【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及边缘识别，尤其涉及一种边缘识别方法、装置、电子设备及存储介质。
技术介绍
1、空间的边缘对于一个空间是十分重要的信息，如果不设置边缘，雷达对一些鬼影、多径等虚假点云很难判断，无法得到准确的点云信息，进而使得对该空间进行的目标跟踪、轨迹检测、环境监测等任务的准确性大幅降低，然而现有技术通过人为设置获取空间边缘信息，设置方法本身不够准确，且用户操作复杂，导致边缘识别准确度低且便捷性差导致用户使用体验感差。
2、因此，急需一种准确度高且操作便捷的边缘识别方法。
技术实现思路
1、本专利技术各实施例提供一种边缘识别方法、装置、电子设备及存储介质，以解决相关技术中的边缘识别的准确度和便捷性不够的问题。所述技术方案如下：
2、根据本专利技术的一个方面，一种边缘识别方法，所述方法包括：获取目标的初始轨迹，所述初始轨迹基于探测设备在目标空间内针对目标采集到的点云数据而确定；对所述初始轨迹中的各点云进行权重配置；根据所述初始轨迹中的各点云以及各点云的权重，对所述目标空间的边缘进行自学习，确定所述目标空间的边缘。
3、在一示例性实施例中，对所述初始轨迹中的各点云进行权重配置通过以下步骤实现：检测所述初始轨迹是否满足设定条件；在所述初始轨迹满足所述设定条件的情况下，获取所述初始轨迹中的各点云的目标信息；所述目标信息至少包括距离、角度、速度和信噪比中的至少一种；基于各所述点云的目标信息，为各所述点云配置对应的权重。
4、在一示例性实施例中，基于
5、在一示例性实施例中，基于各所述点云的目标信息，为各所述点云配置对应的权重通过以下步骤实现：基于各所述点云的目标信息，得到各所述点云对应的信噪比；基于各所述点云所属位置的信噪比为各所述点云配置对应的权重。
6、在一示例性实施例中，根据所述初始轨迹中的各点云以及各点云的权重，对所述目标空间的边缘进行自学习，确定所述目标空间的边缘通过以下步骤实现：基于所述初始轨迹中的各点云以及各点云的权重，采用支持向量机算法在所述目标空间中查找具有最优解的投影函数和直线；由查找到的投影函数和直线得到所述目标空间的边缘。
7、在一示例性实施例中，基于所述初始轨迹中的各点云以及各点云的权重，采用支持向量机算法在所述目标空间中查找具有最优解的投影函数和直线通过以下步骤实现：基于所述支持向量机算法确定初始投影函数，通过所述初始投影函数将所述初始轨迹中的各点云投影到第一平面上，得到第一投影信息；根据所述第一投影信息和各所述点云的权重进行最小二乘问题运算，查找具有最优解的投影函数和所述第一平面上的目标直线。
8、在一示例性实施例中，由查找到的投影函数和直线得到所述目标空间的边缘通过以下步骤实现：通过所述投影函数，将所述目标直线从所述第一平面上反投影至第二平面，得到所述第二平面上的目标曲线；根据所述第二平面上的目标曲线得到所述目标空间的边缘。
9、在一示例性实施例中，确定所述目标空间的边缘之后还包括以下步骤：基于所述目标空间的边缘，对所述目标空间下的跟踪对象进行跟踪，得到所述跟踪对象的轨迹数据。
10、在一示例性实施例中，基于所述目标空间的边缘，对所述目标空间下的跟踪对象进行跟踪，得到所述跟踪对象的轨迹数据通过以下步骤实现：从在目标空间内针对所述跟踪对象采集到的点云数据中，剔除位置在所述边缘外的点云数据；根据剔除后的所述点云数据对所述跟踪对象进行跟踪，得到所述跟踪对象的目标轨迹。
11、根据本专利技术的一个方面，一种目标跟踪方法，所述方法包括：显示雷达的监测页面，所述监测页面用于展示位于所述雷达的目标空间内目标的目标轨迹；接收边缘信息；所述边缘信息是基于所述目标的初始轨迹中各点云以及各点云的权重，对所述目标所在目标空间的边缘进行自学习得到的，所述目标的初始轨迹是基于所述雷达的目标空间内针对所述目标采集到的点云数据得到的；基于所述边缘信息，在所述监测页面中展示具有边缘的目标空间，以根据所述目标空间的边缘内获取到的针对所述目标的点云数据，对所述目标进行跟踪，得到所述目标的目标轨迹。
12、根据本专利技术的一个方面，一种目标跟踪装置，所述装置包括：空间监测模块，用于显示目标空间的监测页面，所述监测页面用于展示位于目标空间内目标的轨迹；边缘信息接收模块，用于接收边缘信息；所述边缘信息是基于所述目标的初始轨迹中各点云以及各点云的权重，对所述目标所在目标空间的边缘进行自学习得到的，所述目标的初始轨迹是基于所述目标空间内针对所述目标采集到的点云数据得到的；目标跟踪模块，用于基于所述边缘信息，在所述监测页面中展示具有边缘的目标空间，以根据所述目标空间的边缘内获取到的针对所述目标的点云数据，对所述目标进行跟踪，得到所述目标的目标轨迹。
