本发明专利技术实施例公开了基于激光雷达的车辆检测方法及装置、设备及存储介质，基于激光雷达的车辆检测方法应用于设置于检测区域的车辆检测装置，车辆检测装置包括激光雷达，激光雷达扫描的区域为检测区域，方法具体包括：利用激光雷达对检测区域内的待检测目标进行扫描，得到检测区域内的第一目标物集，利用预设的标准车辆的属性参数和运动参数对第一目标物集进行筛选，得到目标车辆集；根据目标车辆集中各个目标车辆的运动参数，判断是否有车辆违规，若确认有车辆违规，则触发告警模式，通过上述方法解决了在通行道路上对车辆检测准确度不高，且无法对违规车辆进行识别和告警的问题。题。题。
【技术实现步骤摘要】
基于激光雷达的车辆检测方法及装置、设备及存储介质
[0001]本专利技术涉及交通智能车辆监测
，尤其涉及基于激光雷达的车辆检测方法及装置、设备及存储介质。
技术介绍
[0002]车辆在通行过程中违法违规行为是引发交通事故重要原因之一，因此利用交通智能化对行车进行监测被广泛应用。
[0003]目前，大多数利用的是图像识别技术对检测区域的目标进行识别检测，但是：图像识别技术对天气与光线要求高，依赖日照，并且对运动目标的空间位置判断能力弱，在缺少必备的条件下无法正常识别，因此，现有技术在对车辆违规行为检测时，存在着在通行道路上对车辆检测准确度不高，且无法对违规车辆进行识别和告警的问题。
技术实现思路
[0004]基于此，有必要针对上述问题，提出基于激光雷达的车辆检测方法及装置、设备及存储介质，以解决对车辆空间位置判断准确度不高，无法对违规车辆进行识别和区分的问题。
[0005]为实现上述目的，本申请第一方面提供一种基于激光雷达的车辆检测方法，所述方法应用于设置于检测区域的车辆检测装置，所述车辆检测装置包括激光雷达，所述激光雷达扫描的区域为所述检测区域，所述方法包括：利用所述激光雷达对所述检测区域内的待检测目标进行扫描，得到所述检测区域内的第一目标物集，所述第一目标物集包括所述检测区域内疑似为车辆和人员的第一目标物；利用预设的标准车辆的属性参数和运动参数对所述第一目标物集进行筛选，得到目标车辆集；根据所述目标车辆集中各个目标车辆的运动参数，判断是否有车辆违规；若确认有车辆违规，则触发告警模式。
[0006]进一步的，所述利用所述激光雷达对所述检测区域内的待检测目标进行扫描，得到所述检测区域内的第一目标物集，具体包括：利用所述激光雷达对所述检测区域进行一次扫描，得到所述检测区域内一帧的点云数据，并删除所述点云数据中的背景点，得到所述检测区域内的前景点；利用聚类算法对所述前景点进行聚类，得到第一目标物集。
[0007]进一步的，所述利用预设的标准车辆的属性参数和运动参数对所述第一目标物集进行筛选，得到目标车辆集，具体包括：对各个所述第一目标物进行属性分析，得到各个所述第一目标物的属性参数；根据预设的所述标准车辆的属性参数与各个所述第一目标物的属性参数，对所述第一目标物集进行筛选，得到第二目标物集，所述第二目标物集包含疑似为车辆的第二目
标物；对各个所述第二目标物进行目标跟踪，得到各个所述第二目标物的运动参数；根据预设的所述标准车辆的运动参数与各个所述第二目标物的运动参数，对所述第二目标物集进行筛选，得到目标车辆集。
[0008]进一步的，所述第一目标物的属性参数至少包括所述第一目标物的长度、宽度和坐标信息；所述标准车辆的属性参数至少包括所述标准车辆的长度、宽度和坐标信息；所述根据预设的所述标准车辆的属性参数与各个所述第一目标物的属性参数，对所述第一目标物集进行筛选，得到第二目标物集，具体包括：利用所述标准车辆的长度、宽度和坐标信息分别与各个所述第一目标物的长度、宽度和坐标信息，对各个所述第一目标物依次进行匹配筛选，得到第二目标物集。
[0009]进一步的，所述对各个所述第二目标物进行目标跟踪，得到各个所述第二目标物的运动参数，具体包括：利用目标跟踪算法对各个所述第二目标物进行目标跟踪，得到各个所述第二目标物在不同时刻的位置信息；根据各个所述第二目标物在不同时刻的位置信息进行分析计算，得到各个所述第二目标物的运动参数。
[0010]进一步的，所述第二目标物的运动参数至少包括所述第二目标物的运动方向和运动速度；所述标准车辆的运动参数至少包括标准车辆的运动方向和运动速度；所述根据预设的所述标准车辆的运动参数与各个所述第二目标物的运动参数，对所述第二目标物集进行筛选，得到目标车辆集，具体包括：利用所述标准车辆的的运动方向和运动速度分别与各个所述第二目标物的的运动方向和运动速度，对各个所述第二目标物依次进行匹配筛选，得到目标车辆集。
[0011]进一步的，所述车辆违规至少包括车辆逆行、车辆超速、车辆低速和车辆停留；所述根据所述目标车辆集中各个目标车辆的运动参数，判断是否有车辆违规，具体包括：根据各个所述目标车辆的运动方向，判断在所述检测区域内是否有车辆逆行；若存在运动方向与预设的运动方向不一致的目标车辆，则确定有车辆逆行；和/或；根据所述各个目标车辆的运动速度，判断在所述检测区域内是否有车辆低速或超速行驶；若存在运动速度不在预设的运动速度范围内的目标车辆，则确定有车辆低速或超速行驶；或；根据各个所述目标车辆的运动方向或运动速度，判断在所述检测区域内是否有车辆停留；若存在无运动方向的目标车辆，或存在运动速度为零的目标车辆，则确定有车辆停留。
