本申请提供了一种基于毫米波雷达点云的抗干扰分类方法及装置，包括：获取多个毫米波点云信息和多个彩色图像信息，所述多个彩色图像信息分别与所述多个毫米波点云信息对应；利用所述多个彩色图像信息对所述多个毫米波点云信息染色，得到多个染色点云信息；将所述多个染色点云信息输入目标分类神经网络，得到抗干扰分类结果。这样，将毫米波点云信息和图像信息结合，利用彩色图像对毫米波点云信息进行染色，基于多维度信息进行目标分类，增强了毫米波雷达的抗干扰能力，提升了目标分类的准确率。率。率。
【技术实现步骤摘要】
一种基于毫米波雷达点云的抗干扰分类方法及装置
[0001]本申请涉及人工智能的
，特别是涉及一种基于毫米波雷达点云的抗干扰分类方法及装置。
技术介绍
[0002]自动驾驶汽车依靠人工智能、视觉计算、雷达、监控装置和全球定位系统协同合作，可以让电脑在没有任何人类主动的操作下，自动安全地操作机动车辆。而自动驾驶的过程中，最重要的是主动安全防撞功能实现，例如，前车防撞预警、变道辅助、自适应巡航控制以及盲点监测等功能实现。
[0003]传统的主动安全防撞功能，需要利用摄像头辅助进行目标种类的确认，例如确认目标物体是轿车、行人、自行车等分类中的哪一分类。由于在大雨、大雾天气下，摄像系统无法正常工作，所以，利用摄像头辅助进行目标种类的确认，很容易影响主动安全防撞的性能。为了减少天气对目标分类的影响，可以利用毫米波雷达点云进行目标分类。但是，毫米波雷达点云分辨率较低，且容易受到外界干扰，分类准确度较低。
[0004]因此，如何提高基于毫米波雷达点云的抗干扰分类方法的抗干扰能力，是本领域技术人员亟需解决的技术问题。
技术实现思路
[0005]有鉴于此，本申请实施例提供了一种基于毫米波雷达点云的抗干扰分类方法及装置，旨在提高基于毫米波雷达点云的抗干扰分类方法的抗干扰能力。
[0006]第一方面，本申请实施例提供了一种基于毫米波雷达点云的抗干扰分类方法，包括：获取多个毫米波点云信息和多个彩色图像信息，所述多个彩色图像信息分别与所述多个毫米波点云信息对应；利用所述多个彩色图像信息对所述多个毫米波点云信息染色，得到多个染色点云信息；将所述多个染色点云信息输入目标分类神经网络，得到抗干扰分类结果。
[0007]可选的，所述利用所述多个彩色图像信息对所述多个毫米波点云信息染色，得到多个染色点云信息，包括：将所述多个毫米波点云信息投射至像素坐标系，得到多个像素坐标点云信息，所述像素坐标系为所述多个彩色图像信息对应的坐标系；将所述多个彩色图像信息的像素参数赋值至所述多个像素坐标点云信息，得到所述多个染色点云信息。
[0008]可选的，所述将所述多个毫米波点云信息投射至像素坐标系，得到多个像素坐标点云信息，包括：利用毫米波点云坐标系和像素坐标系的偏移矩阵以及相机内参，将所述多个毫米
波点云信息投射至所述像素坐标系，得到所述多个像素坐标点云信息，所述毫米波点云坐标系为所述多个毫米波点云信息对应的坐标系。
[0009]可选的，所述方法还包括：获取毫米波雷达和相机的相对位置信息，所述毫米波雷达用于获取所述多个毫米波点云信息，所述相机用于获取所述多个彩色图像信息；利用所述毫米波雷达和相机的相对位置信息，获取旋转矩阵与平移向量；利用所述旋转矩阵与平移向量，生成所述毫米波点云坐标系和像素坐标系的偏移矩阵。
[0010]可选的，所述目标分类神经网络包括第一卷积层、第二卷积层、最大池化层和全连接层；所述将所述多个染色点云信息输入目标分类神经网络，得到抗干扰分类结果，包括：将所述多个染色点云信息输入所述第一卷积层，得到多个第一升维点云信息；将所述多个第一升维点云信息输入所述第二卷积层，得到多个第二升维点云信息；将所述多个第二升维点云信息输入所述最大池化层，得到多个池化点云信息；将所述多个池化点云信息输入所述全连接层，得到多个分类结果；根据所述多个分类结果，得到所述抗干扰分类结果。
[0011]可选的，在所述将所述多个染色点云信息输入所述第一卷积层，得到多个第一升维点云信息之后，所述方法还包括：拼接所述多个第一升维点云信息，得到多个拼接点云信息；将所述多个拼接点云信息输入所述第二卷积层，得到多个拼接升维点云信息；将所述多个拼接升维点云信息输入所述最大池化层，得到多个拼接池化点云信息；将所述多个拼接池化点云信息输入所述全连接层，得到多个拼接分类结果；在所述根据所述多个分类结果，得到所述抗干扰分类结果之后，所述方法还包括：根据所述多个分类结果和所述多个拼接分类结果，得到多级抗干扰分类结果。
[0012]可选的，所述根据所述多个分类结果，得到所述抗干扰分类结果，包括：响应于所述多个分类结果一致，确认所述抗干扰分类结果为所述多个分类结果中的任一分类结果；响应于所述多个分类结果不一致，确认所述抗干扰分类结果为结果不可信。
[0013]第二方面，本申请实施例提供了一种基于毫米波雷达点云的抗干扰分类装置，包括：获取模块，用于获取多个毫米波点云信息和多个彩色图像信息，所述多个彩色图像信息分别与所述多个毫米波点云信息对应；染色模块，用于利用所述多个彩色图像信息对所述多个毫米波点云信息染色，得到多个染色点云信息；分类模块，用于将所述多个染色点云信息输入目标分类神经网络，得到抗干扰分类结果。
