【技术实现步骤摘要】
本申请属于人工智能，尤其涉及一种目标检测方法、装置、终端设备及存储介质。
技术介绍
1、随着智慧交通的不断发展，路侧感知系统是提高道路智能化的关键，在路测感知系统中的激光雷达是重要设备之一。目前，主要是基于雷达采集到的点云数据，使用点云检测算法进行目标检测。
2、现有的目标检测方法通常是使用点云检测算法对激光雷达采集到的所有点云数据进行目标检测。由此可见，现有的目标检测方法需要耗费大量时间对激光雷达采集到的无用的点云数据(如点云数据中的目标对象所处的场景数据)进行检测，不仅降低了对点云数据的检测效率，还降低了对点云数据的检测准确率。
技术实现思路
1、本申请实施例提供了一种目标检测方法、装置、终端设备及存储介质，不仅提高了对点云数据的检测效率，还提高了对点云数据的检测准确率。
2、第一方面，本申请实施例提供了一种目标检测方法，包括：
3、获取激光雷达采集到的连续设定帧数的初始点云数据和所述激光雷达的第一位置信息；
4、根据所述第一位置信息和所述初始点云数据，确定所述初始点云数据中的第一背景点云数据；
5、删除所述初始点云数据中的所述第一背景点云数据，得到目标点云数据；
6、对所述目标点云数据进行目标检测，得到目标检测结果。
7、可选的，所述根据所述第一位置信息和所述初始点云数据，确定所述初始点云数据中的第一背景点云数据，包括：
8、获取每帧所述初始点云数据中每个点云点的第二位置信息；p>
9、分别计算所述第一位置信息与每个所述第二位置信息之间的距离；
10、根据各个所述距离确定所述第一背景点云数据。
11、可选的，所述激光雷达包括多条线束；所述根据各个所述距离确定所述第一背景点云数据，包括：
12、针对每条所述线束，计算所述线束检测到的任意一个点云点在所述连续设定帧数的初始点云数据中对应的所述距离的差值的平均值；
13、根据每条所述线束各自对应的所述平均值，确定所述第一背景点云数据。
14、可选的，任意一条所述线束检测到的任意一个点云点在所述连续设定帧数的初始点云数据中对应的所述距离的差值的平均值，根据以下公式计算得到：
15、
16、其中，hi表示第i条线束检测到的任意一个点云点在所述连续设定帧数的初始点云数据中对应的所述距离的差值的平均值，n表示所述连续设定帧数，表示所述第一位置信息与所述第i条线束检测到的任意一个点云点在第j+1帧所述初始点云数据中的第二位置信息之间的距离，lij表示所述第一位置信息与所述第i条线束检测到的任意一个点云点在第j帧所述初始点云数据中的第二位置信息之间的距离。
17、可选的，所述根据每条所述线束各自对应的所述平均值，确定所述第一背景点云数据，包括：
18、针对每条所述线束，若所述线束对应的所述平均值小于设定阈值，则确定所述线束检测到的所述任意一个点云点为备用背景点云点；
19、获取根据所述初始点云数据之前采集到的历史点云数据确定的第二背景点云数据；
20、根据所述备用背景点云点对所述第二背景点云数据进行更新，得到所述第一背景点云数据。
21、可选的，所述根据所述备用背景点云点对所述第二背景点云数据进行更新，得到所述第一背景点云数据，包括：
22、若所述第二背景点云数据中存在所述备用背景点云点，则保留所述第二背景点云数据中的所述备用背景点云点；
23、若所述第二背景点云数据中不存在所述备用背景点云点，则在所述第二背景点云数据中增加所述备用背景点云点；
24、将所述第二背景点云数据中除所述备用背景点云点之外的其余点云点删除，得到所述第一背景点云数据。
25、可选的，在针对每条所述线束，计算所述线束检测到的任意一个点云点在所述连续设定帧数的初始点云数据中对应的所述距离的差值的平均值之后，还包括：
26、针对每条所述线束，若所述线束对应的所述平均值大于或等于设定阈值，则确定所述线束检测到的所述任意一个点云点为非背景点云点。
27、可选的，在删除所述初始点云数据中的所述第一背景点云数据，得到目标点云数据之后，还包括：
28、当获取到所述激光雷达采集到的在所述连续设定帧数的初始点云数据之后的所述连续设定帧数的待处理点云数据时，将所述初始点云数据替换为所述待处理点云数据，然后返回执行获取激光雷达采集到的连续设定帧数的初始点云数据和所述激光雷达的第一位置信息的步骤以及后续步骤，得到更新后的所述第一背景点云数据。
29、第二方面，本申请实施例提供了一种目标检测装置，包括：
30、第一获取单元，用于获取激光雷达采集到的连续设定帧数的初始点云数据和所述激光雷达的第一位置信息；
31、第一确定单元，用于根据所述第一位置信息和所述初始点云数据，确定所述初始点云数据中的第一背景点云数据；
