【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及激光雷达，尤其涉及一种基于三维点云的拖点目标识别方法及雷达系统。
技术介绍
1、列车出行是人们最重要的交通出行方式之一，列车包括动车、高铁等，铁路用于动车、高铁等列车的运行，列车可以在铁路上行驶。但是，列车的重量巨大，为了避免列车行驶造成地面塌陷，铁路线路中均设置有铁轨，用于支撑列车，并且，在铁轨的下方还设置有枕木，从而分散列车的重量，缓解列车对于地面的压力。
2、铁路的铺设位置所处的环境包括山川、隧道、平原等，由于自然因素，铁路上可能发生落石、滑坡、坍塌等危险现象，因此，会有障碍物掉落在铁路上，从而阻塞线路，危及列车的行驶安全，造成人员财产的损失。为此，工作人员会采用雷达系统采集二维或三维的点云数据进行线障检测，并对于尺寸大于预设尺寸的障碍物进行告警。
3、但是，在雷达将激光脉冲投射至第一物体的边缘时，会有部分激光脉冲投射至位于第一物体之后的第二物体上，从而在第一物体和第二物体之间形成拖点，这些拖点会引发误告警，导致雷达系统的告警准确性低。为了提高雷达系统准确性，雷达系统可以学习所有可能产生拖点的位置，从而在应用的过程中，将拖点判定为点云背景的一部分，避免拖点触发告警。但是这种学习的方式消耗时间长，并且会影响真实障碍物的判定，导致出现漏报告警。
技术实现思路
1、本申请提供一种基于三维点云的拖点目标识别方法及雷达系统，以解决拖点目标影响雷达系统对于障碍物的检测，出现误告警的问题。
2、第一方面，本申请的部分实施例提供一种基于三维点
3、通过雷达设备扫描检测范围内的点云数据；
4、在所述检测范围内划分防区检测范围；
5、在所述点云数据中，筛选出位于所述防区检测范围内的防区点云数据；
6、从所述防区点云数据中滤除背景点云数据，以获取目标点云数据，所述背景点云数据为所述雷达设备根据检测范围内的非检测目标所生成的点云数据；
7、对所述目标点云数据执行聚类分割，得到多个分割目标；
8、如果所述分割目标的投影尺寸大于告警尺寸，则对所述分割目标执行拖点识别。
9、在一些实施例中，所述方法还包括：
10、获取预设数量的样本点云数据；
11、基于所述防区检测范围在所述样本点云数据中筛选样本防区点云数据；
12、对所述样本防区点云数据执行预设倍数的降样本处理，以得到降样本点云数据；
13、根据降样本点云数据生成点云树形数据结构。
14、在一些实施例中，所述方法还包括：
15、对所述分割目标执行拖点识别，还包括：
16、遍历所述分割目标内的参考点，并在所述参考点中选取识别点；
17、根据所述识别点以及所述雷达设备的坐标原点生成识别直线；
18、根据预设步长在所述识别直线中依次选取识别点；
19、根据所述点云树形数据结构对所述识别点执行临近点检测，以获取拖点目标。
20、在一些实施例中，根据所述点云树形数据结构对所述识别点执行临近点检测，还包括：
21、获取所述雷达设备的精度；
22、根据所述精度和所述点云数据的位置计算搜索半径；
23、按照所述搜索半径在所述点云树形数据结构中搜索所述识别点的临近点；
24、如果搜索到所述识别点的至少一个临近点，则将所述识别点标记为拖点；
25、在所述拖点的数量与所述识别点的数量相同时，将所述分割目标标记为拖点目标。
26、在一些实施例中，所述方法还包括：
27、设置搜索所述临近点的搜索时长；
28、在经过所述搜索时长之后，若没有搜索到所述临近点，则经过预设时长之后重新搜索所述临近点；
29、在经过预设次数的搜索之后，则将所述分割目标标记为非拖点目标。
30、在一些实施例中，所述方法还包括：
31、检测所述拖点目标的静止时长；
32、如果所述静止时长大于或等于时间阈值，则生成告警信号，所述告警信号用于指示所述雷达设备执行声光报警。
33、在一些实施例中，所述方法还包括：
34、将所述拖点目标通过网络通道上传至所述雷达设备的中心服务器；
