【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及目标检测、点云数据处理，具体是一种动态目标剔除方法、装置、终端设备及存储介质。
技术介绍
1、近年来，随着无人驾驶技术快速发展，高精地图的出现弥补了当前感知传感器和融合技术的限制，为无人驾驶的路径规划、运动控制提供了基础。在当前的高精地图中，动态目标的剔除是主要的研究方向。主要分为在slam过程中在线过滤动态点云；或者用后处理的方式过滤动态点云。而后处理的方式过滤动态点云中，又包括视点可见性、点云分割、光线投影的方法。
2、在常见的视点可见方法中，会有位姿精度敏感、点云畸变敏感、误杀地面点的问题，造成误杀静态目标或漏杀动态目标的情况，例如专利公开号cn113674162a提供一种基于动态目标检测与分类的构建地图孔洞修复方法，该方法通过卷积神经网络计算，分割先天动态物体，利用低代价追踪模块进行定位，再利用多视图几何和深度学习提高动态物体分割能力，实现去除地图中的动态目标。该方法虽然能在高度动态的场景下取得较高的精度，但在面对场景内有大量动态目标的时候，容易造成误杀地面和静态目标、漏杀动态目标的问题。
技术实现思路
1、针对上述现有技术中的不足，本专利技术提供一种动态目标剔除方法、装置、终端设备及存储介质，可有效地解决动态目标剔除过程中误杀地面和静态目标、漏杀动态目标的问题。
2、为实现上述目的，本专利技术提供一种动态目标剔除方法，包括如下步骤：
3、步骤1，获取目标区域的若干帧点云数据，并设置分辨率合集，所述分辨率合集中包括若干大小不
4、步骤2，构建物体的静态投影模型，并选取分辨率合集中的第一个分辨率；
5、步骤3，以目标区域的所有点云数据为输入、以物体投影范围最小为约束，基于静态投影模型与选取的分辨率得到物体投影点合集图像，以及物体投影点合集图像中所有点对应的物体点云合集；
6、步骤4，基于物体投影点合集图像计算物体在点云数据中的可见性，基于物体的可见性在物体点云合集进行点云提取，得到动态地图点云合集；
7、步骤5，选取分辨率合集中的下一个分辨率并重复步骤2至步骤4，得到下一个动态地图点云合集；
8、步骤6，重复步骤5直至遍历分辨率合集中的所有分辨率，得到若干动态地图点云合集，并基于所有的动态地图点云合集进行动态目标剔除。
9、在其中一个实施例，步骤3具体包括：
10、设目标区域内共有n个物体，设步骤1中共获取m帧目标区域的点云数据；
11、对每一帧点云数据基于物体的所在区域进行点云分割，得到m×n个区域点云数据；
12、将同一物体对应的m个区域点云数据以选取的分辨率分别代入静态投影模型，并选取其中投影面积最小的区域点云数据所对应的投影点合集加入物体投影点合集图像，选取其中投影面积最小的区域点云数据加入物体点云合集。
13、在其中一个实施例，步骤4中，基于物体投影点合集图像计算物体在点云数据中的可见性，具体过程为：
14、设物体n在第m帧点云数据中的区域点云数据的投影面积最小，则物体n在点云数据中的可见性为：
15、
16、其中，表示物体n在第m帧点云数据中的可见性，im表示第m帧点云数据的整体投影图像，i表示物体投影点合集图像。
17、在其中一个实施例，步骤4中，所述基于物体的可见性在物体点云合集进行点云提取，得到动态地图点云合集，具体为：
18、若物体n在点云数据中的可见性大于预设阈值，则将区域点云数据中的所有点加入动态地图点云合集。
19、在其中一个实施例，步骤6中，所述基于所有的动态地图点云合集进行动态目标剔除，具体为：
20、将所有动态地图点云合集取并集，得到动态目标点云合集，并将动态目标点云合集中的所有点从目标区域的点云数据中剔除。
21、在其中一个实施例，所述分辨率合集中分辨率的数量在两个以上。
22、在其中一个实施例，步骤1中，所述点云数据经由激光雷达扫描得到；或
23、所述点云数据经由深度相机拍摄深度图后转换得到。
24、为实现上述目的，本专利技术还提供一种动态目标剔除装置，采用上述的方法进行动态目标剔除，所述动态目标剔除装置包括：
25、点云获取单元，用于获取目标区域的若干帧点云数据；
