基于雷达图的目标检测方法、装置、设备和介质制造方法及图纸

本发明专利技术公开了一种基于雷达图的目标检测方法、装置、设备和介质。所述方法包括：获取雷达检测区域的当前雷达图像；根据所述当前雷达图像得到当前轮廓边框信息库；其中，所述当前轮廓边框信息库中包括至少一条待检测目标的当前轮廓边框信息；根据所述待检测目标的当前轮廓边框信息和历史轮廓边框信息库的匹配信息对所述待检测目标进行检测；其中，所述历史轮廓边框信息库根据所述历史雷达图像进行确定。本申请技术方案通过对当前雷达图像中待检测目标的当前轮廓边框信息和历史雷达图像中的历史轮廓边框信息的匹配情况，实现对待检测目标的准确检测。目标的准确检测。目标的准确检测。

【技术实现步骤摘要】
基于雷达图的目标检测方法、装置、设备和介质


[0001]本专利技术涉及图像检测
，尤其涉及一种基于雷达图的目标检测方法、装置、设备和介质。

技术介绍

[0002]数字交通是数字经济发展的重要领域，随着交通行业逐渐智能化、数字化、信息化发展。由道路抛洒物引起的问题日益受到重视。例如在城市道路、高速公路、铁路、水运等交通应用场景下，抛洒物的存在，很容易引起一连串的交通事故，极大影响交通通行能力，带来严重的安全问题。如何精准、及时地识别并处理抛洒物成为智慧交通安防领域重要的话题。
[0003]相关方案，针对道路上抛洒物检测，利用扫描雷达生成全景雷达图来进行抛洒物检测。但是，道路上的影像因素很多，会对雷达图中抛洒物检测产生干扰，很难快速准确地检测出是否存在抛洒物，也可能会出现对抛洒物误判的问题。所以快速准确的检测抛洒物、识别交通事件，继而提高通行效率及保障安全是至关重要的。