32、第一删除单元，用于删除所述初始点云数据中的所述第一背景点云数据，得到目标点云数据；
33、检测单元，用于对所述目标点云数据进行目标检测，得到目标检测结果。
34、第三方面，本申请实施例提供了一种终端设备，包括：存储器、处理器以及存储在所述存储器中并可在所述处理器上运行的计算机程序，上述处理器执行所述计算机程序时实现如上述第一方面中任一项所述的目标检测方法。
35、第四方面，本申请实施例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程序，所述计算机程序被处理器执行时实现如上述第一方面中任一项所述的目标检测方法。
36、第五方面，本申请实施例提供了一种计算机程序产品，当计算机程序产品在终端设备上运行时，使得终端设备可执行上述第一方面中任一项所述的目标检测方法。
37、本申请实施例与现有技术相比存在的有益效果是：
38、本申请实施例提供的一种目标检测方法，通过获取激光雷达采集到的连续设定帧数的初始点云数据和激光雷达的第一位置信息；根据第一位置信息和初始点云数据，确定初始点云数据中的第一背景点云数据；删除初始点云数据中的第一背景点云数据，即将初始点云数据中的无用点云数据进行删除，得到除背景以外的目标点云数据；之后仅需对目标点云数据进行目标检测，得到目标检测结果。本申请实施例提供的方法无需耗费大量时间对激光雷达采集到的无用的点云数据(背景点云数据)进行检测，不仅提高了对点云数据的检测效率，还避免了上述无用的点云数据对检测过程的干扰，进而提高了对点云数据的检测准确率。
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1.一种目标检测方法，其特征在于，包括：
2.如权利要求1所述的目标检测方法，其特征在于，所述根据所述第一位置信息和所述初始点云数据，确定所述初始点云数据中的第一背景点云数据，包括：
3.如权利要求2所述的目标检测方法，其特征在于，所述激光雷达包括多条线束；所述根据各个所述距离确定所述第一背景点云数据，包括：
4.如权利要求3所述的目标检测方法，其特征在于，任意一条所述线束检测到的任意一个点云点在所述连续设定帧数的初始点云数据中对应的所述距离的差值的平均值，根据以下公式计算得到：
5.如权利要求3所述的目标检测方法，其特征在于，所述根据每条所述线束各自对应的所述平均值，确定所述第一背景点云数据，包括：
6.如权利要求5所述的目标检测方法，其特征在于，所述根据所述备用背景点云点对所述第二背景点云数据进行更新，得到所述第一背景点云数据，包括：
7.如权利要求3所述的目标检测方法，其特征在于，在针对每条所述线束，计算所述线束检测到的任意一个点云点在所述连续设定帧数的初始点云数据中对应的所述距离的差值的平均值之后，还
8.如权利要求1-7任一项所述的目标检测方法，其特征在于，在对所述目标点云数据进行目标检测，得到目标检测结果之后，还包括：
9.一种目标检测装置，其特征在于，包括：
10.一种终端设备，包括存储器、处理器以及存储在所述存储器中并可在所述处理器上运行的计算机程序，其特征在于，所述处理器执行所述计算机程序时实现如权利要求1至8任一项所述的目标检测方法。
11.一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程序，其特征在于，所述计算机程序被处理器执行时实现如权利要求1至8任一项所述的目标检测方法。
...【技术特征摘要】
1.一种目标检测方法，其特征在于，包括：
2.如权利要求1所述的目标检测方法，其特征在于，所述根据所述第一位置信息和所述初始点云数据，确定所述初始点云数据中的第一背景点云数据，包括：
3.如权利要求2所述的目标检测方法，其特征在于，所述激光雷达包括多条线束；所述根据各个所述距离确定所述第一背景点云数据，包括：
4.如权利要求3所述的目标检测方法，其特征在于，任意一条所述线束检测到的任意一个点云点在所述连续设定帧数的初始点云数据中对应的所述距离的差值的平均值，根据以下公式计算得到：
5.如权利要求3所述的目标检测方法，其特征在于，所述根据每条所述线束各自对应的所述平均值，确定所述第一背景点云数据，包括：
6.如权利要求5所述的目标检测方法，其特征在于，所述根据所述备用背景点云点对所述第二背景点云数据进行更新，得到...
【专利技术属性】
技术研发人员：张涵，李娟娟，李智，
申请(专利权)人：北京万集科技股份有限公司，
类型：发明
国别省市：
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