【技術實現步驟摘要】
本申請涉及數據處理，特別是涉及基于車輛復雜度的點云預調度方法及系統。
技術介紹
1、車輛復雜度是指交通擁堵指數或交通運行指數，即車道上的車輛行駛環境。點云數據可以準確反映車輛周圍的環境，是自動駕駛系統感知和規劃的重要輸入。但是點云數據體積通常很大，而車載計算資源有限，如何高效地處理大量點云數據是一個關鍵問題。點云數據的處理復雜度與場景的復雜程度高度相關。在簡單的高速公路環境中，點云數據相對稀疏、變化較小；而在復雜的城市環境中，點云數據密集、變化劇烈。所以，需要根據不同的點云分布采取不同的處理策略。
2、綜上所述，本申請解決了現有技術中點云數據處理速度較慢，效率不高的問題。
技術實現思路
1、基于此，有必要針對上述技術問題，提供一種能夠提高點云數據的處理速度和處理效率的基于車輛復雜度的點云預調度方法及系統。
2、第一方面，本申請提供了基于車輛復雜度的點云預調度方法，所述方法包括：交互交通管理系統，獲取歷史交通數據，對所述歷史交通數據進行標注，獲取點云識別訓練集；基于所述點云識別訓練集構建點云識別模塊，所述點云識別模塊以目標車輛的周圍實時圖像為輸入，輸出所述目標車輛周圍的點云分布；讀取處理策略數據庫，將所述點云分布輸入所述處理策略數據庫中，獲取目標處理策略；評估所述目標車輛的車載計算資源，當所述車載計算資源不足時，基于所述車載計算資源對所述目標處理策略進行優化，獲取優化處理策略；基于所述優化處理策略，控制所述車載計算資源對所述點云分布進行響應處理。
4、本申請中提供的一個或多個技術方案，至少具有如下技術效果或優點：
5、首先，交互交通管理系統，獲取歷史交通數據，對所述歷史交通數據進行標注，獲取點云識別訓練集；其次基于所述點云識別訓練集構建點云識別模塊，所述點云識別模塊以目標車輛的周圍實時圖像為輸入，輸出所述目標車輛周圍的點云分布；接下來讀取處理策略數據庫，將所述點云分布輸入所述處理策略數據庫中，獲取目標處理策略；然后評估所述目標車輛的車載計算資源，當所述車載計算資源不足時，基于所述車載計算資源對所述目標處理策略進行優化，獲取優化處理策略；最后基于所述優化處理策略，控制所述車載計算資源對所述點云分布進行響應處理。本申請解決了現有技術中點云數據處理速度較慢，效率不高的技術問題，達到了提高點云數據的處理速度和處理效率的技術效果。
6、上述說明僅是本申請技術方案的概述，為了能夠更清楚了解本申請的技術手段，而可依照說明書的內容予以實施，并且為了讓本申請的上述和其他目的、特征和優點能夠更明顯易懂，以下特舉本申請的具體實施方式。
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1.基于車輛復雜度的點云預調度方法，其特征在于，所述方法包括：
2.根據權利要求1所述的方法，其特征在于，交互交通管理系統，獲取歷史交通數據，包括：
3.根據權利要求2所述的方法，其特征在于，所述方法還包括：
4.根據權利要求1所述的方法，其特征在于，基于所述點云識別訓練集構建點云識別模塊，包括：
5.根據權利要求1所述的方法，其特征在于，在讀取處理策略數據庫之前，所述方法還包括：
6.根據權利要求1所述的方法，其特征在于，基于所述車載計算資源對所述目標處理策略進行優化，獲取優化處理策略；
7.根據權利要求1所述的方法，其特征在于，當所述車載計算資源充足時，基于所述目標處理策略，控制所述車載計算資源對所述點云分布進行響應處理。
8.基于車輛復雜度的點云預調度系統，其特征在于，所述系統包括：
【技術特征摘要】
1.基于車輛復雜度的點云預調度方法，其特征在于，所述方法包括：
2.根據權利要求1所述的方法，其特征在于，交互交通管理系統，獲取歷史交通數據，包括：
3.根據權利要求2所述的方法，其特征在于，所述方法還包括：
4.根據權利要求1所述的方法，其特征在于，基于所述點云識別訓練集構建點云識別模塊，包括：
5.根據權利要求1所述的方法，其特征在于，在...
【專利技術屬性】
技術研發人員：閆軍，項炎平，
申請(專利權)人：領航智能唐山科技有限公司，
類型：發明
國別省市：
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