N基于三維點云的拖點目標(biāo)識別方法及雷達系統(tǒng)，以解決拖點目標(biāo)影響雷達系統(tǒng)對于障礙物的檢測，出現(xiàn)誤告警的問題。
2、第一方面，本申請的部分實施例提供一種基于三維點
3、通過雷達設(shè)備掃描檢測范圍內(nèi)的點云數(shù)據(jù)；
4、在所述檢測范圍內(nèi)劃分防區(qū)檢測范圍；
5、在所述點云數(shù)據(jù)中，篩選出位于所述防區(qū)檢測范圍內(nèi)的防區(qū)點云數(shù)據(jù)；
6、從所述防區(qū)點云數(shù)據(jù)中濾除背景點云數(shù)據(jù)，以獲取目標(biāo)點云數(shù)據(jù)，所述背景點云數(shù)據(jù)為所述雷達設(shè)備根據(jù)檢測范圍內(nèi)的非檢測目標(biāo)所生成的點云數(shù)據(jù)；
7、對所述目標(biāo)點云數(shù)據(jù)執(zhí)行聚類分割，得到多個分割目標(biāo)；
8、如果所述分割目標(biāo)的投影尺寸大于告警尺寸，則對所述分割目標(biāo)執(zhí)行拖點識別。
9、在一些實施例中，所述方法還包括：
10、獲取預(yù)設(shè)數(shù)量的樣本點云數(shù)據(jù)；
11、基于所述防區(qū)檢測范圍在所述樣本點云數(shù)據(jù)中篩選樣本防區(qū)點云數(shù)據(jù)；
12、對所述樣本防區(qū)點云數(shù)據(jù)執(zhí)行預(yù)設(shè)倍數(shù)的降樣本處理，以得到降樣本點云數(shù)據(jù)；
13、根據(jù)降樣本點云數(shù)據(jù)生成點云樹形數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)。
14、在一些實施例中，所述方法還包括：
15、對所述分割目標(biāo)執(zhí)行拖點識別，還包括：
16、遍歷所述分割目標(biāo)內(nèi)的參考點，并在所述參考點中選取識別點；
17、根據(jù)所述識別點以及所述雷達設(shè)備的坐標(biāo)原點生成識別直線；
18、根據(jù)預(yù)設(shè)步長在所述識別直線中依次選取識別點；
19、根據(jù)所述點云樹形數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)對所述識別點執(zhí)行臨近點檢測，以獲取拖點目標(biāo)。
20、在一些實施例中，根據(jù)所述點云樹形數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)對所述識別點執(zhí)行臨近點檢測，還包括：
21、獲取所述雷達設(shè)備的精度；
22、根據(jù)所述精度和所述點云數(shù)據(jù)的位置計算搜索半徑；
23、按照所述搜索半徑在所述點云樹形數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)中搜索所述識別點的臨近點；
24、如果搜索到所述識別點的至少一個臨近點，則將所述識別點標(biāo)記為拖點；
25、在所述拖點的數(shù)量與所述識別點的數(shù)量相同時，將所述分割目標(biāo)標(biāo)記為拖點目標(biāo)。
26、在一些實施例中，所述方法還包括：
27、設(shè)置搜索所述臨近點的搜索時長；
28、在經(jīng)過所述搜索時長之后，若沒有搜索到所述臨近點，則經(jīng)過預(yù)設(shè)時長之后重新搜索所述臨近點；
29、在經(jīng)過預(yù)設(shè)次數(shù)的搜索之后，則將所述分割目標(biāo)標(biāo)記為非拖點目標(biāo)。
30、在一些實施例中，所述方法還包括：
31、檢測所述拖點目標(biāo)的靜止時長；
32、如果所述靜止時長大于或等于時間閾值，則生成告警信號，所述告警信號用于指示所述雷達設(shè)備執(zhí)行聲光報警。
33、在一些實施例中，所述方法還包括：
34、將所述拖點目標(biāo)通過網(wǎng)絡(luò)通道上傳至所述雷達設(shè)備的中心服務(wù)器；
35、通過所述中心服務(wù)器將所述拖點目標(biāo)發(fā)送至終端設(shè)備。
36、在一些實施例中，對所述目標(biāo)點云數(shù)據(jù)執(zhí)行聚類分割，還包括：
37、遍歷所述目標(biāo)點云數(shù)據(jù)中的像素點；
38、根據(jù)所述像素點與聚類中心點的距離將所述目標(biāo)點云數(shù)據(jù)切割為多個點云區(qū)域，所述聚類中心點為目標(biāo)點云數(shù)據(jù)中用于分類的樣本數(shù)據(jù)點；
39、根據(jù)所述點云區(qū)域生成所述分割目標(biāo)。
40、在一些實施例中，篩選出位于所述防區(qū)檢測范圍內(nèi)的防區(qū)點云數(shù)據(jù)，還包括：
41、在所述點云數(shù)據(jù)中提取像素點坐標(biāo)；
42、獲取所述防區(qū)檢測范圍的坐標(biāo)區(qū)間；
43、將所述像素點坐標(biāo)位于所述坐標(biāo)區(qū)間內(nèi)的點云數(shù)據(jù)標(biāo)記為防區(qū)點云數(shù)據(jù)。
44、第二方面，本申請的部分實施例提供一種雷達系統(tǒng)，所述系統(tǒng)包括雷達設(shè)備和檢測模塊，所述檢測模塊被配置為執(zhí)行：
