一种物体检测方法及装置制造方法及图纸

本发明专利技术提供一种物体检测方法及装置，应用于汽车技术领域，该方法在得到待处理点云后，以第一预设距离阈值为激光点间距的上限值，对待处理点云中的激光点进行聚类，得到至少一个点云簇，使得所得点云簇中包括至少一个检测对象，针对所得的每一点云簇，构建点云簇的有向包围框，并将所得有向包围框对应的空间划分为多个预设规格的体素，使得一个点云簇对应多个体素。在根据点云簇对应的体素，确定点云簇内包括的检测对象的目标数量后，对点云簇对应的体素进行聚类，直至得到目标数量个体素簇，以使同一体素簇内的激光点对应同一个检测对象，本方法能够解决现有技术中存在的过聚类和欠聚类问题，提高物体检测的准确度，有助于改善行程安全性。

【技术实现步骤摘要】
一种物体检测方法及装置
本专利技术属于汽车
，尤其涉及一种物体检测方法及装置。
技术介绍
在辅助驾驶、智能驾驶领域中，车载激光雷达作为探测车辆周围障碍物的主要手段而得到广泛应用。在每个探测周期里，车载激光雷达都会反馈由若干激光点组成的点云，车载控制器通过分析点云完成车辆周围的障碍物的检测。具体的，车载控制器在得到激光雷达反馈的点云后，往往首先对激光雷达进行聚类分析，得到一个或多个点云簇，并认为一个点云簇对应一个物体，进一步的，还会应用点云分类算法对所得点云簇进行分类，确定各点云簇对应的物体的类别。然而，在实际应用中，车辆的行驶环境极为复杂，车辆周围的物体以及物体之间的距离在不断变化，现有的物体检测方法在识别物体时往往存在欠聚类和过聚类的问题，所谓欠聚类，是指将大型物体，比如卡车，识别为独立的两个物体；所谓过聚类，是指将间距较小的两个问题，比如行人和小轿车，识别为一个物体。显然，现有物体检测方法的检测准确度不高，影响车辆的安全行驶。
技术实现思路
有鉴于此，本专利技术的目的在于提供一种物体检测方法及装置，解决现有技术中存在的过聚类和欠聚类问题，提高物体检测的准确度，有助于改善行程安全性，具体方案如下：第一方面，本专利技术提供一种物体检测方法，包括：获取待处理点云；以第一预设距离阈值为激光点间距的上限值，对所述待处理点云中的激光点进行聚类，得到至少一个点云簇；其中，所述点云簇中包括至少一个检测对象，所述第一预设距离阈值基于同一检测对象的不同部分之间可能出现的最大距离设置；构建所述点云簇的有向包围框，并将所述有向包围框对应的空间划分为多个预设规格的体素；根据所述点云簇对应的体素，确定所述点云簇内包括的检测对象的目标数量；对所述点云簇对应的体素进行聚类，直至得到所述目标数量个体素簇，以使同一所述体素簇内的激光点对应同一个检测对象。可选的，所述根据所述点云簇对应的体素，确定所述点云簇内包括的检测对象的目标数量，包括：获取所述点云簇对应的各体素的体素特征，其中，所述体素特征由预设维数的特征向量表征；根据所述点云簇对应的各体素的体素特征，确定所述点云簇内包括的检测对象的目标数量。可选的，所述获取所述点云簇对应的各体素的体素特征，包括：分别将所述点云簇对应的每一体素作为目标体素；将所述目标体素内包括的激光点输入预训练的特征提取模型，得到所述目标体素的体素特征；其中，所述特征提取模型以体素包括的激光点为输入，以预设维数的特征向量为输出，训练神经网络得到。可选的，所述根据所述点云簇对应的各体素的体素特征，确定所述点云簇内包括的检测对象的目标数量，包括：获取包括多个体素标准特征的体素标准特征集；针对所述点云簇对应的每一个体素，分别计算所述体素的体素特征与各所述体素标准特征的欧式距离；将所得欧式距离小于第二预设距离阈值的体素特征作为目标体素特征；根据所述目标体素特征的数量确定所述点云簇内包括的检测对象的目标数量。可选的，所述体素标准特征集包括多个特征子集；所述根据所述目标体素特征的数量确定所述点云簇内包括的检测对象的目标数量，包括：分别统计各所述特征子集中各所述体素标准特征对应的目标体素特征的数量；针对每一所述特征子集，将所述特征子集中各所述体素标准特征对应的目标体素特征的数量中的最大值，作为所述特征子集对应的检测对象的数量；将各所述特征子集对应的检测对象的数量之和，作为所述点云簇内包括的检测对象的目标数量。