本发明专利技术公开了一种目标点云的识别方法、装置、存储介质及电子设备。该方法包括：依据目标算法对第一时域信号进行分解，得到多个频率不同的小波信号，其中，第一时域信号为激光雷达的光电探测器接收到的信号；基于多个频率不同的小波信号确定第二时域信号，其中，第二时域信号为基于目标小波信号重新构建的时域信号；计算第一时域信号与第二时域信号之间的差值，并依据差值从激光雷达输出的点云图像中确定目标点云，其中，目标点云用于表征与高反射镜面相关的点数据集合。本发明专利技术解决了现有技术中采用单光束对镜面表面进行扫描的方法，存在高反点云检测准确性较低的技术问题。
【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及信号处理，具体而言，涉及一种目标点云的识别方法、装置、存储介质及电子设备。
技术介绍
1、由于透明镜面(如玻璃窗)或高反射表面(如镜子)通常只将很少的光直接返回激光雷达接收器，导致传统激光雷达系统无法探测和定位镜面般的物体，如果无法检测到镜面、窗户、地面上的湿斑或冰斑等镜面类物体，会导致自动驾驶汽车导航的障碍物检测不准确。
2、目前，超声波扫描仪可与自动驾驶汽车的成像系统集成，以探测传统激光雷达系统无法看到的镜面。然而，额外传感模式增加了检测系统的总体成本和传感器融合后算法的复杂性，并且，现有技术中采用单光束对镜面表面进行扫描的方法，是从飞行时间和反射角度检测多次反射路径，这种扫描方法存在角度等限制，镜面检测准确性较低，例如，在这几种情况下无法检测到镜面：当激光束偏转到位于接收器视场之外的镜面上时；当传播路径中连续出现多个镜面反射时；当反射点偏离表面时，例如，当镜面照射到其边缘附近时，原本会反射回接收器的光点就会超出镜面的边缘。
3、针对上述的问题，目前尚未提出有效的解决方案。
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【技术保护点】
1.一种目标点云的识别方法，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，基于所述多个频率不同的小波信号确定第二时域信号，包括：
3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，依据所述差值从所述激光雷达输出的点云图像中确定目标点云，包括：
4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，对所述差值进行属性分析，得到所述差值对应的多个属性，包括：
5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，依据所述差值对应的多个属性，从所述激光雷达输出的点云图像中确定所述目标点云，包括：
6.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，在依据所述差...
【技术特征摘要】
1.一种目标点云的识别方法，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，基于所述多个频率不同的小波信号确定第二时域信号，包括：
3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，依据所述差值从所述激光雷达输出的点云图像中确定目标点云，包括：
4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，对所述差值进行属性分析，得到所述差值对应的多个属性，包括：
5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，依据所述差值对应的多个属性，从所述激光雷达输出的点云图像中确定所述目标点云，包括：
6.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，在依据所述差值...
【专利技术属性】
技术研发人员：巢国安，
申请(专利权)人：北京亮道智能汽车技术有限公司，
类型：发明
国别省市：
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