[发明专利]动态目标的检测方法、装置、存储介质及路基监测设备

权利要求书

1.一种动态目标的检测方法，其特征在于，所述方法包括：

根据至少一帧点云计算当前场景的复杂度，以及根据当前场景的复杂度确定对应的扫描区域的数量n；其中，复杂度和数量n呈正相关性；

获取激光雷达在当前帧的第i个扫描区域扫描到的第一点云；其中，所述激光雷达在一个帧内共扫描n个扫描区域，所述n个扫描区域的角度之和为预设角度，所述第i个扫描区域为所述n个扫描区域中的任意一个，n为大于等于1的整数；

计算所述第一点云的深度；其中，所述第一点云的深度为所述第i个扫描区域内的所有点云数据的深度的平均值；

获取所述第i个扫描区域关联的最大点云深度；

在所述第一点云的深度小于所述最大点云深度时，确定所述第i个扫描区域内存在动态目标；

若所述第i个扫描区域未检测到动态目标的时长超过预设时长，将所述第i个扫描区域和相邻的扫描区域进行合并。

2.根据权利要求1所述方法，其特征在于，还包括：

在所述第一点云的深度不小于所述最大点云深度时，确定所述第i个扫描区域内不存在动态目标，以及基于所述第一点云的深度更新所述第i个扫描区域关联的最大点云深度。

3.根据权利要求1所述方法，其特征在于，所述确定所述第i个扫描区域内存在动态目标之后，还包括：

获取所述激光雷达扫描的上一帧点云；

获取所述激光雷达在所述当前帧扫描的当前帧点云；

将所述当前帧点云和所述上一帧点云中对应位置的点云进行深度比较；

将所述当前帧点云中深度发生变化的点云识别为动态点云；

基于所述动态点云进行目标追踪。

4.根据权利要求3所述方法，其特征在于，所述基于所述动态点云进行动态目标追踪，包括：

使用点云聚类算法将所述动态点云聚合成为动态物体；

追踪所述动态物体，确定运动动态信息；其中，所述运动动态信息包括运动速度和运动方向。

5.根据权利要求4所述方法，其特征在于，所述使用点云聚类算法将所述动态点云聚合成为动态物体，包括：

将所述动态点云映射到二维栅格；

使用种子生长算法对所述二维栅格进行聚类，确定聚类结果；

基于所述聚类结果确定动态物体。

6.根据权利要求4所述方法，其特征在于，所述确定运动动态信息，包括：

基于所述动态物体确定预设数量的目标关键点；

基于所述目标关键点确定所述运动动态信息。

7.根据权利要求1所述方法，其特征在于，所述n个扫描区域的角度之和为360度，各个扫描区域的角度相同。

8.一种动态目标的检测装置，其特征在于，包括：

判断模块，用于根据至少一帧点云计算当前场景的复杂度，以及根据当前场景的复杂度确定对应的扫描区域的数量n；其中，复杂度和数量n呈正相关性；

扫描模块，用于获取激光雷达在当前帧的第i个扫描区域扫描到的第一点云；其中，所述激光雷达在一个帧内共扫描n个扫描区域，所述n个扫描区域的角度之和为预设角度，所述第i个扫描区域为所述n个扫描区域中的任意一个；

计算模块，用于计算所述第一点云的深度；其中，所述第一点云的深度为所述第i个扫描区域内的所有点云数据的深度的平均值；

获取模块，用于获取所述第i个扫描区域关联的最大点云深度；

确定模块，用于在所述第一点云的深度小于所述最大点云深度时，确定所述第i个扫描区域内存在动态目标；若所述第i个扫描区域未检测到动态目标的时长超过预设时长，将所述第i个扫描区域和相邻的扫描区域进行合并。