一种基于毫米波雷达点云数据处理和目标分类方法

    公开(公告)号:CN118981010A

    公开(公告)日:2024-11-19

    申请号:CN202411041609.3

    申请日:2024-07-31

    Abstract: 一种基于毫米波雷达点云数据处理和目标分类方法,所述方法用于分析通过毫米波雷达获取毫米波雷达捕捉范围内的目标的相关参数,通过引入目标点云的速度信息,根据目标点云的位置信息和速度信息,计算马哈拉诺比斯距离,实现在复杂的交通环境下区分出隶属于不同目标的点云,提升点云聚类的效果。本发明在应用中具有智能化、全面化、准确化、实时化的特点,能够精度输出目标轨迹;并且通过可靠实时和准确的检测数据,利用速度进行目标判断,具备高度准确性;通过构造虚拟量测点云数据,以目标的长度、宽度和点云总数作为目标特征,对该目标的类型进行判别。

    一种交通多要素雷达视觉融合检测方法

    公开(公告)号:CN117406212A

    公开(公告)日:2024-01-16

    申请号:CN202311452810.6

    申请日:2023-11-02

    Abstract: 一种交通多要素雷达视觉融合检测方法,通过相机采集交通道路的原始图像数据,同时通过毫米波雷达采集雷达点云数据,将雷达检测的原始点云数据重编码成网格图像,使用神经网络对网格图像和相机图像进行目标检测,在雷达坐标系中,将雷达和相机检测到的目标信息中的目标长度、目标宽度和速度表示为三维特征立方体的长、宽、高,计算三维特征立方体的交并比,根据交并比计算出目标关联度,将关联起来的目标信息进行二源信息融合,去除假目标和冗余信息。本发明充分发挥相机和毫米波雷达各自的优势,能够检测出更加丰富且准确的交通目标信息,更加准确迅速关联目标,满足智慧交通应用的需求,为实现智慧交通系统的高效运行和交通安全提供有力支持。

    一种交通场景下的多目标跟踪方法

    公开(公告)号:CN117607794A

    公开(公告)日:2024-02-27

    申请号:CN202311573962.1

    申请日:2023-11-23

    Abstract: 本发明提出一种交通场景下的多目标跟踪方法,将雷达输出的点迹进行聚类形成簇,簇的信息包含簇内雷达点迹的平均位置、平均速度、簇内雷达点迹数量和平均信噪比。在进行航迹更新时,将所有关联到的簇的位置和速度信息,关于当前簇内雷达点迹平均信噪比与雷达点迹数量的乘积占所有关联簇的簇内雷达点迹平均信噪比与雷达点迹数量的乘积的总和的比例加权,将加权结果作为卡尔曼滤波的输入。本发明可以有效缓解目标跟踪的大尺寸目标航迹分裂的问题,适用于复杂交通场景下的多目标跟踪。

    一种交通目标识别优化方法
    6.
    发明公开

    公开(公告)号:CN119296049A

    公开(公告)日:2025-01-10

    申请号:CN202411227662.2

    申请日:2024-09-03

    Abstract: 本发明公开了一种交通目标识别优化方法,包含:S1:道路区域识别,即采集高清交通监控图像,使用车道检测算法识别该监控图像中的道路区域中的车道线;S2:道路区域切割,即基于步骤S1,将道路区域图像切割成若干个比例相等的道路子图像;S3:道路子图像重组,即将步骤S2得到的道路子图像进行缩放并重组,生成适于目标识别模型处理的重组图像;S4:交通目标检测与处理,即将重组图像输入到目标识别模型,得到目标检测框,并去除目标检测框中的重复检测部分,得到最终交通目标。本发明针对小目标检测识别性能差、处理延时等问题,提出了优化方法,可提升目标识别模型的准确率和效率,为交通监控系统提供了一种高效且可靠的目标检测解决方案。

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