45、通過雷達設(shè)備掃描檢測范圍內(nèi)的點云數(shù)據(jù)；
46、在所述檢測范圍內(nèi)劃分防區(qū)檢測范圍；
47、在所述點云數(shù)據(jù)中，篩選出位于所述防區(qū)檢測范圍內(nèi)的防區(qū)點云數(shù)據(jù)；
48、從所述防區(qū)點云數(shù)據(jù)中濾除背景點云數(shù)據(jù)，以獲取目標(biāo)點云數(shù)據(jù)，所述背景點云數(shù)據(jù)為所述雷達設(shè)備根據(jù)檢測范圍內(nèi)的非檢測目標(biāo)所生成的點云數(shù)據(jù)；
49、對所述目標(biāo)點云數(shù)據(jù)執(zhí)行聚類分割，得到多個分割目標(biāo)；
50、如果所述分割目標(biāo)的投影尺寸大于告警尺寸，則對所述分割目標(biāo)執(zhí)行拖點識別。
51、由以上方案可知，本申請?zhí)峁┮环N基于三維點云的拖點目標(biāo)識別方法及雷達系統(tǒng)，通過雷達設(shè)備掃描檢測范圍內(nèi)的點云數(shù)據(jù)，并在檢測范圍內(nèi)劃分防區(qū)檢測范圍。然后在點云數(shù)據(jù)中，篩選出位于防區(qū)檢測范圍內(nèi)的防區(qū)點云數(shù)據(jù)，從防區(qū)點云數(shù)據(jù)濾除背景點云數(shù)據(jù)，以獲取目標(biāo)點云數(shù)據(jù)，并對目標(biāo)點云數(shù)據(jù)執(zhí)行聚類分割，得到多個分割目標(biāo)，如果分割目標(biāo)大于告警尺寸，則對分割目標(biāo)執(zhí)行拖點識別。本實施例通過將防區(qū)內(nèi)的目標(biāo)點云數(shù)據(jù)進行分割，并對根據(jù)分割目標(biāo)的尺寸進行告警判定，便于篩選出符合告警的分割目標(biāo)，提高告警效率，并且通過對分割目標(biāo)進行拖點識別，將屬于拖點目標(biāo)的分目標(biāo)濾除，以提高雷達設(shè)備告警的準(zhǔn)確性。
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1.一種基于三維點云的拖點目標(biāo)識別方法，其特征在于，所述方法包括：
2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的基于三維點云的拖點目標(biāo)識別方法，其特征在于，所述方法還包括：
3.根據(jù)權(quán)利要求2所述的基于三維點云的拖點目標(biāo)識別方法，其特征在于，對所述分割目標(biāo)執(zhí)行拖點識別，還包括：
4.根據(jù)權(quán)利要求3所述的基于三維點云的拖點目標(biāo)識別方法，其特征在于，根據(jù)所述點云樹形數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)對所述識別點執(zhí)行臨近點檢測，還包括：
5.根據(jù)權(quán)利要求4所述的基于三維點云的拖點目標(biāo)識別方法，其特征在于，所述方法還包括：
6.根據(jù)權(quán)利要求4所述的基于三維點云的拖點目標(biāo)識別方法，其特征在于，所述方法還包括：
7.根據(jù)權(quán)利要求3所述的基于三維點云的拖點目標(biāo)識別方法，其特征在于，所述方法還包括：
8.根據(jù)權(quán)利要求1所述的基于三維點云的拖點目標(biāo)識別方法，其特征在于，對所述目標(biāo)點云數(shù)據(jù)執(zhí)行聚類分割，還包括：
9.根據(jù)權(quán)利要求1所述的基于三維點云的拖點目標(biāo)識別方法，其特征在于，篩選出位于所述防區(qū)檢測范圍內(nèi)的防區(qū)點云數(shù)據(jù)，還包括：
10.
...【技術(shù)特征摘要】
1.一種基于三維點云的拖點目標(biāo)識別方法，其特征在于，所述方法包括：
2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的基于三維點云的拖點目標(biāo)識別方法，其特征在于，所述方法還包括：
3.根據(jù)權(quán)利要求2所述的基于三維點云的拖點目標(biāo)識別方法，其特征在于，對所述分割目標(biāo)執(zhí)行拖點識別，還包括：
4.根據(jù)權(quán)利要求3所述的基于三維點云的拖點目標(biāo)識別方法，其特征在于，根據(jù)所述點云樹形數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)對所述識別點執(zhí)行臨近點檢測，還包括：
5.根據(jù)權(quán)利要求4所述的基于三維點云的拖點目標(biāo)識別方法，其特征在于，所述方法還包括：
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【專利技術(shù)屬性】
技術(shù)研發(fā)人員：任國忠，趙肖良，常樂，
申請(專利權(quán))人：保定市天河電子技術(shù)有限公司，
類型：發(fā)明
國別省市：
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