[发明专利]一种激光点云中的无人机目标检测方法

权利要求书

1.一种激光点云中的无人机目标检测方法，其特征在于，包括如下步骤：

S1、点云体素栅格化：使用体素栅格化方法，将原始点云数据组织成三维空间中的体素栅格形式；

S2、地面点聚类去除，去除对目标检测产生干扰的各类地面点：以高度判定为基础产生一系列地面点种子，以种子为根节点、采用树形结构扩展的方式划分地面点并进行聚类，标记出体素网格中所有的地面点，剩余的体素网格则属于待划分的空中目标；

具体包括如下两个子步骤：

S2.1 对整个体素网格G进行扫描，若某个z坐标小于判断阈值h的体素网格内部点云总数N0，即将该网格标记为一个地面种子，并对其执行步骤S2.2；

S2.2 六向邻接网格扩展：

首先，对S2.1步骤生成的每个地面点，以其为根节点生成一个六向邻接树：以最初的地面点体素网格G[i][j][k]为树的第一层，搜索该点六个方向上的邻接体素，其坐标分别为：G[i-1][j][k]，G[i+1][j][k]，G[i][j-1][k]，G[i][j+1][k]，G[i][j][k-1]，G[i][j][k+1]，若其中某个体素网格内部点云总数N0，且其尚未被划分入地面点聚类，则将其划分入地面点，并加入树的第二层；

接着，对六向邻接树中第二层的所有节点进行六邻接体素的搜索，若有其内部有点云分布的，且其尚未被划分入地面点聚类，则将其划分为地面点，并加入树的第三层；

依次类推，对树的第S层，搜索其所有节点的六邻接体素，若有其内部有点云分布的，且其尚未被划分入地面点聚类，则将其划分为地面点，并加入树的第S+1层，直到某一层的所有节点均无法再产生下一层节点为止；

若整个体素网格尚未完全扫描完毕，则回到S2.1继续进行扫描；

直至整个体素网格G均被扫描完后，将所有划分为地面点的聚类合并，即标记出体素网格中所有的地面点，而剩余的体素网格，属于待划分的空中目标；

S3、无人机目标点云划分：采用目标种子节点-六向领域扩展的方式进行聚类，扫描整个体素网格，生成一系列的空中目标聚类；

具体包括如下两个子步骤：

S3.1搜索整个体素网格G，若某个体素网格内部点云总数N0，即将该网格标记为一个新的空中目标，并对其执行S3.2；

S3.2 六向邻接网格扩展：

首先，对S3.1步骤生成的每个空中目标种子节点，以其为根节点生成一个六向邻接树，以最初的空中目标点体素网格G[i][j][k]为树的第一层，搜索该点六个方向上的邻接体素，其坐标分别为：G[i-1][j][k]，G[i+1][j][k]，G[i][j-1][k]，G[i][j+1][k]，G[i][j][k-1]，G[i][j][k+1]；若其中某个体素网格内部点云总数N0，且其未被划分入地面点聚类，并且其也未被划分入任何一个空中目标点聚类，则将其划分入该新的空中目标，并加入第二层；

接着，对六向邻接树中第二层的所有节点进行六邻接体素的搜索，若有其内部有点云分布的，且其未被划分入地面点聚类，并且其也未被划分入任何一个空中目标点聚类，则将其划分入该新的空中目标，并加入第三层；

依次类推，对树的第S层，搜索其所有节点的六邻接体素，若有其内部有点云分布的，且其未被划分入地面点聚类，并且其也未被划分入任何一个空中目标点聚类，则将其划分入该新的空中目标，并加入树的第S+1层，直到某一层的所有节点均无法再产生下一层节点为止；

若整个体素网格尚未完全扫描完毕，则回到S3.1继续进行扫描；

最后，整个体素网格G均被扫描完后，生成一系列的空中目标聚类；

S4、无人机目标形态特征筛查：搜索整个空中目标聚类，基于目标无人机的形态特征实现目标筛查。

2.根据权利要求1所述的一种激光点云中的无人机目标检测方法，其特征在于，所述步骤S1中，所述原始点云数据已结合激光雷达自身的绝对坐标和姿态变换至东-北-天坐标系下。