本申请公开了一种目标物识别方法、装置、终端，方法包括：接收车载激光雷达的点云数据；对点云数据进行地面过滤，得到地面点云数据和非地面点云数据；对地面点云数据进行车道线提取以获取车道线结果，以及对非地面点云数据进行目标物识别以获取目标物列表；基于车道线结果和目标物列表，确定目标物的类型。本发明专利技术通过对点云数据进行地面过滤，以将点云数据精细地划分为地面点云数据和地面点云数据，然后分别通过不同的方式对地面点云数据和非地面点云数据进行处理，以确定车道线和目标物，再根据车道线与目标物的距离，判断目标物的类型，不仅提高了目标物识别的效率，还提高了目标物识别的准确度，以辅助驾驶，进而提高驾驶安全性。性。性。
【技术实现步骤摘要】
目标物识别方法、装置、终端
[0001]本申请涉及自动检测
，具体而言，涉及一种目标物识别方法、装置、终端。
技术介绍
[0002]随着自动驾驶技术的发展，目标物(包括障碍物)的检测作为自动驾驶过程中环境感知系统的重要任务，逐渐成为研究的热点。
[0003]目前，有关目标物检测的方法主要基于点云数据进行建图，从而得到局部地图，并将局部地图转换为直方图像，然后在直方图像中检测目标物。
[0004]但是，上述图像处理方法过程复杂，且检测精度低。
技术实现思路
[0005]本申请的主要目的在于提供一种目标物识别方法、装置、终端，以解决相关技术中存在的检测精度低的问题。
[0006]为了实现上述目的，第一方面，本申请提供了一种目标物识别方法，包括：
[0007]接收车载激光雷达的点云数据；
[0008]对点云数据进行地面过滤，得到地面点云数据和非地面点云数据；
[0009]对地面点云数据进行车道线提取以获取车道线结果，以及对非地面点云数据进行目标物识别以获取目标物列表；
[0010]基于车道线结果和目标物列表，确定目标物的类型。
[0011]在一种可能的实现方式中，对点云数据进行地面过滤，得到地面点云数据和非地面点云数据，包括：
[0012]利用地面过滤算法对点云数据进行处理，得到点云数据集；
[0013]将点云数据集中的点云进行分类处理，得到地面点云数据和非地面点云数据。
[0014]在一种可能的实现方式中，对地面点云数据进行车道线提取以获取车道线结果，包括：
[0015]将地面点云数据对应的坐标系转换到车辆所在坐标系下，得到转换后的地面点云数据；
[0016]基于车载激光雷达对应的线数对转换后的地面点云数据进行处理，得到车载激光雷达各射线上的目标点云数据；
[0017]按照多个预设的欧式距离范围对车载激光雷达各射线上的目标点云数据云进行分类，得到每个预设的欧式距离范围内的目标点云数据；
[0018]对每个预设的欧式距离范围内的目标点云数据进行最小二乘拟合，得到每个预设的欧式距离范围内的车道线，并将每个预设的欧式距离范围内的车道线进行汇总，得到车道线结果。
[0019]在一种可能的实现方式中，基于车载激光雷达对应的线数对转换后的地面点云数据进行处理，得到车载激光雷达各射线上的目标点云数据，包括：
[0020]按照车载激光雷达对应的线数将转换后的地面点云数据进行分类，得到车载激光雷达各射线上的初始点云数据；
[0021]提取车载激光雷达各射线上的初始点云数据中满足第一预设阈值的点云，得到车载激光雷达各射线上的目标点云数据。
[0022]在一种可能的实现方式中，按照多个预设的欧式距离范围对车载激光雷达各射线上的目标点云数据进行分类，得到每个预设的欧式距离范围内的目标点云数据，包括：
[0023]计算车载激光雷达各射线上的目标点云数据与车辆的欧式距离，得到车载激光雷达各射线上的目标点云数据对应的多个欧式距离；
[0024]将多个欧式距离与多个预设的欧式距离范围进行匹配，得到每个预设的欧式距离范围中的欧式距离；
[0025]将每个预设的欧式距离范围中的欧式距离对应的目标点云数据与每个预设的欧式距离范围进行匹配，得到每个预设的欧式距离范围内的目标点云数据。
[0026]在一种可能的实现方式中，基于车道线结果和目标物列表，确定目标物的类型，包括：
[0027]基于目标物列表中的目标物与车道线结果中的车道线的距离，确定目标物对应的目标距离；
[0028]将车辆的反射率和目标物对应的目标距离进行运算，得到总距离；
[0029]基于总距离和第二预设阈值，确定目标物的类型。
[0030]在一种可能的实现方式中，基于目标物列表中的目标物与车道线结果中的车道线的距离，确定目标物对应的目标距离，包括：
[0031]计算目标物列表中的目标物与车道线结果中的多个车道线的距离，得到目标物对应的多个距离值；
[0032]在多个距离值中选取最小值对应的距离，作为目标物对应的目标距离。
[0033]在一种可能的实现方式中，基于总距离和第二预设阈值，确定目标物的类型，包括：
[0034]若总距离大于第二预设阈值，目标物为非车辆；
