[发明专利]车载雷达测量数据的聚类方法、存储介质和电子装置

说明书

本发明实施例提供车载雷达测量数据的聚类方法、存储介质和电子装置，以能够在目标数量未知的情况下自适应识别出测量数据中所包含的目标数量，其中所述方法包括：获取车载雷达的测量数据，作为待聚类的数据集；计算数据集中每个测量数据的密度；按照密度的大小，确定数据集中属于峰值点的测量数据；根据峰值点，计算数据集的聚类信息，其中聚类信息中包括的聚类数量为车载雷达的测量数据中的目标数量。

技术领域

本发明涉及数据处理技术领域，尤其涉及一种车载雷达测量数据的聚类方法、存储介质和电子装置。

背景技术

目前，车载毫米波雷达因其环境适应能力强、探测距离远、测量精度高且成本较低的优点，而被广泛应用于车辆智能驾驶系统中。作为系统中关键的环境传感器之一，车载毫米波雷达能够检测车辆行驶环境中的目标(障碍物)，工作原理大致是：雷达在有效测量范围内发射电磁波信号，被其发射路径上的障碍物阻挡后发生反射；通过捕捉反射的信号生成测量数据加以处理分析，系统可以确定障碍物的距离、速度和角度等信息。由此可见，测量数据处理分析算法的好坏对目标的正确识别起着至关重要的作用。

然而，在满足无人驾驶性能要求的车载毫米波雷达测量数据分析中，混有各种实物干扰、虚假目标以及镜像测量数据。其中，实物干扰测量数据如路牌广告、栏杆、路灯以及对应绿化带等干扰物体测量数据；虚假目标测量数据可能为因为复杂电磁环境产生的一些虚假数据；镜像测量数据包括各种复杂场景中其它物体与车辆、车辆与车辆之间的镜像数据。在处理这些数据之前，需要对其进行分类，使其真实目标的测量数据能够有效的与各种实物干扰、虚假目标以及镜像测量数据进行区分。

但是，现有的分类方法存在需要提前人工标注有多少个目标数量以及分类不准确或错误等问题，无法满足复杂场景下车载毫米波雷达测量数据分类的要求。

发明内容

本发明提供车载雷达测量数据的聚类方法、存储介质和电子装置，以能够在目标数量未知的情况下自适应识别出测量数据中所包含的目标数量。

第一方面，本发明实施例提供一种车载雷达测量数据的聚类方法，该方法包括：

获取车载雷达的测量数据，作为待聚类的数据集；

计算数据集中每个测量数据的密度；

按照密度的大小，确定数据集中属于峰值点的测量数据；

根据峰值点，计算数据集的聚类信息，其中聚类信息中包括的聚类数量为车载雷达的测量数据中的目标数量。

第二方面，本发明实施例提供一种存储介质，所述存储介质中存储有计算机程序，其中，所述计算机程序被设置为运行时执行上文所述的方法。

第三方面，本发明实施例提供一种电子装置，包括存储器和处理器，所述存储器中存储有计算机程序，所述处理器被设置为运行所述计算机程序以执行上文所述的方法。

本发明提供的技术方案，可以解决车载雷达测量数据中目标数据的自动提取和抗干扰问题，使后续算法处理数据更准确，可提高整个系统处理结果的精度以及提高系统抗干扰能力，且方法效率较高，成本较低，可靠性高。

附图说明

图1为本发明实施例提供的一种车载雷达测量数据的聚类方法的流程图；

图2为本发明实施例提供的一种根据峰值点计算数据集的聚类信息的流程图；

图3为本发明实施例提供的具体示例中的车载雷达测量数据的聚类方法的流程图；

图4为本发明实施例提供的一种车载雷达测量数据的聚类装置的结构示意图。

具体实施方式