粘连活动点处理方法和装置制造方法及图纸

本发明专利技术提供的一种粘连活动点处理方法和装置，其中方法包括：获取毫米波雷达检测得到的当前帧点云数据以及历史帧点云数据，确定出探测区域内当前存在的检测目标，在检测目标的个数为至少两个时，由于可能会存在目标粘连情况，可以根据探测区域内当前存在的检测目标，从当前帧点云数据中对应的多个活动点中确定出至少一个粘连活动点，通过针对每一个粘连活动点，确定出与该粘连活动点距离最小的第一检测目标和第二检测目标，根据该粘连活动点与第一检测目标的第一距离，该粘连活动点与第二检测目标的第二距离，以及该粘连活动点与第一检测目标、第二检测目标形成的向量夹角，对该粘连活动点进行处理，从而可以实现对粘连活动点的处理。

【技术实现步骤摘要】
粘连活动点处理方法和装置
本专利技术涉及计算机
，尤其涉及粘连活动点处理方法和装置。
技术介绍
室内活动目标检测技术，是智慧城市中一项重要的基础感知探测技术，通过检测室内活动目标的活动轨迹，可以实现相关智能设备的智能化控制。相关技术中，可以使用毫米波雷达对室内的活动目标进行检测。在检测时，毫米波雷达可以检测到探测区域内的点云数据，通过对点云数据对应的多个活动点进行所属检测目标的分配，从而利用检测到的活动点来获知检测目标的活动轨迹。然而，在探测区域内多个检测目标之间距离较近时，多个检测目标之间会存在活动点的交集区域，该交集区域内的活动点为粘连活动点，如何对粘连活动点进行处理，成为急需解决的问题。
技术实现思路
本专利技术实施例提供了一种粘连活动点处理方法及装置，以实现对粘连活动点的处理。第一方面，本专利技术实施例提供了一种粘连活动点处理方法，包括：获取由所述毫米波雷达对探测区域进行检测得到的与多个活动点对应的当前帧点云数据；根据所述当前帧点云数据以及根据存储的历史帧点云数据，确定所述探测区域内当前存在的检测目标；其中，所述检测目标的个数为至少两个；根据所述探测区域内当前存在的检测目标，从所述多个活动点中确定出至少一个粘连活动点；针对每一个粘连活动点，均执行：从所述探测区域内当前存在的检测目标中，确定出与该粘连活动点距离最小的第一检测目标和第二检测目标；确定该粘连活动点与所述第一检测目标的第一距离，以及确定该粘连活动点与所述第二检测目标的第二距离；确定该粘连活动点与所述第一检测目标、所述第二检测目标形成的向量夹角；根据所述第一距离、所述第二距离和所述向量夹角，对该粘连活动点进行处理。优选地，所述根据所述当前帧点云数据以及根据存储的历史帧点云数据，确定所述探测区域内当前存在的检测目标，包括：根据所述历史帧点云数据，确定所述探测区域内在所述当前帧点云数据产生之前存在的检测目标；并将该确定的所述探测区域内在所述当前帧点云数据产生之前存在的检测目标，确定为所述探测区域内当前存在的检测目标；根据所述当前帧点云数据和所述历史帧点云数据，确定所述探测区域内当前是否存在新增的活动目标，若存在，将该新增的活动目标作为检测目标增加到所述探测区域内当前存在的检测目标中；根据所述当前帧点云数据和所述历史帧点云数据，确定所述探测区域内当前是否存在新增的静止目标，若存在，将该新增的静止目标作为检测目标增加到所述探测区域内当前存在的检测目标中；根据所述当前帧点云数据和所述历史帧点云数据，确定所述探测区域内当前是否存在减少的活动目标，若存在，将该减少的活动目标从所述所述探测区域内当前存在的检测目标中删除；根据所述当前帧点云数据和所述历史帧点云数据，确定所述探测区域内当前是否存在减少的静止目标，若存在，将该减少的静止目标从所述所述探测区域内当前存在的检测目标中删除。