【技术实现步骤摘要】
本专利技术属于船舶智能航行，更具体地，涉及一种基于点云匹配的海面目标跟踪方法。
技术介绍
1、随着人工智能技术的发展及其应用的扩大，自主化和智能化的趋势正深刻影响着船舶行业。在配备智能航行功能的船舶中，环境感知系统的核心之一是对周围动态物体进行精准跟踪和状态估计，获取其位置、朝向、速度等信息。获取到的目标运动状态信息可用于分析目标船舶意图、预测目标船舶行为，并可在此基础上进一步执行跟踪、监视等其他任务。
2、传统的智能航行算法一般采用导航雷达和ais的信息进行目标识别与跟踪，由于导航雷达近距离盲区大，ais更新速度慢，因此不适用于对近处高动态目标的识别与跟踪。激光雷达可补充近处盲区的视野，且具有较快的数据更新频率。但是，现有的基于激光雷达的目标跟踪方法仍然存在一定技术缺陷。例如，“检测-跟踪”范式方法的跟踪精度高度依赖于检测精度，而基于神经网络的方法在点云稀疏和遇到不熟悉的物体时容易跟踪失效。
技术实现思路
1、针对现有技术的以上缺陷或改进需求，本专利技术提出了一种基于点云匹配...
【技术保护点】
1.一种基于点云匹配的海面目标跟踪方法，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，所述通过三维目标检测方法处理原始点云，获取场景内的物体目标实例，包括：
3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述通过共线特征值及点强度值是否小于阈值，对原始点云去除因照射至海面杂波和水面雾气所返回的噪点，包括：
4.根据权利要求1至3任意一项所述的方法，其特征在于，所述对经过噪点去除后的点云，采用聚类方法进行空间点云聚类，区分识别出点云数据中的各个点云簇，对每个点云簇，计算确定点云簇朝向及包围盒范围，共同构成物体目标实例，包括
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【技术特征摘要】
1.一种基于点云匹配的海面目标跟踪方法，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，所述通过三维目标检测方法处理原始点云，获取场景内的物体目标实例，包括：
3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述通过共线特征值及点强度值是否小于阈值，对原始点云去除因照射至海面杂波和水面雾气所返回的噪点，包括：
4.根据权利要求1至3任意一项所述的方法，其特征在于，所述对经过噪点去除后的点云，采用聚类方法进行空间点云聚类，区分识别出点云数据中的各个点云簇，对每个点云簇，计算确定点云簇朝向及包围盒范围，共同构成物体目标实例，包括：
5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述依据待跟踪的目标提取感兴趣区域内点云、目标运动状态及模板点云，包括：
<...【专利技术属性】
技术研发人员：刘雅琦，郭力峰，黄武刚，唐昊，
申请(专利权)人：中国舰船研究设计中心，
类型：发明
国别省市：
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