26、分辨率构建单元，用于设置分辨率合集，且所述分辨率合集中包括若干大小不一的分辨率；
27、点云投影单元，用于以目标区域的所有点云数据为输入、以物体投影范围最小为约束，基于静态投影模型与选取的分辨率得到物体投影点合集图像；
28、第一点云提取单元，用于在点云数据中提取物体投影点合集图像中所有点对应的物体点云，并组成物体点云合集；
29、可见性计算单元，用于根据物体投影点合集图像计算物体在点云数据中的可见性；
30、第二点云提取单元，用于根据物体的可见性在物体点云合集进行点云提取，得到动态地图点云合集；
31、动态目标剔除单元，用于根据动态地图点云合集进行动态目标剔除。
32、为实现上述目的，本专利技术还提供一种终端设备，其特征在于，所述终端设备为计算机、无人车、无人机、无人驾驶设备或移动机器人，所述终端设备上设有：
33、存储器，用于存储程序；
34、处理器，用于执行所述存储器存储的所述程序，当所述程序被执行时，所述处理器用于执行如上述的方法的部分或全部步骤。
35、为实现上述目的，本专利技术还提供一种计算机可读存储介质，其特征在于，所述计算机可读存储介质中存储有计算机执行指令；所述计算机执行指令被处理器执行时用于实现如上述的机动车未来行驶轨迹预测方法的部分或全部步骤。
36、本专利技术提供的一种动态目标剔除方法、装置、终端设备及存储介质中，利用分辨率对动态目标剔除的影响优化了基于视点可见性的动态目标剔除方法，由于分辨率越高则会发现越多的动态目标，分辨率越低发现的动态目标也会减少，因此通过设置若干大小不一的分辨率对待剔除的动态地图点云合集进行多次计算，达到减少误杀和漏杀目标的效果，削减了视点可见法固有缺点造成的影响，可有效地应用于高精地图的构建。
本文档来自技高网...【技术保护点】
1.一种动态目标剔除方法，其特征在于，包括如下步骤：
2.根据权利要求1所述的动态目标剔除方法，其特征在于，步骤3具体包括：
3.根据权利要求2所述的动态目标剔除方法，其特征在于，步骤4中，基于物体投影点合集图像计算物体在点云数据中的可见性，具体过程为：
4.根据权利要求2所述的动态目标剔除方法，其特征在于，步骤4中，所述基于物体的可见性在物体点云合集进行点云提取，得到动态地图点云合集，具体为：
5.根据权利要求1至4任一项所述的动态目标剔除方法，其特征在于，步骤6中，所述基于所有的动态地图点云合集进行动态目标剔除，具体为：
6.根据权利要求1至4任一项所述的动态目标剔除方法，其特征在于，所述分辨率合集中分辨率的数量在两个以上。
7.根据权利要求1至4任一项所述的动态目标剔除方法，其特征在于，步骤1中，所述点云数据经由激光雷达扫描得到；或
8.一种动态目标剔除装置，其特征在于，采用权利要求1至7任一项所述的方法进行动态目标剔除，所述动态目标剔除装置包括：
9.一种终端设备，其特征在于，
10.一种计算机可读存储介质，其特征在于，所述计算机可读存储介质中存储有计算机执行指令；所述计算机执行指令被处理器执行时用于实现如权利要求1至7中任一项所述的机动车未来行驶轨迹预测方法的部分或全部步骤。
...【技术特征摘要】
1.一种动态目标剔除方法，其特征在于，包括如下步骤：
2.根据权利要求1所述的动态目标剔除方法，其特征在于，步骤3具体包括：
3.根据权利要求2所述的动态目标剔除方法，其特征在于，步骤4中，基于物体投影点合集图像计算物体在点云数据中的可见性，具体过程为：
4.根据权利要求2所述的动态目标剔除方法，其特征在于，步骤4中，所述基于物体的可见性在物体点云合集进行点云提取，得到动态地图点云合集，具体为：
5.根据权利要求1至4任一项所述的动态目标剔除方法，其特征在于，步骤6中，所述基于所有的动态地图点云合集进行动态目标剔除，具体为：
6.根据权利要求1至4任一项所述的动态目标剔除方法，其特...
【专利技术属性】
技术研发人员：安向京，王鸿博，余辉亮，胡庭波，
申请(专利权)人：广州行深智能科技有限公司，
类型：发明
国别省市：
还没有人留言评论。发表了对其他浏览者有用的留言会获得科技券。