13、根据本专利技术的一个方面，一种边缘识别装置，所述装置包括：轨迹获取模块，用于获取目标的初始轨迹，所述初始轨迹基于探测设备在目标空间内针对目标采集到的点云数据而确定；权重配置模块，用于对所述初始轨迹中的各点云进行权重配置；边缘识别模块，用于根据所述初始轨迹中的各点云以及各点云的权重，对所述目标空间的边缘进行自学习，确定所述目标空间的边缘。
14、根据本专利技术的一个方面，一种电子设备，包括至少一个处理器以及至少一个存储器，其中，所述存储器上存储有计算机可读指令；所述计算机可读指令被一个或多个所述处理器执行，使得电子设备实现如上所述的边缘识别方法。
15、根据本专利技术的一个方面，一种存储介质，其上存储有计算机可读指令，所述计算机可读指令被一个或多个处理器执行，以实现如上所述的边缘识别方法。
16、本专利技术提供的技术方案带来的有益效果是：
17、在上述技术方案中，首先获取目标的初始轨迹，初始轨迹基于探测设备在目标空间内针对目标采集到的点云数据而确定，然后对初始轨迹中的各点云进行权重配置，得到初始轨迹中的各点云以及各点云的权重，各点云的权重表示了各点云在后续参与边缘自学习过程中的参考价值，由此，就能根据各点云的权重对目标所在目标空间的边缘进行准确度高的自学习，进而准确地确定目标空间的边缘，从而避免人工设置边缘的不准确和不便捷，进而能够有效地解决相关技术中存在的边缘识别准确度和便捷度不够的问题。
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1.一种边缘识别方法，其特征在于，所述方法包括：
2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述对所述初始轨迹中的各点云进行权重配置，包括：
3.如权利要求2所述的方法，其特征在于，所述基于各所述点云的目标信息，为各所述点云配置对应的权重，包括：
4.如权利要求2所述的方法，其特征在于，所述基于各所述点云的目标信息，为各所述点云配置对应的权重，包括：
5.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述初始轨迹中的各点云以及各点云的权重，对所述目标空间的边缘进行自学习，确定所述目标空间的边缘，包括：
6.如权利要求5所述的方法，其特征在于，所述基于所述初始轨迹中的各点云以及各点云的权重，采用支持向量机算法在所述目标空间中查找具有最优解的投影函数和直线，包括：
7.如权利要求6所述的方法，其特征在于，所述由查找到的所述投影函数和所述直线得到所述目标空间的边缘，包括：
8.如权利要求1-7任一项所述的方法，其特征在于，所述确定所述目标空间的边缘之后，所述方法还包括：
9.如权利要求8所述的方
10.一种目标跟踪方法，其特征在于，包括：
11.一种目标跟踪装置，其特征在于，所述装置包括：
12.一种边缘识别装置，其特征在于，所述装置包括：
13.一种电子设备，其特征在于，包括：至少一个处理器以及至少一个存储器，其中，
14.一种存储介质，其上存储有计算机可读指令，其特征在于，所述计算机可读指令被一个或多个处理器执行，以实现如权利要求1至10中任一项所述的边缘识别方法。
...【技术特征摘要】
1.一种边缘识别方法，其特征在于，所述方法包括：
2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述对所述初始轨迹中的各点云进行权重配置，包括：
3.如权利要求2所述的方法，其特征在于，所述基于各所述点云的目标信息，为各所述点云配置对应的权重，包括：
4.如权利要求2所述的方法，其特征在于，所述基于各所述点云的目标信息，为各所述点云配置对应的权重，包括：
5.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述初始轨迹中的各点云以及各点云的权重，对所述目标空间的边缘进行自学习，确定所述目标空间的边缘，包括：
6.如权利要求5所述的方法，其特征在于，所述基于所述初始轨迹中的各点云以及各点云的权重，采用支持向量机算法在所述目标空间中查找具有最优解的投影函数和直线，包括：
7.如权利要求6所述的方法，其特征在于...
【专利技术属性】
技术研发人员：陈国强，
申请(专利权)人：深圳绿米联创科技有限公司，
类型：发明
国别省市：
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