复杂交通环境中的多目标识别方法及电子设备技术

本公开提供复杂交通环境中的多目标识别方法及电子设备。用于提高目标识别的准确率。包括：针对获取的指定帧数的道路点云数据中的任意一帧道路点云数据，将道路点云数据在毫米波雷达的径向距离上进行投影，得到道路点云数据的高分辨率距离信号HRRP，对所述道路点云数据进行点云特征提取，得到道路点云数据的点云特征；根据道路点云数据的点云特征以及对所述道路点云数据的HRRP进行特征提取得到的HRRP几何特征和HRRP功率谱特征，得到道路点云数据的点云特征集合；根据指定帧数的道路点云数据的点云特征集合，得到点云特征序列；将点云特征序列输入至预先训练好的目标分类模型中，得到指定帧数的道路点云数据中各目标对象的类别。

【技术实现步骤摘要】

所属的技术人员能够理解，本公开的各个方面可以实现为系统、方法或程序产品。因此，本公开的各个方面可以具体实现为以下形式，即：完全的硬件实施方式、完全的软件实施方式(包括固件、微代码等)，或硬件和软件方面结合的实施方式，这里可以统称为“电路”、“模块”或“系统”。在一些可能的实施方式中，根据本公开的电子设备可以至少包括至少一个处理器、以及至少一个计算机存储介质。其中，计算机存储介质存储有程序代码，当程序代码被处理器执行时，使得处理器执行本说明书上述描述的根据本公开各种示例性实施方式的复杂交通环境中的多目标识别方法中的步骤。例如，处理器可以执行如图3中所示的步骤301-305。下面参照图10来描述根据本公开的这种实施方式的电子设备1000。图10显示的电子设备1000仅仅是一个示例，不应对本公开实施例的功能和使用范围带来任何限制。如图10所示，电子设备1000以通用电子设备的形式表现。电子设备1000的组件可以包括但不限于：上述至少一个处理器1001、上述至少一个计算机存储介质1002、连接不同系统组件(包括计算机存储介质1002和处理器1001)的总线1003。总线1003表示几类总本文档来自技高网...

【技术保护点】

1.一种复杂交通环境中的多目标识别方法，其特征在于，所述方法包括：

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述道路点云数据包括各目标点的位置坐标、径向速度以及回波强度；且任意一个点云特征包括点云数量、点云质心的横位置坐标、点云质心的纵位置坐标、点云质心横纵坐标比值、点云质心相对雷达距离、点云质心径向速度、点云质心径向速度方差、点云质心径向速度变化差、点云回波强度最小值、点云回波强度最大值、点云回波强度均值、点云回波强度方差、点云横位置坐标差、点云纵位置坐标差、点云横位置坐标方差、点云纵位置坐标方差以及点云密度中的至少一个；

3.根据权利要求2所述的方法，其特征...

【技术特征摘要】

1.一种复杂交通环境中的多目标识别方法，其特征在于，所述方法包括：

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述道路点云数据包括各目标点的位置坐标、径向速度以及回波强度；且任意一个点云特征包括点云数量、点云质心的横位置坐标、点云质心的纵位置坐标、点云质心横纵坐标比值、点云质心相对雷达距离、点云质心径向速度、点云质心径向速度方差、点云质心径向速度变化差、点云回波强度最小值、点云回波强度最大值、点云回波强度均值、点云回波强度方差、点云横位置坐标差、点云纵位置坐标差、点云横位置坐标方差、点云纵位置坐标方差以及点云密度中的至少一个；

3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述将所述道路点云数据中各目标点的横位置坐标的均值确定为所述点云质心的横位置坐标，包括：

4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述道路点云数据的hrrp包括所述道路点云数据中各目标点的幅值；

5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，通过以下方式得到所述道路点云数据的hrrp功率谱特征：

6.一...

【专利技术属性】
技术研发人员：陶灵，高修东，王洪雁，
申请(专利权)人：海信集团控股股份有限公司，
类型：发明
国别省市：