35、通过所述中心服务器将所述拖点目标发送至终端设备。
36、在一些实施例中，对所述目标点云数据执行聚类分割，还包括：
37、遍历所述目标点云数据中的像素点；
38、根据所述像素点与聚类中心点的距离将所述目标点云数据切割为多个点云区域，所述聚类中心点为目标点云数据中用于分类的样本数据点；
39、根据所述点云区域生成所述分割目标。
40、在一些实施例中，筛选出位于所述防区检测范围内的防区点云数据，还包括：
41、在所述点云数据中提取像素点坐标；
42、获取所述防区检测范围的坐标区间；
43、将所述像素点坐标位于所述坐标区间内的点云数据标记为防区点云数据。
44、第二方面，本申请的部分实施例提供一种雷达系统，所述系统包括雷达设备和检测模块，所述检测模块被配置为执行：
45、通过雷达设备扫描检测范围内的点云数据；
46、在所述检测范围内划分防区检测范围；
47、在所述点云数据中，筛选出位于所述防区检测范围内的防区点云数据；
48、从所述防区点云数据中滤除背景点云数据，以获取目标点云数据，所述背景点云数据为所述雷达设备根据检测范围内的非检测目标所生成的点云数据；
49、对所述目标点云数据执行聚类分割，得到多个分割目标；
50、如果所述分割目标的投影尺寸大于告警尺寸，则对所述分割目标执行拖点识别。
51、由以上方案可知，本申请提供一种基于三维点云的拖点目标识别方法及雷达系统，通过雷达设备扫描检测范围内的点云数据，并在检测范围内划分防区检测范围。然后在点云数据中，筛选出位于防区检测范围内的防区点云数据，从防区点云数据滤除背景点云数据，以获取目标点云数据，并对目标点云数据执行聚类分割，得到多个分割目标，如果分割目标大于告警尺寸，则对分割目标执行拖点识别。本实施例通过将防区内的目标点云数据进行分割，并对根据分割目标的尺寸进行告警判定，便于筛选出符合告警的分割目标，提高告警效率，并且通过对分割目标进行拖点识别，将属于拖点目标的分目标滤除，以提高雷达设备告警的准确性。
本文档来自技高网...【技术保护点】
1.一种基于三维点云的拖点目标识别方法，其特征在于，所述方法包括：
2.根据权利要求1所述的基于三维点云的拖点目标识别方法，其特征在于，所述方法还包括：
3.根据权利要求2所述的基于三维点云的拖点目标识别方法，其特征在于，对所述分割目标执行拖点识别，还包括：
4.根据权利要求3所述的基于三维点云的拖点目标识别方法，其特征在于，根据所述点云树形数据结构对所述识别点执行临近点检测，还包括：
5.根据权利要求4所述的基于三维点云的拖点目标识别方法，其特征在于，所述方法还包括：
6.根据权利要求4所述的基于三维点云的拖点目标识别方法，其特征在于，所述方法还包括：
7.根据权利要求3所述的基于三维点云的拖点目标识别方法，其特征在于，所述方法还包括：
8.根据权利要求1所述的基于三维点云的拖点目标识别方法，其特征在于，对所述目标点云数据执行聚类分割，还包括：
9.根据权利要求1所述的基于三维点云的拖点目标识别方法，其特征在于，筛选出位于所述防区检测范围内的防区点云数据，还包括：
10.
...【技术特征摘要】
1.一种基于三维点云的拖点目标识别方法，其特征在于，所述方法包括：
2.根据权利要求1所述的基于三维点云的拖点目标识别方法，其特征在于，所述方法还包括：
3.根据权利要求2所述的基于三维点云的拖点目标识别方法，其特征在于，对所述分割目标执行拖点识别，还包括：
4.根据权利要求3所述的基于三维点云的拖点目标识别方法，其特征在于，根据所述点云树形数据结构对所述识别点执行临近点检测，还包括：
5.根据权利要求4所述的基于三维点云的拖点目标识别方法，其特征在于，所述方法还包括：
6....
【专利技术属性】
技术研发人员：任国忠，赵肖良，常乐，
申请(专利权)人：保定市天河电子技术有限公司，
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。