[发明专利]一种基于激光雷达的车辆检测方法

说明书

本发明提出了一种基于激光雷达的车辆检测方法，该方法包括如下步骤：S1：获取雷达原始数据：雷达原始数据中含有原始距离值和原始激光强度值；S2：将雷达的原始数据中的距离值和光强值分别进行定量获取，该定量数据至少20帧以上的数据，随后进行中值滤波；S3：计算雷达当前状态，先判定激光强度值的范围，不同的范围对应着不同的阈值，当滑动中值滤波后的光强度极差值小于对应的阈值时，雷达的状态稳定，能够用于判断雷达覆盖区域状态；当滑动中值滤波后的光强度极差值大于对应的阈值时，表示存在干扰，进行干扰排除后重新计算，直至雷达的状态稳定进入步骤S4。

技术领域

本发明属于车辆检测领域，特别涉及一种基于激光雷达的车辆检测方法。

背景技术

目前，基于激光雷达的车辆检测方法是利用激光雷达设备发射激光束，利用激光检测到的反射信号来判断目标物体的位置、形状和大小，从而实现车辆检测的目的。这种方法对于不同类型的车辆、不同形状的车辆都具有较高的准确性和鲁棒性，在自动驾驶、智能交通系统等方面具有广泛应用前景。主要包括：激光雷达、激光扫描技术、激光反射原理、目标检测算法等。其中，激光雷达是实现基于激光雷达车辆检测方法的关键设备，它可以发射高频率、高功率的激光束，扫描目标物体后接收并分析反射信号，通过计算反射信号的时间、位置、强度等参数，将目标物体识别为车辆。

激光扫描技术是激光雷达实现车辆检测的重要技术之一，它能够将激光束快速地扫描整个检测区域，实现全方位、高精度的车辆检测。激光反射原理是基于激光雷达车辆检测方法的理论基础，它根据目标物体表面反射激光的能力来判断目标物体的位置和大小。

目标检测算法是实现基于激光雷达车辆检测的核心技术之一，这是一种以机器学习、计算机视觉等技术为基础的算法，通过分析激光雷达扫描得到的数据，提取目标物体的特征并进行分类，识别出车辆等目标物体。目前激光雷达使用已经比较普及，也大量用于车辆检测。激光雷达由于原理上的原因，目前还存在一些问题：对于雨雪天气影响影响较大。受雨雪雾霾天气的影响较大；过往车辆或者行人非机动车等会对雷达造成干扰。因此，现在亟需一种基于激光雷达的车辆检测方法。

发明内容

本发明提出一种基于激光雷达的车辆检测方法，解决了现有技术中对于雨雪天气影响影响较大。受雨雪雾霾天气的影响较大；过往车辆或者行人非机动车等会对雷达造成干扰的问题。

本发明的技术方案是这样实现的：一种基于激光雷达的车辆检测方法，该方法包括如下步骤：

S1：获取雷达原始数据：雷达原始数据中含有原始距离值和原始激光强度值；这个步骤需要保证获取的数据足够准确和完整。

S2：将雷达的原始数据中的距离值和光强值分别进行定量获取，该定量数据至少20帧以上的数据，随后进行中值滤波；这是一个很重要的步骤，因为精确的距离和光强值是后续检测的基础。

S3：计算雷达当前状态，先判定激光强度值的范围，不同的范围对应着不同的阈值，当滑动中值滤波后的光强度极差值小于对应的阈值时，雷达的状态稳定，能够用于判断雷达覆盖区域状态；当滑动中值滤波后的光强度极差值大于对应的阈值时，表示存在干扰，进行干扰排除后重新计算，直至雷达的状态稳定进入步骤S4；

S4：判断当前车位状态，结合步骤S3得出的雷达稳态结果，在雷达处于稳态的条件下，设定时间阈值和距离，在符合时间和距离双重条件时，判定车位内有车辆驶入，在不符合时间和距离条件时，判定车位内无车辆。

现有技术是，先将激光雷达部署在车辆周围，然后利用该方法识别和记录车辆的位置和速度。具体来说，首先，该方法使用激光雷达进行测量，并将测量结果转换为数字信号。然后，该方法使用这些数字信号处理技术对车辆进行分类，其中包括颜色、形状和纹理等特征。最后，根据特定的分类结果，该方法可以得到车辆的位置和速度信息。需要注意的是，基于激光雷达的车辆检测方法需要可靠的数据收集和处理技术，以确保数据的准确性和完整性。