可选的，一所述特征子集对应一对象类型，所述方法还包括：根据所述目标体素特征对应的体素标准特征所属的特征子集，确定检测对象对应的对象类型。可选的，获取所述体素标准特征集的过程，包括：获取样本对象的样本点云；构建所述样本点云的有向包围框；将所述样本点云的有向包围框对应的空间划分为多个所述预设规格的样本体素；分别将所述样本体素内包括的激光点输入所述特征提取模型，得到相应的候选体素标准特征；在各所述候选体素标准特征中筛选满足预设筛选规则的体素标准特征，得到所述体素标准特征集。可选的，所述以第一预设距离阈值为激光点间距的上限值，对所述待处理点云中的激光点进行聚类，得到至少一个点云簇，包括：执行如下操作，直至确定所述待处理点云中所有激光点所属的点云簇：构建包括一个目标激光点初始点云簇，其中，所述目标激光点为所述待处理点云簇内未确定所属点云簇的激光点中的任意一个；计算所述目标激光点与所述初始聚类簇以外的激光点的欧式距离；将所得欧式距离小于第一预设距离阈值的激光点保存至所述初始点云簇；将保存至所述初始聚类簇内的激光点依次作为目标激光点；返回所述计算所述目标激光点与所述初始聚类簇以外的激光点的欧式距离步骤，直至所述初始聚类簇以外的激光点与所述初始聚类簇内任一目标激光点之间的欧式距离大于等于所述第一预设距离阈值，得到最终的点云簇。第二方面，本专利技术提供一种物体检测装置，包括：第一获取单元，用于获取待处理点云；第一聚类单元，用于以第一预设距离阈值为激光点间距的上限值，对所述待处理点云中的激光点进行聚类，得到至少一个点云簇；其中，所述点云簇中包括至少一个检测对象，所述第一预设距离阈值基于同一检测对象的不同部分之间可能出现的最大距离设置；划分单元，用于构建所述点云簇的有向包围框，并将所述有向包围框对应的空间划分为多个预设规格的体素；数量确定单元，用于根据所述点云簇对应的体素，确定所述点云簇内包括的检测对象的目标数量；第二聚类单元，用于对所述点云簇对应的体素进行聚类，直至得到所述目标数量个体素簇，以使同一所述体素簇内的激光点对应同一个检测对象。可选的，所述数量确定单元，用于根据所述点云簇对应的体素，确定所述点云簇内包括的检测对象的目标数量时，具体包括：获取所述点云簇对应的各体素的体素特征，其中，所述体素特征由预设维数的特征向量表征；根据所述点云簇对应的各体素的体素特征，确定所述点云簇内包括的检测对象的目标数量。上述本专利技术提供的物体检测方法，在得到待处理点云后，对待处理点云进行两次聚类，第一次聚类得到点云簇的过程中，第一预设距离阈值基于同一检测对象的不同部分之间可能出现的最大距离设置，可以防止将外形较大的检测对象划分为多个个体，解决欠聚类问题，然后针对各个点云簇，以体素为基础进行第二次聚类，在确定各个点云簇内包括的检测对象的目标数量的前提下，以目标数量作为结束聚类过程的结束条件，确保可以检测出点云簇内的每个检测对象，进而解决过聚类的问题，因此，与现有技术相比，本专利技术提供的方法能够解决现有技术中存在的过聚类和欠聚类问题，提高物体检测的准确度，有助于改善行程安全性。附图说明为了更清楚地说明本专利技术实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种物体检测方法，其特征在于，包括：/n获取待处理点云；/n以第一预设距离阈值为激光点间距的上限值，对所述待处理点云中的激光点进行聚类，得到至少一个点云簇；/n其中，所述点云簇中包括至少一个检测对象，所述第一预设距离阈值基于同一检测对象的不同部分之间可能出现的最大距离设置；/n构建所述点云簇的有向包围框，并将所述有向包围框对应的空间划分为多个预设规格的体素；/n根据所述点云簇对应的体素，确定所述点云簇内包括的检测对象的目标数量；/n对所述点云簇对应的体素进行聚类，直至得到所述目标数量个体素簇，以使同一所述体素簇内的激光点对应同一个检测对象。/n