优选地，所述当前帧点云数据包括每一个活动点的属性信息；所述确定所述探测区域内当前是否存在新增的活动目标，包括：根据所述每一个活动点的属性信息，将所述多个活动点聚类为至少一个点云云团；若在所述至少一个点云云团中存在满足活动目标生成条件的点云云团，则确定所述探测区域内存在新增的活动目标，将该满足活动目标生成条件的点云云团分配为新增的活动目标；若不存在，则确定所述探测区域内不存在新增的活动目标；和/或，所述确定所述探测区域内当前是否存在新增的静止目标，包括：根据所述历史帧点云数据中与该当前帧为相邻帧的点云数据中所包括的活动目标对应的点云云团，是否在与所述当前帧点云数据对应的多个活动点中消失，若是，则确定所述探测区域内当前存在新增的静止目标，并将该消失的点云云团对应的活动目标确定为新增的静止目标；否则，确定所述探测区域内当前不存在新增的静止目标；和/或，所述确定所述探测区域内当前是否存在减少的活动目标，包括：根据所述历史帧点云数据中与该当前帧为相邻帧的点云数据中所包括的活动目标对应的点云云团，是否在与所述当前帧点云数据对应的多个活动点中消失，若是，则确定所述探测区域内当前存在减少的活动目标，并将该消失的点云云团对应的活动目标确定为减少的活动目标；否则，确定所述探测区域内当前不存在减少的活动目标；和/或，所述确定所述探测区域内当前是否存在减少的静止目标，包括：根据所述当前帧点云数据和所述历史帧点云数据，确定是否存在静止目标的静止时长达到设定的第一时长，若存在，则确定所述探测区域内当前存在减少的静止目标，将该静止时长达到设定时长的静止目标确定为减少的静止目标；否则，确定所述探测区域内当前不存在减少的静止目标。优选地，所述活动目标生成条件包括：点云云团的持续时长达到设定的第二时长，且点云云团中包括的活动点的数量不小于预设的数量阈值；和/或，点云云团与距离该点云云团最近的活动目标之间的距离，不小于设定的第一长度阈值。优选地，所述当前帧点云数据包括每一个活动点的位置信息；所述从所述多个活动点中确定出至少一个粘连活动点，包括：根据每一个检测目标所对应活动点的位置信息，确定每一个检测目标的位置信息；针对所述多个活动点中的每一个活动点，均执行：根据该活动点的位置信息和每一个检测目标的位置信息，计算该活动点与每一个检测目标分别对应的距离；计算各距离中最小的两个距离的距离差值；若该距离差值小于设定的第二长度阈值，则将该活动点确定为粘连活动点。优选地，所述当前帧点云数据包括：每一个活动点到所述毫米波雷达的距离、方位角和多普勒值；所述计算该活动点与每一个检测目标分别对应的距离，包括：针对每一个检测目标，均执行：根据所述当前帧点云数据和所述历史帧点云数据，确定该检测目标的运动速度和运动加速度；根据该检测目标的位置信息、运动速度和运动加速度，生成三维协方差矩阵；确定该检测目标所对应的多个目标活动点，并根据所述当前帧点云数据中包括的每一个目标活动点到所述毫米波雷达的距离、方位角和多普勒值，确定该检测目标与所述毫米波雷达的距离、方位角和多普勒值；并按照如下第一公式，计算该活动点到该检测目标对应的距离D；D＝d[0]*(d[0]*S[0]+d[1]*S[3]+d[2]*S[6])+d[1]*(d[0]*S[1]+d[1]*S[4]+d[2]*S[7])+d[2]*(d[0]*S[2]+d[1]*S[5]+d[2]*S[8])；其中，d[0]用于表征该活动点到所述毫米波雷达的距离与该检测目标到所述毫米波雷达的距离的差值；d[1]用于表征该活动点到所述毫米波雷达的方位角与该检测目标到所述毫米波雷达的方位角的差值；d[2]用于表征该活动点到所述毫米波雷达的多普勒值与该检测目标到所述毫米波雷达的多普勒值的差值；S[0]～S[8]分别用于表征所述三维协方差矩阵的逆矩阵中的元素。本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种粘连活动点处理方法，其特征在于，包括：/n获取由所述毫米波雷达对探测区域进行检测得到的与多个活动点对应的当前帧点云数据；/n根据所述当前帧点云数据以及根据存储的历史帧点云数据，确定所述探测区域内当前存在的检测目标；其中，所述检测目标的个数为至少两个；/n根据所述探测区域内当前存在的检测目标，从所述多个活动点中确定出至少一个粘连活动点；/n针对每一个粘连活动点，均执行：/n从所述探测区域内当前存在的检测目标中，确定出与该粘连活动点距离最小的第一检测目标和第二检测目标；/n确定该粘连活动点与所述第一检测目标的第一距离，以及确定该粘连活动点与所述第二检测目标的第二距离；/n确定该粘连活动点与所述第一检测目标、所述第二检测目标形成的向量夹角；/n根据所述第一距离、所述第二距离和所述向量夹角，对该粘连活动点进行处理。/n

