[发明专利]目标区域的确定方法、装置、计算机设备和存储介质

权利要求书

1.一种目标区域的确定方法，其特征在于，所述方法包括：

根据配准参数和激光雷达采集到的点云数据获取激光雷达的空间位置；所述配准参数为所述点云数据与第一地图配准得到的参数；所述第一地图为点云格式的预设精度的地图数据；所述预设精度大于预设精度阈值；

根据所述激光雷达的空间位置和所述激光雷达的扫描半径，确定所述激光雷达的扫描范围；

根据所述激光雷达的扫描范围和所述第二地图中的目标区域，确定目标感兴趣区域；所述目标区域由所述第二地图中的矢量数据确定；所述第二地图为矢量格式的所述地图数据。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述激光雷达的扫描范围和所述第二地图中的目标区域，确定目标感兴趣区域，包括：

根据所述激光雷达的扫描范围，在所述第二地图上确定扫描范围轮廓；

将所述目标区域与所述扫描范围轮廓进行交集运算，得到所述目标感兴趣区域。

3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述根据所述激光雷达的扫描范围，在所述第二地图上确定扫描范围轮廓，包括：

以所述激光雷达的空间位置为中心，将所述扫描范围在所述第二地图上进行水平方向的投影，得到所述扫描范围轮廓。

4.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述将所述目标区域与所述扫描范围轮廓进行交集运算，得到所述目标感兴趣区域，包括：

从所述目标区域中包含的矢量数据中选取出目标矢量数据所在区域轮廓；

将所述目标矢量数据所在区域轮廓与所述扫描范围轮廓进行交集运算，得到所述目标感兴趣区域。

5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述目标矢量数据包括表示机动车道路的矢量数据、人行道路的矢量数据、路侧标记物的矢量数据、车辆的矢量数据中的至少一种。

6.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：

根据所述目标感兴趣区域，从所述激光雷达采集到的点云数据中提取所述目标感兴趣区域内的点云数据；

根据所述目标感兴趣区域内的点云数据，识别所述目标感兴趣区域中的物体。

7.根据权利要求6所述的方法，其特征在于，所述根据所述目标感兴趣区域内的点云数据，识别所述目标感兴趣区域中的物体，包括：

对所述目标感兴趣区域内的点云数据进行特征提取，得到目标特征；

将所述目标特征输入至预设的识别网络中进行识别，得到所述目标感兴趣区域中的物体的属性信息。

8.一种目标区域的确定装置，其特征在于，所述装置包括：

获取模块，用于根据配准参数和激光雷达采集到的点云数据获取激光雷达的空间位置；所述配准参数为所述点云数据与第一地图配准得到的参数；所述第一地图为点云格式的预设精度的地图数据；所述预设精度大于预设精度阈值；

第一确定模块，用于根据所述激光雷达的空间位置和所述激光雷达的扫描半径，确定所述激光雷达的扫描范围；

第二确定模块，用于根据所述激光雷达的扫描范围和所述第二地图中的目标区域，确定目标感兴趣区域；所述目标区域由所述第二地图中的矢量数据确定；所述第二地图为矢量格式的所述地图数据。

9.一种计算机设备，包括存储器、处理器及存储在所述存储器上并可在所述处理器上运行的计算机程序，其特征在于，所述处理器执行所述计算机程序时实现权利要求1至7中任一项所述的方法的步骤。

10.一种存储介质，其上存储有计算机程序，其特征在于，所述计算机程序被处理器执行时实现权利要求1至7中任一项所述的方法的步骤。