技术实现思路

[0004]本专利技术提供了一种基于雷达图的目标检测方法、装置、设备和介质，以解决如何通过雷达图像快速检测出目标是否为抛洒物的问题。
[0005]根据本专利技术的一方面，提供了一种基于雷达图的目标检测方法，所述方法包括：
[0006]获取雷达检测区域的当前雷达图像；
[0007]根据所述当前雷达图像得到当前轮廓边框信息库；其中，所述当前轮廓边框信息库中包括至少一条待检测目标的当前轮廓边框信息；
[0008]根据所述待检测目标的当前轮廓边框信息和历史轮廓边框信息库的匹配信息对所述待检测目标进行检测；其中，所述历史轮廓边框信息库根据所述历史雷达图像进行确定。
[0009]根据本专利技术的另一方面，提供了一种基于雷达图的目标检测装置，所述装置包括：
[0010]图像确定模块，用于获取雷达检测区域的当前雷达图像；
[0011]信息库确定模块，用于根据所述当前雷达图像得到当前轮廓边框信息库；其中，所述当前轮廓边框信息库中包括至少一条待检测目标的当前轮廓边框信息；
[0012]检测模块，用于根据所述待检测目标的当前轮廓边框信息和历史轮廓边框信息库的匹配信息对所述待检测目标进行检测；其中，所述历史轮廓边框信息库根据所述历史雷达图像进行确定。
[0013]根据本专利技术的另一方面，提供了一种电子设备，所述电子设备包括：
[0014]至少一个处理器；以及
[0015]与所述至少一个处理器通信连接的存储器；其中，
[0016]所述存储器存储有可被所述至少一个处理器执行的计算机程序，所述计算机程序
被所述至少一个处理器执行，以使所述至少一个处理器能够执行本专利技术任一实施例所述的基于雷达图的目标检测方法。
[0017]根据本专利技术的另一方面，提供了一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质存储有计算机指令，所述计算机指令用于使处理器执行时实现本专利技术任一实施例所述的基于雷达图的目标检测方法。
[0018]本专利技术实施例的技术方案，通过获取的雷达检测区域的当前雷达图像准确得到当前轮廓边框信息库，其中，当前轮廓边框信息库中包括至少一条待检测目标的当前轮廓边框信息，再根据待检测目标的当前轮廓边框信息和历史轮廓边框信息库的匹配信息对待检测目标进行检测，其中，历史轮廓边框信息库根据历史雷达图像进行确定。本申请技术方案通过对当前雷达图像中待检测目标的当前轮廓边框信息和历史雷达图像中的历史轮廓边框信息的匹配情况，实现对待检测目标的准确检测。
[0019]应当理解，本部分所描述的内容并非旨在标识本专利技术的实施例的关键或重要特征，也不用于限制本专利技术的范围。本专利技术的其它特征将通过以下的说明书而变得容易理解。
附图说明
[0020]为了更清楚地说明本专利技术实施例中的技术方案，下面将对实施例描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本专利技术的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。
[0021]图1是根据本专利技术实施例一提供的一种基于雷达图的目标检测方法的流程图；
[0022]图2是根据本专利技术实施例二提供的一种基于雷达图的目标检测方法的流程图；
[0023]图3是根据本专利技术实施例提供的多边形区域选取方法的示意图；
[0024]图4是根据本专利技术实施例三提供的一种基于雷达图的目标检测装置的结构示意图；
[0025]图5是实现本专利技术实施例的基于雷达图的目标检测方法的电子设备的结构示意图。
具体实施方式
[0026]为了使本
的人员更好地理解本专利技术方案，下面将结合本专利技术实施例中的附图，对本专利技术实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本专利技术一部分的实施例，而不是全部的实施例。基于本专利技术中的实施例，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，都应当属于本专利技术保护的范围。
[0027]需要说明的是，本专利技术的说明书和权利要求书及上述附图中的术语“第一”、“第二”等是用于区别类似的对象，而不必用于描述特定的顺序或先后次序。应该理解这样使用的数据在适当情况下可以互换，以便这里描述的本专利技术的实施例能够以除了在这里图示或描述的那些以外的顺序实施。此外，术语“包括”和“具有”以及他们的任何变形，意图在于覆盖不排他的包含，例如，包含了一系列步骤或单元的过程、方法、系统、产品或设备不必限于清楚地列出的那些步骤或单元，而是可包括没有清楚地列出的或对于这些过程、方法、产品
或设备固有的其它步骤或单元。
[0028]实施例一
[0029]图1为本专利技术实施例一提供的一种基于雷达图的目标检测方法的流程图，本实施例可适用于对相对于雷达检测区域固定的场景(如高速公路)，基于雷达图进行目标检测的情况，该方法可以由基于雷达图的目标检测装置来执行，该基于雷达图的目标检测装置可以采用硬件和/或软件的形式实现，该基于雷达图的目标检测装置可配置于基于雷达图的目标检测方法的电子设备中。如图1所示，该方法包括：
[0030]S110、获取雷达检测区域的当前雷达图像。
[0031]其中，当前雷达图像可以是目标进入雷达检测区域后，雷达发射机向雷达检测区域发射无线电波，接收机接收散射回波所形成的雷达图像。当前雷达图像可以分割成若干个小方格，每个小方格可被称为一个像素点，通过对每个像素点的信息进行分析处理，就可以获取各个像素点对应的雷达检测区域中对应的各个检测位置点的信息特征，进而确定待检测目标的信息，例如，通过对当前雷达图像中各个像素点的位置、颜色和亮度等信息进行分析处理后，进而准确获得雷达检测区域对应的待检测目标的情况。
