[发明专利]路侧激光雷达目标检测方法及装置

权利要求书

1.一种路侧激光雷达目标检测方法，其特征在于，所述方法包含以下步骤：

步骤一：从路侧激光雷达采集的数据中选取不同时段的多帧背景点云数据作为背景数据，对所述背景数据进行栅格化处理并统计栅格特征，计算得到栅格平均统计特征作为背景栅格统计表；

步骤二：针对实测的原始点云数据，进行与所述背景数据具备相同栅格尺寸的所述栅格化处理，统计得到所述原始点云数据对应的栅格统计特征，结合所述背景栅格统计表进行背景滤波后，得到非背景点云数据；

步骤三：将所述非背景点云数据输入构建的多尺度体素三维检测检测网络，输出目标的检测结果张量，所述结果张量包含目标的类别信息和边界框信息；

所述步骤三中具体包含以下步骤：

对所述非背景点云数据进行多尺度的二维栅格化处理，得到不同维度的栅格图，确定每一维度栅格图对应的特征图，对每一特征图分别进行特定步长的上采样，在通道维度合并并通过卷积进行降维得到合并特征图；

采用特定网络中的检测头对所述合并特征图进行特征提取，以输出所述结果张量。

2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述步骤一中具体包含以下步骤：

对所述多帧背景点云中的每帧背景点云数据进行栅格化处理，统计每帧背景点云数据中每一栅格的栅格统计特征；

统计所述多帧背景点云数据中所有栅格对应的栅格统计特征，并进行平均计算，得到所述多帧背景点云数据对应的所述栅格平均统计特征，将所述栅格平均统计特征进行保存得到所述背景栅格统计表。

3.如权利要求2所述的方法，其特征在于，所述栅格统计特征包含：栅格中的背景点数量、栅格的平均高度以及栅格的最大高度差。

4.如权利要求3所述的方法，其特征在于，所述步骤二中具体包含以下步骤：

将所述原始点云数据对应的栅格统计特征与所述背景栅格统计表进行比较，若每个栅格统计特征的差值均大于特定阈值，则将所述原始点云数据中的对应栅格内的点保留作为所述非背景点云数据。

5.如权利要求1所述的方法，其特征在于，得到所述合并特征图的步骤中，还包含以下步骤：

对所述非背景点云数据进行三种尺度的二维栅格化处理，得到三种栅格图，记录每个尺度的每个栅格在各自栅格图的位置坐标，采用栅格特征提取网络对每个栅格进行特征提取，得到每个栅格多维度的特征向量；

根据每个栅格在各自栅格图中的所述位置坐标，将所述特征向量进行二维排列得到三个维度不同的特征图，分别为特征图F1、特征图F2以及特征图F3；

将所述特征图F1、特征图F2以及特征图F3分别依次通过第一反卷积层、第二反卷积层以及第三反卷积层，输出维度相同的三个特征图，将维度相同的三个特征图在通道维度合并并经过第一卷积层进行通道降维后，得到所述合并特征图。

6.如权利要求5所述的方法，其特征在于，通过所述检测头对所述合并特征图进行特征提取包含三个阶段，分别为：

第一阶段：针对所述合并特征图，通过步长为2第二卷积层进行降采样后连接两个第三卷积层进行特征提取得到特征图F5，通过步长为2第四反卷积层对所述特征图F5进行上采样得到特征图F6；

第二阶段，针对所述特征图F5，通过步长为2第四卷积层进行将降采样后连接两个第五卷积层进行特征提取得到特征图F7，通过第五反卷积层对所述特征图F7进行上采样得到特征图F8；

第三阶段，针对所述特征图F7，通过步长为2第六卷积层进行降采样后连接两个第七卷积层进行特征提取，并通过步长为2第六反卷积层进行上采样得到特征图F9。

7.如权利要求6所述的方法，其特征在于，得到所述特征图F9后，还包含以下步骤：

将所述特征图F6、所述特征图F8以及所述特征图F9在通道维度上合并以得到特征图F10，并通过并行的三个第八卷积层进行类别分类、边界框回归以及方向分类，以得到所述结果张量。