[0014]第三方面，本申请实施例提供了一种设备，所述设备包括存储器和处理器，所述存储器用于存储指令或代码，所述处理器用于执行所述指令或代码，以使所述设备执行前述第一方面任一项所述的基于毫米波雷达点云的抗干扰分类方法。
[0015]第四方面，本申请实施例提供了一种计算机存储介质，所述计算机存储介质中存储有代码，当所述代码被运行时，运行所述代码的设备实现前述第一方面任一项所述的基于毫米波雷达点云的抗干扰分类方法。
[0016]本申请实施例提供了一种基于毫米波雷达点云的抗干扰分类方法及装置，在执行所述方法时，先获取多个毫米波点云信息和多个彩色图像信息，所述多个彩色图像信息分别与所述多个毫米波点云信息对应；后利用所述多个彩色图像信息对所述多个毫米波点云信息染色，得到多个染色点云信息；最后将所述多个染色点云信息输入目标分类神经网络，得到抗干扰分类结果。这样，将毫米波点云信息和图像信息结合，利用彩色图像对毫米波点云信息进行染色，基于多维度信息进行目标分类，增强了毫米波雷达的抗干扰能力，提升了目标分类的准确率。
附图说明
[0017]为更清楚地说明本实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本申请的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。
[0018]图1为本申请实施例提供的基于毫米波雷达点云的抗干扰分类方法的一种方法流程图；图2为本申请实施例提供的基于毫米波雷达点云的抗干扰分类方法的多个毫米波雷达点云信息示意图；图3为本申请实施例提供的基于毫米波雷达点云的抗干扰分类方法的染色示意图；图4为本申请实施例提供的基于毫米波雷达点云的抗干扰分类方法的另一种方法流程图；图5为本申请实施例提供的基于毫米波雷达点云的抗干扰分类方法的一种神经网络示意图；图6为本申请实施例提供的基于毫米波雷达点云的抗干扰分类方法的一种特征拼接示意图；图7为本申请实施例提供的基于毫米波雷达点云的抗干扰分类方法的另一种神经网络示意图；图8为本申请实施例提供的基于毫米波雷达点云的抗干扰分类装置的一种结构示意图。
具体实施方式
[0019]传统的主动安全防撞功能，需要利用摄本文档来自技高网...
【技术保护点】
【技术特征摘要】
1.一种基于毫米波雷达点云的抗干扰分类方法，其特征在于，所述方法包括：获取多个毫米波点云信息和多个彩色图像信息，所述多个彩色图像信息分别与所述多个毫米波点云信息对应；利用所述多个彩色图像信息对所述多个毫米波点云信息染色，得到多个染色点云信息；将所述多个染色点云信息输入目标分类神经网络，得到抗干扰分类结果。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述利用所述多个彩色图像信息对所述多个毫米波点云信息染色，得到多个染色点云信息，包括：将所述多个毫米波点云信息投射至像素坐标系，得到多个像素坐标点云信息，所述像素坐标系为所述多个彩色图像信息对应的坐标系；将所述多个彩色图像信息的像素参数赋值至所述多个像素坐标点云信息，得到所述多个染色点云信息。3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述将所述多个毫米波点云信息投射至像素坐标系，得到多个像素坐标点云信息，包括：利用毫米波点云坐标系和像素坐标系的偏移矩阵以及相机内参，将所述多个毫米波点云信息投射至所述像素坐标系，得到所述多个像素坐标点云信息，所述毫米波点云坐标系为所述多个毫米波点云信息对应的坐标系。4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：获取毫米波雷达和相机的相对位置信息，所述毫米波雷达用于获取所述多个毫米波点云信息，所述相机用于获取所述多个彩色图像信息；利用所述毫米波雷达和相机的相对位置信息，获取旋转矩阵与平移向量；利用所述旋转矩阵与平移向量，生成所述毫米波点云坐标系和像素坐标系的偏移矩阵。5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述目标分类神经网络包括第一卷积层、第二卷积层、最大池化层和全连接层；所述将所述多个染色点云信息输入目标分类神经网络，得到抗干扰分类结果，包括：将所述多个染色点云信息输入所述第一卷积层，得到多个第一升维点云信息；将所述多个第一升维点云信息输入所述第二卷积层，得到多个第二升维点云信息；将所述多个第二升维点云信息输入所述最大池化层，得到多个池化...
【专利技术属性】
技术研发人员：张军，陶征，章庆，王鹏立，程伟，宋清峰，
申请(专利权)人：南京慧尔视智能科技有限公司，
类型：发明
国别省市：
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