【技术特征摘要】
1.一种粘连活动点处理方法，其特征在于，包括：
获取由所述毫米波雷达对探测区域进行检测得到的与多个活动点对应的当前帧点云数据；
根据所述当前帧点云数据以及根据存储的历史帧点云数据，确定所述探测区域内当前存在的检测目标；其中，所述检测目标的个数为至少两个；
根据所述探测区域内当前存在的检测目标，从所述多个活动点中确定出至少一个粘连活动点；
针对每一个粘连活动点，均执行：
从所述探测区域内当前存在的检测目标中，确定出与该粘连活动点距离最小的第一检测目标和第二检测目标；
确定该粘连活动点与所述第一检测目标的第一距离，以及确定该粘连活动点与所述第二检测目标的第二距离；
确定该粘连活动点与所述第一检测目标、所述第二检测目标形成的向量夹角；
根据所述第一距离、所述第二距离和所述向量夹角，对该粘连活动点进行处理。


2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，
所述根据所述当前帧点云数据以及根据存储的历史帧点云数据，确定所述探测区域内当前存在的检测目标，包括：
根据所述历史帧点云数据，确定所述探测区域内在所述当前帧点云数据产生之前存在的检测目标；并将该确定的所述探测区域内在所述当前帧点云数据产生之前存在的检测目标，确定为所述探测区域内当前存在的检测目标；
根据所述当前帧点云数据和所述历史帧点云数据，确定所述探测区域内当前是否存在新增的活动目标，若存在，将该新增的活动目标作为检测目标增加到所述探测区域内当前存在的检测目标中；
根据所述当前帧点云数据和所述历史帧点云数据，确定所述探测区域内当前是否存在新增的静止目标，若存在，将该新增的静止目标作为检测目标增加到所述探测区域内当前存在的检测目标中；
根据所述当前帧点云数据和所述历史帧点云数据，确定所述探测区域内当前是否存在减少的活动目标，若存在，将该减少的活动目标从所述所述探测区域内当前存在的检测目标中删除；
根据所述当前帧点云数据和所述历史帧点云数据，确定所述探测区域内当前是否存在减少的静止目标，若存在，将该减少的静止目标从所述所述探测区域内当前存在的检测目标中删除。


3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，
所述当前帧点云数据包括每一个活动点的属性信息；
所述确定所述探测区域内当前是否存在新增的活动目标，包括：
根据所述每一个活动点的属性信息，将所述多个活动点聚类为至少一个点云云团；
若在所述至少一个点云云团中存在满足活动目标生成条件的点云云团，则确定所述探测区域内存在新增的活动目标，将该满足活动目标生成条件的点云云团分配为新增的活动目标；若不存在，则确定所述探测区域内不存在新增的活动目标；
和/或，
所述确定所述探测区域内当前是否存在新增的静止目标，包括：
根据所述历史帧点云数据中与该当前帧为相邻帧的点云数据中所包括的活动目标对应的点云云团，是否在与所述当前帧点云数据对应的多个活动点中消失，若是，则确定所述探测区域内当前存在新增的静止目标，并将该消失的点云云团对应的活动目标确定为新增的静止目标；否则，确定所述探测区域内当前不存在新增的静止目标；
和/或，
所述确定所述探测区域内当前是否存在减少的活动目标，包括：
根据所述历史帧点云数据中与该当前帧为相邻帧的点云数据中所包括的活动目标对应的点云云团，是否在与所述当前帧点云数据对应的多个活动点中消失，若是，则确定所述探测区域内当前存在减少的活动目标，并将该消失的点云云团对应的活动目标确定为减少的活动目标；否则，确定所述探测区域内当前不存在减少的活动目标；
和/或，
所述确定所述探测区域内当前是否存在减少的静止目标，包括：
根据所述当前帧点云数据和所述历史帧点云数据，确定是否存在静止目标的静止时长达到设定的第一时长，若存在，则确定所述探测区域内当前存在减少的静止目标，将该静止时长达到设定时长的静止目标确定为减少的静止目标；否则，确定所述探测区域内当前不存在减少的静止目标。


4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述活动目标生成条件包括：
点云云团的持续时长达到设定的第二时长，且点云云团中包括的活动点的数量不小于预设的数量阈值；和/或，点云云团与距离该点云云团最近的活动目标之间的距离，不小于设定的第一长度阈值。


5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，
所述当前帧点云数据包括每一个活动点的位置信息；
所述从所述多个活动点中确定出至少一个粘连活动点，包括：
根据每一个检测目标所对应活动点的位置信息，确定每一个检测目标的位置信息；
针对所述多个活...

【专利技术属性】
技术研发人员：蒲晓波，廖瑞军，陈富，潘米样，陈建桦，邹万里，
申请(专利权)人：意诺科技有限公司，
类型：发明
国别省市：四川;51