【技术实现步骤摘要】
【】本申请涉及智能家居领域，具体而言，涉及一种障碍物识别方法和装置、存储介质及电子装置。
技术介绍
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技术介绍
1、目前，移动体在一定区域内进行移动时，可以通过其上的传感器进行环境数据采集，以检测采集区域内存在的家具等障碍物，进而基于检测到的障碍物进行移动路径规划。然而，对于实时数据较差的物体(例如，桌子、椅子等腿部较细的家具)，由于通过传感器很难准确识别出障碍物完整的物体数据，导致为移动体规划的移动路径可能会与这些障碍物距离较近，易与这些障碍物发生碰撞，不仅会造成移动体发生侧翻等危险，也会对移动体造成损伤，影响移动体的使用体验。
2、由此可知，相关技术中的障碍物识别方法，存在由于无法准确识别障碍物导致的移动体的移动安全性低的问题。
技术实现思路
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技术实现思路
1、本申请的目的在于提供一种障碍物识别方法和装置、存储介质及电子装置，以至少解决由于无法准确识别障碍物导致的移动体的移动安全性低的问题。
2、本申请的目的是通过以下技术方案实现：
3、根据本申请实施例的一个方面，提供了一种障碍物识别方法，包括：对移动体上的目标传感器所采集到的待识别数据进行物体识别，得到目标物体；确定预设的一组参考物体中，与目标物体匹配的匹配物体；在根据所述匹配物体的物体特征确定所述目标物体的物体特征存在缺失的情况下，使用所述匹配物体的物体特征对所述目标物体的物体特征进行补全，作为障碍物识别结果。
4、在一个示例性实施例中，
5、在一个示例性实施例中，所述一组参考物体中的每个参考物体的物体特征为按照物体类型预先保存的、与所述每个参考物体的物体类型对应的物体特征。
6、在一个示例性实施例中，所述将所述一组参考物体中，物体特征与所述目标物体的物体特征之间的相似度大于或者等于预设相似度阈值的参考物体，确定为所述匹配物体，包括：在所述一组参考物体中存在与所述目标物体的物体位置关联的关联物体的情况下，确定所述目标物体的物体特征与所述关联物体的物体特征之间的相似度；在所述关联物体的物体特征与所述目标物体的物体特征之间的相似度大于或者等于所述相似度阈值的情况下，将所述关联物体确定为所述匹配物体。
7、在一个示例性实施例中，所述方法还包括：将所述一组参考物体中，关联位置与所述目标物体的物体位置之间的距离小于或者等于预设距离阈值的参考物体，确定为所述关联物体。
8、在一个示例性实施例中，所述将所述一组参考物体中，物体特征与所述目标物体的物体特征之间的相似度大于或者等于预设相似度阈值的参考物体，确定为所述匹配物体，包括：在所述一组参考物体中不存在与所述目标物体的物体位置关联的关联物体的情况下，分别确定所述一组参考物体中的每个参考物体的物体特征与所述目标物体的物体特征之间的相似度，作为与所述每个参考物体对应的相似度；将所述一组参考物体中，对应的相似度大于或者等于所述预设相似度阈值、对应的相似度最大的参考物体，确定为所述匹配物体。
9、在一个示例性实施例中，在所述确定预设的一组参考物体中，与所述目标物体匹配的匹配物体之前，所述方法还包括以下至少之一：对所述移动体上的一组传感器所采集到的传感器数据进行融合，得到所述一组参考物体中的每个参考物体的物体特征，所述一组传感器包括所述目标传感器；对所述目标传感器进行多次数据采集所采集到的传感器数据进行融合，得到所述一组参考物体中的每个参考物体的物体特征。
10、在一个示例性实施例中，所述使用所述匹配物体的物体特征对所述目标物体的物体特征进行补全，包括：在所述目标物体的第一腿部缺失边的情况下，使用所述匹配物体中与所述第一腿部匹配的腿部特征对所述第一腿部缺失的边进行补全；在所述目标物体的第二腿部缺失的情况下，使用所述匹配物体中与所述第二腿部匹配的腿部特征以及所述第二腿部在所述目标物体中的腿部位置对所述第二腿部进行补全。
11、根据本申请实施例的另一个方面，还提供了一种障碍物识别装置，包括：识别单元，用于对移动体上的目标传感器所采集到的待识别数据进行物体识别，得到目标物体；第一确定单元，用于确定预设的一组参考物体中，与所述目标物体匹配的匹配物体；补全单元，用于在根据所述匹配物体的物体特征确定所述目标物体的物体特征存在缺失的情况下，使用所述匹配物体的物体特征对所述目标物体的物体特征进行补全，作为障碍物识别结果。
12、在一个示例性实施例中，所述第一确定单元包括：第一确定模块，用于将所述一组参考物体中，物体特征与所述目标物体的物体特征之间的相似度大于或者等于预设相似度阈值的参考物体，确定为所述匹配物体。
13、在一个示例性实施例中，所述一组参考物体中的每个参考物体的物体特征为按照物体类型预先保存的、与所述每个参考物体的物体类型对应的物体特征。