[0032]S120、根据所述当前雷达图像得到当前轮廓边框信息库；其中，所述当前轮廓边框信息库中包括至少一条待检测目标的当前轮廓边框信息。
[0033]其中，当前轮廓边框信息库可以是用来存放对当前雷达图像分析处理后，所获得的待检测目标的当前轮廓边框信息的信息库。当本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种基于雷达图的目标检测方法，其特征在于，包括：获取雷达检测区域的当前雷达图像；根据所述当前雷达图像得到当前轮廓边框信息库；其中，所述当前轮廓边框信息库中包括至少一条待检测目标的当前轮廓边框信息；根据所述待检测目标的当前轮廓边框信息和历史轮廓边框信息库的匹配信息对所述待检测目标进行检测；其中，所述历史轮廓边框信息库根据所述历史雷达图像进行确定。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，当前轮廓边框信息中包括轮廓边框位置信息；所述历史轮廓边框信息库中包括至少一条历史轮廓边框信息，所述历史轮廓边框信息中至少包括轮廓边框位置信息；所述匹配信息包括轮廓边框位置信息的重合度；相应的，根据所述待检测目标的当前轮廓边框信息和历史轮廓边框信息库的匹配信息对所述待检测目标进行检测，包括：对所述历史轮廓边框信息库中的历史轮廓边框信息进行遍历，根据所述轮廓边框位置信息依次确定所述历史轮廓边框信息与当前轮廓边框信息库中各当前轮廓边框信息的重合度；在所述当前轮廓边框信息库中确定与所述历史轮廓边框信息重合度最高的目标当前轮廓边框信息；根据所述目标当前轮廓边框信息和所述历史轮廓边框信息的重合度对所述历史轮廓边框信息进行更新；根据更新后的历史轮廓边框信息对所述目标当前轮廓边框信息对应的待检测目标进行检测。3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述历史轮廓边框信息中还包括轮廓边框属性信息，所述轮廓边框属性信息至少包括连续无目标关联帧数和连续静止帧数；相应的，根据所述目标当前轮廓边框信息和所述历史轮廓边框信息的重合度对所述历史轮廓边框信息进行更新，包括：若所述重合度大于或等于预设重合度阈值，则根据所述目标当前轮廓边框信息中的轮廓边框位置信息对所述历史轮廓边框信息中的轮廓边框位置信息进行更新，并对所述连续静止帧数进行更新计数，对所述连续无目标关联帧数置零；若所述重合度小于预设重合度阈值，则对所述连续无目标关联帧数更新计数，对所述连续静止帧数置零。4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述历史轮廓边框信息中还包括轮廓边框起始位置信息；所述匹配信息还包括所述轮廓边框起始位置信息和所述更新后的轮廓边框位置信息之间的移动距离；相应的，根据更新后的历史轮廓边框信息对所述目标当前轮廓边框信息对应的待检测目标进行检测，包括：若更新后的所述连续静止帧数大于预设连续静止帧数阈值，且所述移动距离小于预设距离阈值，则确定所述目标当前轮廓边框信息对应的待检测目标为抛洒物，并将所述目标当前轮廓边框信息从当前轮廓边框信息库进行删除；若更新后的所述连续静止帧数大于预设连续静止帧数阈值，且所述移动距离大于或等于预设距离阈值，则确定所述目标当前轮廓边框信息对应的待检测目标为停车车辆，并将
所述目标当前轮廓边框信息从当前轮廓边框信息库进行删除。5.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，在根据更新后的历史轮廓边框信息对所述目标当前轮廓边框信息对应的待检测目标进行抛洒物检测之后，所述方法还包括：若更新后的所述连续无目标关联帧数大于预设连续无目标关联帧数阈值，则将所述历史轮廓边框信息从历史轮廓边框信息库中删除。6.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，在根据更新后的历史轮廓边框信息对所述目标当前轮廓边框信息对应的待检测目标进行抛洒物检测之后，所述方法还包括：根据所述当前轮廓边框信息库中的剩余当前轮廓边框信息在所述历史轮廓边框信息库中添加新的历史轮廓边框信息，并对所述新的历史轮廓边框信息的轮廓边框属性信息进行初始化设置，将所述当前轮廓边框信息库中的轮廓边框位置信息作为轮廓边框起始位置信息。7.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，根据所述轮廓边框位置信息依次确定所述历史轮廓边框信息与当前轮廓边框信息库中各当前轮廓边框信息的重合度，包括：根据如下公式确定所述重合度：其中，和分别表示历史轮廓边框信息的矩形边界框左上角位置信息和右下角位置信息，和分别表示当前轮廓边框信息的矩形边界框左上角位置信息和右下角位置信息。8.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述轮廓边框位置信息为最小外接矩形边界框信息；相应的，在根据所述待检测目标的当前轮廓边框信息和历史轮廓边框信息库的匹配信息对所述待检测目标进行检测之后，所述方法还包括：根据...

【专利技术属性】
技术研发人员：陶征，张军，许孝勇，顾超，章庆，朱大安，仇世豪，王长冬，张辉，
申请(专利权)人：南京慧尔视智能科技有限公司，
类型：发明
国别省市：