【技术实现步骤摘要】
本专利技术属于雷达，具体而言，涉及一种毫米波雷达点云实时处理方法与系统。
技术介绍
1、毫米波成像雷达的核心是高分辨，即可以区分邻近物体、勾勒目标大致轮廓，并准确对目标进行分类和识别，能够用于测距、测速、测角与测高。高密度点云以及高稳定度点云是实现雷达点云识别的基础，对于同一个目标，我们希望雷达探测到的点云数量越多越好，最好能够描述出目标的轮廓，这样对于目标识别是有好处的，但是实际上雷达总是会存在很多问题，如点云闪烁、点云数量随目标距离而变化与点云rcs变化等问题，从而得到的目标点云是不稳定的。
2、现有的处理点云的方式是将单帧所有点云全部一起处理，同时对大量点云数据进行去噪、滤波和目标识别处理，因此需要耗费大量计算资源，实时处理硬件成本高，点云数据量大，实时处理运算量大，实时性差，算法复杂度高，造成硬件成本大幅提高。
技术实现思路
1、为了解决上述技术问题，本专利技术提供一种毫米波雷达点云实时处理方法与系统。
2、第一方面，本专利技术提供了一种毫米波雷达点云实时处
【技术保护点】
1.一种毫米波雷达点云实时处理方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述一种毫米波雷达点云实时处理方法，其特征在于，根据点云密度调整聚类门限，对点云数据进行聚类处理，包括：
3.根据权利要求1所述一种毫米波雷达点云实时处理方法，其特征在于，构建边界框，在边界框中定义边界框的长度、宽度与高度，包括：设边界框的长度方向为轴，宽度方向为轴，高度方向为轴，边界框的长度为，宽度为，高度为，边界框的长度的最大值为，边界框的长度的最小值为，边界框的宽度的最大值为，边界框的宽度的最小值为，边界框的高度的最大值为，边界框的高度的最小值为，则：
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【技术特征摘要】
1.一种毫米波雷达点云实时处理方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述一种毫米波雷达点云实时处理方法，其特征在于，根据点云密度调整聚类门限，对点云数据进行聚类处理，包括：
3.根据权利要求1所述一种毫米波雷达点云实时处理方法，其特征在于，构建边界框，在边界框中定义边界框的长度、宽度与高度，包括：设边界框的长度方向为轴，宽度方向为轴，高度方向为轴，边界框的长度为，宽度为，高度为，边界框的长度的最大值为，边界框的长度的最小值为，边界框的宽度的最大值为，边界框的宽度的最小值为，边界框的高度的最大值为，边界框的高度的最小值为，则：
4.根据权利要求1所述一种毫米波雷达点云实时处理方法，其特征在于，设为第i个点的轴坐标，为第i个点的轴坐标，为第i个点的轴坐标，为同一聚类的点云中所有点的数量，目标点的质心的轴坐标为，目标点的质心的轴坐标为，目标点的质心的轴坐标为，目标点的质心定义为每个维度平均值的数组，设数组为，表示为，且：
5.根据权利要求1所述一种毫米波雷达点云实时处理方法，其...
【专利技术属性】
技术研发人员：李会勇，李明，
申请(专利权)人：电子科技大学长三角研究院衢州，
类型：发明
国别省市：
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