14、在一个示例性实施例中，所述第一确定模块包括：第一确定子模块，用于在所述一组参考物体中存在与所述目标物体的物体位置关联的关联物体的情况下，确定所述目标物体的物体特征与所述关联物体的物体特征之间的相似度；第二确定子模块，用于在所述关联物体的物体特征与所述目标物体的物体特征之间的相似度大于或者等于所述相似度阈值的情况下，将所述关联物体确定为所述匹配物体。
15、在一个示例性实施例中，所述装置还包括：第二确定单元，用于将所述一组参考物体中，关联位置与所述目标物体的物体位置之间的距离小于或者等于预设距离阈值的参考物体，确定为所述关联物体。
16、在一个示例性实施例中，所述第一确定模块包括：第三确定子模块，用于在所述一组参考物体中不存在与所述目标物体的物体位置关联的关联物体的情况下，分别确定所述一组参考物体中的每个参考物体的物体特征与所述目标物体的物体特征之间的相似度，作为与所述每个参考物体对应的相似度；第四确定子模块，用于将所述一组参考物体中，对应的相似度大于或者等于所述预设相似度阈值、对应的相似度最大的参考物体，确定为所述匹配物体。
17、在一个示例性实施例中，所述装置还包括以下至少之一：第一融合单元，用于在所述确定预设的一组参考物体中，与所述目标物体匹配的匹配物体之前，对所述移动体上的一组传感器所采集到的传感器数据进行融合，得到所述一组参考物体中的每个参考物体的物体特征，所述一组传感器包括所述目标传感器；第二融合单元，用于对所述目标传感器进行多次数据采集所采集到的传感器数据进行融合，得到所述一组参考物体中的每个参考物体的物体特征。
18、在一个示例性实施例中，所述补全单元包括：第一补全模块，用于在所述目标物体的第一腿部缺失边的情况下，使用所述匹配物体中与所述第一腿部匹配的腿部特征对所述第一腿部缺失的边进行补全；第二补全模块，用于在所述目标物体的第二腿部缺失的情本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.一种障碍物识别方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述确定预设的一组参考物体中，与所述目标物体匹配的匹配物体，包括：
3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述一组参考物体中的每个参考物体的物体特征为按照物体类型预先保存的、与所述每个参考物体的物体类型对应的物体特征。
4.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述将所述一组参考物体中，物体特征与所述目标物体的物体特征之间的相似度大于或者等于预设相似度阈值的参考物体，确定为所述匹配物体，包括：
5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：
6.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述将所述一组参考物体中，物体特征与所述目标物体的物体特征之间的相似度大于或者等于预设相似度阈值的参考物体，确定为所述匹配物体，包括：
7.根据权利要求1至6中任一项所述的方法，其特征在于，在所述确定预设的一组参考物体中，与所述目标物体匹配的匹配物体之前，所述方法还包括以下至少之一：
8.根据权利要求1至6中任一项所述
9.一种障碍物识别装置，其特征在于，包括：
10.一种计算机可读的存储介质，其特征在于，所述计算机可读的存储介质包括存储的程序，其中，所述程序运行时执行权利要求1至8中任一项所述的方法。
11.一种电子装置，包括存储器和处理器，其特征在于，所述存储器中存储有计算机程序，所述处理器被设置为通过所述计算机程序执行权利要求1至8中任一项所述的方法。
...【技术特征摘要】
1.一种障碍物识别方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述确定预设的一组参考物体中，与所述目标物体匹配的匹配物体，包括：
3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述一组参考物体中的每个参考物体的物体特征为按照物体类型预先保存的、与所述每个参考物体的物体类型对应的物体特征。
4.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述将所述一组参考物体中，物体特征与所述目标物体的物体特征之间的相似度大于或者等于预设相似度阈值的参考物体，确定为所述匹配物体，包括：
5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：
6.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述将所述一组参考物体中，物体特征与所述目标物体的物体特征之间的相似度大于或者等于预...
【专利技术属性】
技术研发人员：杨咚浩，顾一休，许灿，
申请(专利权)人：追觅创新科技苏州有限公司，
类型：发明
国别省市：
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