【技术特征摘要】
1.一种物体检测方法，其特征在于，包括：
获取待处理点云；
以第一预设距离阈值为激光点间距的上限值，对所述待处理点云中的激光点进行聚类，得到至少一个点云簇；
其中，所述点云簇中包括至少一个检测对象，所述第一预设距离阈值基于同一检测对象的不同部分之间可能出现的最大距离设置；
构建所述点云簇的有向包围框，并将所述有向包围框对应的空间划分为多个预设规格的体素；
根据所述点云簇对应的体素，确定所述点云簇内包括的检测对象的目标数量；
对所述点云簇对应的体素进行聚类，直至得到所述目标数量个体素簇，以使同一所述体素簇内的激光点对应同一个检测对象。


2.根据权利要求1所述的物体检测方法，其特征在于，所述根据所述点云簇对应的体素，确定所述点云簇内包括的检测对象的目标数量，包括：
获取所述点云簇对应的各体素的体素特征，其中，所述体素特征由预设维数的特征向量表征；
根据所述点云簇对应的各体素的体素特征，确定所述点云簇内包括的检测对象的目标数量。


3.根据权利要求2所述的物体检测方法，其特征在于，所述获取所述点云簇对应的各体素的体素特征，包括：
分别将所述点云簇对应的每一体素作为目标体素；
将所述目标体素内包括的激光点输入预训练的特征提取模型，得到所述目标体素的体素特征；
其中，所述特征提取模型以体素包括的激光点为输入，以预设维数的特征向量为输出，训练神经网络得到。


4.根据权利要求2所述的物体检测方法，其特征在于，所述根据所述点云簇对应的各体素的体素特征，确定所述点云簇内包括的检测对象的目标数量，包括：
获取包括多个体素标准特征的体素标准特征集；
针对所述点云簇对应的每一个体素，分别计算所述体素的体素特征与各所述体素标准特征的欧式距离；
将所得欧式距离小于第二预设距离阈值的体素特征作为目标体素特征；
根据所述目标体素特征的数量确定所述点云簇内包括的检测对象的目标数量。


5.根据权利要求4所述的物体检测方法，其特征在于，所述体素标准特征集包括多个特征子集；
所述根据所述目标体素特征的数量确定所述点云簇内包括的检测对象的目标数量，包括：
分别统计各所述特征子集中各所述体素标准特征对应的目标体素特征的数量；
针对每一所述特征子集，将所述特征子集中各所述体素标准特征对应的目标体素特征的数量中的最大值，作为所述特征子集对应的检测对象的数量；
将各所述特征子集对应的检测对象的数量之和，作为所述点云簇内包括的检测对象的目标数量。


6.根据权利要求5所述的物体检测方法，其特征在于，一所述特征子集对应一对象类型，所述方法还...

【专利技术属性】
技术研发人员：荣松，
申请(专利权)人：北京经纬恒润科技股份有限公司，
类型：发明
国别省市：北京;11