[發明專利]一種基于路側激光雷達的在途目標分類方法

有效

• 申請號: 202110582129.8
• 申請日: 2021-05-27
• 公開（公告）號: CN113191459B
• 公開（公告）日: 2022-09-09
• 發明（設計）人: 侯福金;張營超;李巖;吳建清;宋修廣;張涵;李利平;宋彥頡;霍光;楊梓梁;劉世杰
• 申請（專利權）人: 山東高速建設管理集團有限公司;山東大學
• 主分類號: G06V10/764
• 分類號: G06V10/764;G06V10/774;G06V10/762;G06K9/62;G01S17/88
• 代理公司: 濟南金迪知識產權代理有限公司 37219
• 代理人: 楊樹云

本發明涉及一種基于路側激光雷達的在途目標分類方法，包括：(1)點云數據收集；(2)地面擬合；(3)背景濾除；(4)目標聚集；對背景濾除后的三維點云數據進行聚類操作，將屬于同一個物體的所有點劃分的一類；(5)軌跡追蹤；基于全局距離搜索的方法對車輛進行追蹤，將當前幀的某一車輛與前一幀的同一車輛進行關聯；(6)提取目標側面輪廓的參數，建立數據庫；(7)通過復合分類器實現目標類別的分類。本發明基于對激光雷達所收集到的點云數據進行處理分析，對道路上的目標進行識別，從而掌握區域路段交通參與者的類型及流量，對于道路設計、行車安全與控制、交通擁堵疏導等應用具有重要意義。

技術領域

本發明屬于目標檢測與分類領域，具體是基于路側激光雷達采集的點云數據，經過對數據進行背景濾除、目標聚類、軌跡追蹤、標定等預處理，實現對在途目標的分類。

背景技術

近年來，我國經濟社會發展迅猛，人口和車輛日益增多，交通需求不斷增加，給交通系統運營帶來愈發沉重的負擔。為了減輕交通系統的負擔，需要對交通量進行詳細地調查，為后續交通規劃做鋪墊。道路通行目標的準確分類及統計是交通量調查的必要環節，更是分析交通問題、緩解交通擁堵的有效手段。掌握區域路段交通參與者(包括行人、非機動車和機動車)的類型及流量，對于道路設計、行車安全與控制、交通擁堵疏導等應用具有重要意義。

當前日趨嚴重的交通難題對道路目標分類技術提出了更高的要求，高速公路行車過程中，若能掌握路段不同車型的交通行為，則可對該路段的通行用戶做出行駛調控提示以及事故預警，起到豐富導航信息的作用，為未來車聯網時代的普及部署作鋪墊。當前已經有了相關的道路目標檢測算法，主要分為：侵入式目標分類技術、車載和機載目標分類技術等。

侵入式目標分類技術是將車輛檢測設備安裝在道路路面結構上部或下部來進行目標信息感知與分類。通過侵入式技術檢測設備能夠獲取車身長度、車軸數量、信號/波形特征，并利用不同道路目標上述參數信息的差異性進行目標分類。該技術因為其傳感器安裝位置離通行目標很近，可有效捕捉車身及運動信息，故通常能夠實現較高的分類準確率。但它的缺點也十分明顯，該技術在安裝和維修過程中，需要刨開路面結構，施工路段交通必須封閉以保證工人和通行者安全，這導致技術成本頗高且耗時耗力。

車載和機載目標分類技術是將攝像頭、激光雷達等設備安裝在移動車輛、無人機、衛星等載體上，對交通情況進行監測從而實現目標分類。車載目標分類技術雖具有靈活、可控性強、分類成功率較高等優勢，但在車聯網還未普及的今天，車載激光雷達采集的數據信息尚無法很好的用于實時交通監測系統。隨著激光雷達的成本大幅降低，使得激光雷達的大量布施成為可能，它也因此逐漸成為交通監測設備的新興熱門代表。激光雷達分為機械激光雷達與固態激光雷達兩種，機械激光雷達帶有控制激光發射角度的旋轉部件，而固態激光雷達則無需機械旋轉部件，故機械激光雷達有一個明顯的優勢就是其360°視場，本發明中均采用機械激光雷達，后簡稱為激光雷達。激光雷達具有以下的優勢：(1)相比于用攝像頭、侵入式、車載機載等設備而言，激光雷達不受光照條件制約；(2)點云數據計算機處理效率更高；(3)對目標三維外形信息感知清晰；(4)可以實現360°無縫監測；(5)可長期持續監測，不破壞路面和阻礙交通；(6)獲取數據穩定，容錯率高。

在使用激光雷達時，需要用到點云聚類處理，傳統的DBSCAN密度聚類算法主要原理為：當某一區域聚集在一起的點密度足夠高時，則認為該區域內為同一簇的點，從而實現分簇。該算法包括兩個參數：領域半徑(ε)和最小領域點數(M)。領域半徑描述了當點與點之間距離多近時，它們會被看作是同一簇；而最小領域點數描述了一個簇的形成需包含多少個鄰域點。雖然該算法的計算效率高，但其沒有考慮目標在不同高度上的點云分布，對于那些可能在長度或寬度區別不明顯，但在高度上有明顯差別的在途目標，用這種方式聚類識別出的目標點云無法滿足后面進一步的目標信息提取，需要對該算法進行一定的改進后使用。

發明內容