[0035]若总距离小于第二预设阈值，目标物为车辆。
[0036]第二方面，本专利技术实施例提供了一种目标物识别装置，包括：
[0037]点云接收模块，用于接收车载激光雷达的点云数据；
[0038]点云分类模块，用于对点云数据进行地面过滤，得到地面点云数据和非地面点云数据；
[0039]点云处理模块，用于对地面点云数据进行车道线提取以获取车道线结果，以及对非地面点云数据进行目标物识别以获取目标物列表；
[0040]目标物识别模块，用于基于车道线结果和目标物列表，确定目标物的类型。
[0041]第三方面，本专利技术实施例提供了一种终端，包括存储器、处理器以及存储在存储器中并可在处理器上运行的计算机程序，处理器执行计算机程序时实现如上任一种目标物识别方法的步骤。
[0042]第四方面，本专利技术实施例提供了一种计算机可读存储介质，计算机可读存储介质存储有计算机程序，计算机程序被处理器执行时实现如上任一种目标物识别方法的步骤。
[0043]本专利技术实施例提供了一种目标物识别方法、装置、终端，包括：接收车载激光雷达的点云数据，然后对点云数据进行地面过滤，得到地面点云数据和非地面点云数据，再对地面点云数据进行车道线提取以获取车道线结果，以及对非地面点云数据进行目标物识别以获取目标物列表，最后基于车道线结果和目标物列表，确定目标物的类型。本专利技术通过对点云数据进行地面过滤，以将点云数据精细地划分为地面点云数据和地面点云数据，然后分别通过不同的方式对地面点云数据和非地面点云数据进行处理，以确定车道线和目标物，再根据车道线与目标物的距离，判断目标物的类型，不仅提高了目标物识别的效率，还提高了目标物识别的准确度，以辅助驾驶，进而提高驾驶安全性。
附图说明
[0044]构成本申请的一部分的附图用来提供对本申请的进一步理解，使得本申请的其它特征、目的和优点变得更明显。本申请的示意性实施例附图及其说明用于解释本申请，并不构成对本申请的不当限定。在附图中：
[0045]图1是本专利技术实施例提供的一种目标物识别方法的实现流程图；
[0046]图2是本专利技术实施例提供的一种目标物识别装置的结构示意图；
[0047]图3是本专利技术实施例提供的终端的示意图。
具体实施方式
[0048]为使本专利技术实施例的目的、技术方案和优点更加清楚，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本文档来自技高网...
【技术保护点】
【技术特征摘要】
1.一种目标物识别方法，其特征在于，包括：接收车载激光雷达的点云数据；对所述点云数据进行地面过滤，得到地面点云数据和非地面点云数据；对所述地面点云数据进行车道线提取以获取车道线结果，以及对所述非地面点云数据进行目标物识别以获取目标物列表；基于所述车道线结果和所述目标物列表，确定目标物的类型。2.如权利要求1所述目标物识别方法，其特征在于，所述对所述点云数据进行地面过滤，得到地面点云数据和非地面点云数据，包括：利用地面过滤算法对所述点云数据进行处理，得到点云数据集；将所述点云数据集中的点云进行分类处理，得到所述地面点云数据和所述非地面点云数据。3.如权利要求1所述目标物识别方法，其特征在于，所述对所述地面点云数据进行车道线提取以获取车道线结果，包括：将所述地面点云数据对应的坐标系转换到车辆所在坐标系下，得到转换后的地面点云数据；基于所述车载激光雷达对应的线数对所述转换后的地面点云数据进行处理，得到所述车载激光雷达各射线上的目标点云数据；按照多个预设的欧式距离范围对所述车载激光雷达各射线上的目标点云数据云进行分类，得到每个预设的欧式距离范围内的目标点云数据；对所述每个预设的欧式距离范围内的目标点云数据进行最小二乘拟合，得到每个预设的欧式距离范围内的车道线，并将所述每个预设的欧式距离范围内的车道线进行汇总，得到所述车道线结果。4.如权利要求3所述目标物识别方法，其特征在于，所述基于所述车载激光雷达对应的线数对所述转换后的地面点云数据进行处理，得到所述车载激光雷达各射线上的目标点云数据，包括：按照所述车载激光雷达对应的线数将所述转换后的地面点云数据进行分类，得到所述车载激光雷达各射线上的初始点云数据；提取所述车载激光雷达各射线上的初始点云数据中满足第一预设阈值的点云，得到所述车载激光雷达各射线上的目标点云数据。5.如权利要求3所述目标物识别方法，其特征在于，所述按照多个预设的欧式距离范围对所述车载激光雷达各射线上的目标点云数据进行分类，得到每个预设的欧式距离范围内的目标点云数据，包括：计算所述车载激光雷达各射线上的目标点云数据与车辆的欧式距离，得到...
【专利技术属性】
技术研发人员：张时嘉，曹斌，
申请(专利权)人：东软睿驰汽车技术沈阳有限公司，
类型：发明
国别省市：
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