[0012]为实现上述目的，本申请第二方面提供一种基于激光雷达的车辆检测装置，所述装置包括：激光雷达单元、车辆筛选单元和违规告警单元；所述激光雷达单元，用于利用所述激光雷达对所述检测区域内的待检测目标进行扫描，得到所述检测区域内的第一目标物集，所述第一目标物集包括所述检测区域内疑似为车辆或人员的第一目标物；所述车辆筛选单元，用于利用预设的标准车辆的属性参数和运动参数对所述第一目标物集进行筛选，得到目标车辆集；所述违规告警单元，用于根据所述目标车辆集中各个目标车辆的运动参数，判断是否有车辆违规；若确认有车辆违规，则触发告警模式。
[0013]为实现上述目的，本申请第三方面提供一种计算机可读存储介质，存储有计算机程序，其特征在于，所述计算机程序被处理器执行时，使得所述处理器执行如第一方面所述方法的步骤。
[0014]为实现上述目的，本申请第四方面提供一种计算机设备，包括存储器和处理器，其特征在于，所述存储器存储有计算机程序，所述计算机程序被所述处理器执行时，使得所述处理器执行如第一方面所述方法的步骤。
[0015]采用本专利技术实施例，具有如下有益效果：本专利技术的基于激光雷达的车辆检测方法应用于设置于检测区域的车辆检测装置，车辆检测装置包括激光雷达，激光雷达扫描的区域为检测区域，方法具体包括：利用激光雷达对检测区域内的待检测目标进行扫描，得到检测区域内的第一目标物集，利用预设的标准车辆的属性参数和运动参数对第一目标物集进行筛选，得到目标车辆集；根据目标车辆集中各个目标车辆的运动参数，判断是否有车辆违规，若确认有车辆违规，则触发告警模式，上述方法利用激光雷达对检测区域进行检测，可得到精确度更高的空间定位信息，并对疑似车辆进行两次标准车辆筛选，得到更加准确的车辆信息，并根据车辆的运动信息进行违规行为的判断，进而对违规车辆进行告警，因此，通过上述方法解决了在通行道路上对车辆检测准确度不高，且无法对违规车辆进行识别和告警的问题。
附图说明
[0016]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。
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【技术保护点】
【技术特征摘要】
1.一种基于激光雷达的车辆检测方法，其特征在于，所述方法应用于设置于检测区域的车辆检测装置，所述车辆检测装置包括激光雷达，所述激光雷达扫描的区域为所述检测区域，所述方法包括：利用所述激光雷达对所述检测区域内的待检测目标进行扫描，得到所述检测区域内的第一目标物集，所述第一目标物集包括所述检测区域内疑似为车辆和人员的第一目标物；利用预设的标准车辆的属性参数和运动参数对所述第一目标物集进行筛选，得到目标车辆集；根据所述目标车辆集中各个目标车辆的运动参数，判断是否有车辆违规；若确认有车辆违规，则触发告警模式。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述利用所述激光雷达对所述检测区域内的待检测目标进行扫描，得到所述检测区域内的第一目标物集，具体包括：利用所述激光雷达对所述检测区域进行一次扫描，得到所述检测区域内一帧的点云数据，并删除所述点云数据中的背景点，得到所述检测区域内的前景点；利用聚类算法对所述前景点进行聚类，得到第一目标物集。3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述利用预设的标准车辆的属性参数和运动参数对所述第一目标物集进行筛选，得到目标车辆集，具体包括：对各个所述第一目标物进行属性分析，得到各个所述第一目标物的属性参数；根据预设的所述标准车辆的属性参数与各个所述第一目标物的属性参数，对所述第一目标物集进行筛选，得到第二目标物集，所述第二目标物集包含疑似为车辆的第二目标物；对各个所述第二目标物进行目标跟踪，得到各个所述第二目标物的运动参数；根据预设的所述标准车辆的运动参数与各个所述第二目标物的运动参数，对所述第二目标物集进行筛选，得到目标车辆集。4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述第一目标物的属性参数至少包括所述第一目标物的长度、宽度和坐标信息；所述标准车辆的属性参数至少包括所述标准车辆的长度、宽度和坐标信息；所述根据预设的所述标准车辆的属性参数与各个所述第一目标物的属性参数，对所述第一目标物集进行筛选，得到第二目标物集，具体包括：利用所述标准车辆的长度、宽度和坐标信息分别与各个所述第一目标物的长度、宽度和坐标信息，对各个所述第一目标物依次进行匹配筛选，得到第二目标物集。5.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述对各个所述第二目标物进行目标跟踪，得到各个所述第二目标物的运动参数，具体包括：利用目标跟踪算法对各个所述第二目标物进行目标跟踪，得到各个所述第二目标物在不...
【专利技术属性】
技术研发人员：祝清文，袁智彬，张胜平，谢东恒，徐军，黄勇文，
申请(专利权)人：深圳市鸿逸达科技有限公司，
类型：发明
国别省市：
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