[发明专利]目标处理方法、装置、电子设备以及控制系统

说明书

本申请实施例提供一种目标处理方法、装置、电子设备以及控制系统，所述方法包括：获取待处理目标，所述待处理目标中包含多个点云；对每个所述点云分别与多个其他所述点云之间的距离关系进行计算，得到多个所述点云之间的距离关系信息；基于所述距离关系信息，得到距离阈值；基于所述距离关系信息以及所述距离阈值，对多个所述点云进行滤波，得到目标点云，所述目标点云中包含滤波后的多个所述点云。

技术领域

本申请涉及目标处理技术领域，特别涉及一种目标处理方法、装置、电子设备以及控制系统。

背景技术

基于多传感器融合技术的鲁棒感知是智能自动驾驶的热点问题。毫米波雷达是自动驾驶领域(或自动驾驶控制系统等)中常用的核心部件。毫米波雷达能在全天候场景下快速感知量程范围内物体的存在位置、相对距离、相对速度、方位角等信息，环境适应性强，但毫米波雷达在高度向上分辨力较差。由于电磁波的传播特性和物体的非理想散射等因素影响，毫米波雷达点云常受杂波、噪声点及多径效应等影响，其采集到的点云(或点云数据)中会包含噪声点、离群点、孤立点、虚假点(或虚假目标)或干扰点(如干扰目标或不需要关注的物体等)等干扰信息，从而影响后续的数据融合效果，限制了毫米波雷达在智能驾驶感知中的应用。

在农业应用领域，毫米波雷达在害虫及鸟类的种类、大小和数量的智能监控以及重大迁飞性害虫的预警控制、防灾减灾中起到了重要作用。随着控制系统如农机等自动控制需求的进一步发展，在农业封闭场景下要实现停障等功能，视觉数据跟毫米波雷达点云进行融合是其中一个重要的技术手段，而如何提供稳定可靠的毫米波雷达点云是其中难点之一。

发明内容

本申请提供了一种目标处理方法、装置、电子设备以及控制系统，能够利用多个点云之间的距离关系信息，对多个点云进行滤波，以提供稳定可靠的点云。

第一方面，本申请提供了一种目标处理方法，所述方法包括：

获取待处理目标，所述待处理目标中包含多个点云；

对每个所述点云分别与多个其他所述点云之间的距离关系进行计算，得到多个所述点云之间的距离关系信息；

基于所述距离关系信息，得到距离阈值；

基于所述距离关系信息以及所述距离阈值，对多个所述点云进行滤波，得到目标点云，所述目标点云中包含滤波后的多个所述点云。

其中一种可能的实现方式中，每个所述点云中包含多个维度信息，所述距离关系信息中包含每个所述点云分别与多个其他所述点云之间的距离，所述对每个所述点云分别与多个其他所述点云之间的距离关系进行计算，得到多个所述点云之间的距离关系信息，包括：

对每两个所述点云中的多个所述维度信息进行欧式距离计算，得到每个所述点云分别与多个其他所述点云之间的距离，所述维度信息包括雷达散射截面积、纵向距离以及横向距离中的一种或多种。

其中一种可能的实现方式中，所述距离关系信息中包含多个距离组，所述距离组与所述点云相对应，所述距离组中包含所述点云分别与多个其他所述点云之间的多个距离，所述基于所述距离关系信息，得到距离阈值，包括：

对每个所述距离组中的多个所述距离进行计算，得到多个平均距离，所述平均距离用于表示所述点云与多个其他所述点云之间的距离平均值；

根据多个所述平均距离的均值以及标准差，得到距离阈值。

其中一种可能的实现方式中，在所述对每个所述距离组中的多个所述距离进行计算，得到多个平均距离之前，所述方法还包括：

对所述距离组中多个所述距离进行筛选，得到筛选后的所述距离组，其中，筛选后的所述距离组中多个所述距离的数量小于筛选前的所述距离组中多个所述距离的数量。