[发明专利]一种室内体积探测方法、装置、设备及介质

权利要求书

1.一种室内体积探测方法，其特征在于，包括：

确定毫米波雷达对目标空间进行探测得到的第一点云数据，其中，所述第一点云数据用于表示在所述目标空间内所述毫米波雷达与探测点之间的相对位置关系，所述探测点为所述目标空间内的遮挡物上的点；

对所述第一点云数据进行聚类以获得第二点云数据；

将所述第二点云数据输入预设检测模型进行平面检测，得到所述预设检测模型输出的所述目标空间的平面检测数据；

利用所述平面检测数据确定所述目标空间的体积。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述确定毫米波雷达对目标空间进行探测得到的第一点云数据包括：

将所述毫米波雷达返回的回波信号转换为初始点云数据；

利用每个所述初始点云数据相对所述毫米波雷达的距离、方位角以及仰角确定每个所述初始点云数据在极坐标系中的位置；

按照极坐标系与三维坐标系的映射关系确定每个初始点云数据在三维坐标系中的位置；

在三维坐标系中，滤除多普勒速度大于第一阈值的所述初始点云数据和信噪比小于第二阈值的所述初始点云数据，得到所述第一点云数据。

3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，将所述第二点云数据输入预设检测模型进行平面检测之前，所述方法还包括按照如下方式训练所述预设检测模型：

获取训练集，其中，所述训练集为预先获取的携带有位置标识的训练点云数据，所述位置标识用于标记所述训练点云数据的位置区域；

将所述训练集输入初始检测模型进行训练，以获得训练结果；

在所述训练结果指示所述初始检测模型对所述训练集的所述识别准确率达到目标阈值的情况下，将所述初始检测模型确定为所述预设检测模型；

在所述训练结果指示所述初始检测模型对所述训练集的所述识别准确率未达到所述目标阈值的情况下，继续将所述训练集输入所述初始检测模型进行训练，直至所述初始检测模型对所述训练集的所述识别准确率达到所述目标阈值的情况下，将所述初始检测模型确定为所述预设检测模型。

4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述方法还包括按照如下方式获取所述训练集：

采集不同位置的原始数据并分别标记对应的所述位置标识；

对所述原始数据进行预处理，以获得原始点云数据；

对所述原始点云数据进行聚类以获得携带有所述位置标识的所述训练点云数据。

5.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述在所述训练结果指示所述初始检测模型对所述训练集的所述识别准确率未达到所述目标阈值的情况下，继续将所述训练集输入所述初始检测模型进行训练包括：

将所述训练集输入所述初始检测模型进行检测，以获得预测结果；

利用所述预测结果和所述位置标识的差异确定目标函数的损失值；

按照所述损失值调整所述初始检测模型的网络参数，直至所述初始检测模型对所述训练集的所述识别准确率达到所述目标阈值的情况下，将所述初始检测模型确定为所述预设检测模型。

6.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述利用所述平面检测数据确定所述目标空间的体积包括：

从所述平面检测数据中提取体积参数；

按照所述体积参数确定所述目标空间的体积。