CN111722196A - 雷达反射点提取方法和装置 - Google Patents

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Abstract

本发明实施例提供一种雷达反射点提取方法和装置，其中，该装置包括：第一提取单元，其用于根据雷达点云中各个雷达反射点的参数信息确定属于检测目标的雷达反射点；第二提取单元，其用于根据雷达反射点分簇后得到的各簇内所有雷达反射点的统计信息确定属于检测目标的雷达反射点。以每个雷达反射点为单位，基于各个反射点的参数信息过滤噪声点，并以每簇雷达反射点为单位，根据一簇内雷达反射点的统计信息过滤噪声点，二者结合能够更加精确的提取出属于检测目标的雷达反射点，去除噪声点。

Description

雷达反射点提取方法和装置
技术领域
本发明涉及信息技术领域，尤其涉及一种雷达反射点提取方法和装置。
背景技术
雷达通过发射天线发射电磁波，经过不同物体反射接收到相应的反射波，对其接收结果进行分析，能有效提取到物体距雷达的位置，径向运动速度等信息，这些信息能够满足许多应用场景的需求，因此，雷达的发展给许多室内应用带来了新的解决方案，比如人员追踪、跌倒检测、动作检测、生理指标检测等。与基于传感器的方案相比，雷达的安装简单，覆盖范围大；与基于视频的方案相比，雷达对隐私的侵犯小，且不受光线等环境因素影响。
应该注意，上面对技术背景的介绍只是为了方便对本发明的技术方案进行清楚、完整的说明，并方便本领域技术人员的理解而阐述的。不能仅仅因为这些方案在本发明的背景技术部分进行了阐述而认为上述技术方案为本领域技术人员所公知。
发明内容
雷达点云是开展微波雷达应用的基础，其质量的好坏直接影响后续算法的性能。由于应用环境，障碍物的限制等影响，使得获得的雷达点云中不可避免地带来不同程度的噪声。因此，从雷达点云中滤除噪声点并区分出属于检测目标的雷达反射点是进行例如人员追踪、跌倒检测、动作检测、生理指标检测等雷达应用的基础。
本发明实施例提出了一种雷达反射点提取方法和装置，能够解决现有技术中存在的问题。
根据本发明实施例的第一个方面，提供了一种雷达反射点提取装置，其中，该装置包括：
第一确定单元，其用于根据雷达点云中各个雷达反射点的参数信息确定属于检测目标的雷达反射点；
第二确定单元，其用于根据雷达反射点分簇后得到的各簇内所有雷达反射点的统计信息确定属于检测目标的雷达反射点。
根据本发明实施例的第二个方面，提供了一种雷达反射点提取方法，其中，该方法包括：
根据雷达点云中各个雷达反射点的参数信息确定属于检测目标的雷达反射点；
根据雷达反射点分簇后得到的各簇内所有雷达反射点的统计信息确定属于检测目标的雷达反射点。
本发明实施例的有益效果在于，以每个雷达反射点为单位，基于各个反射点的参数信息过滤噪声点，并以每簇雷达反射点为单位，根据一簇内雷达反射点的统计信息过滤噪声点，二者结合能够更加精确的提取出属于检测目标的雷达反射点，去除噪声点。
参照后文的说明和附图，详细公开了本发明的特定实施方式，指明了本发明的原理可以被采用的方式。应该理解，本发明的实施方式在范围上并不因而受到限制。在所附权利要求的精神和条款的范围内，本发明的实施方式包括许多改变、修改和等同。
针对一种实施方式描述和/或示出的特征可以以相同或类似的方式在一个或更多个其它实施方式中使用，与其它实施方式中的特征相组合，或替代其它实施方式中的特征。
应该强调，术语“包括/包含”在本文使用时指特征、整件、步骤或组件的存在，但并不排除一个或更多个其它特征、整件、步骤或组件的存在或附加。
附图说明
参照以下的附图可以更好地理解本发明的很多方面。附图中的部件不是成比例绘制的，而只是为了示出本发明的原理。为了便于示出和描述本发明的一些部分，附图中对应部分可能被放大或缩小。在本发明的一个附图或一种实施方式中描述的元素和特征可以与一个或更多个其它附图或实施方式中示出的元素和特征相结合。此外，在附图中，类似的标号表示几个附图中对应的部件，并可用于指示多于一种实施方式中使用的对应部件。
在附图中：
图1是本实施例1中雷达反射点提取方法示意图；
图2是本实施例1中微波雷达收发信号示意图；
图3是本实施例1中雷达反射点在X-Y平面内分簇示意图；
图4是本实施例1中雷达反射点提取方法示意图；
图5是本实施例1中雷达反射点提取方法示意图；
图6是本实施例2中雷达反射点提取装置示意图；
图7是本实施例3中电子设备示意图；
图8是本实施例3中雷达反射点提取系统示意图。
具体实施方式
参照附图，通过下面的说明书，本发明实施例的前述以及其它特征将变得明显。这些实施方式只是示例性的，不是对本发明的限制。为了使本领域的技术人员能够容易地理解本发明的原理和实施方式，本发明实施例以检测目标为人为例进行说明，但可以理解，本发明实施例并不限于此，基于其他检测目标，例如车辆等也在本发明的包含范围内。
在本发明实施例中，术语“第一”、“第二”等用于对不同元素从称谓上进行区分，但并不表示这些元素的空间排列或时间顺序等，这些元素不应被这些术语所限制。术语“和/或”包括相关联列出的术语的一种或至少两个中的任何一个和所有组合。术语“包含”、“包括”、“具有”等是指所陈述的特征、元素、元件或组件的存在，但并不排除存在或添加一个或至少两个其他特征、元素、元件或组件。
在本发明实施例中，单数形式“一”、“该”等包括复数形式，应广义地理解为“一种”或“一类”而并不是限定为“一个”的含义；此外术语“所述”应理解为既包括单数形式也包括复数形式，除非上下文另外明确指出。此外术语“根据”应理解为“至少部分根据……”，术语“基于”应理解为“至少部分基于……”，除非上下文另外明确指出。
下面参照附图对本发明的具体实施方式进行说明。
实施例1
本实施例1提供一种雷达反射点提取方法，图1是该方法流程图，如图1所示，该方法包括：
步骤101，根据雷达点云中各个雷达反射点的参数信息确定属于检测目标的雷达反射点；
步骤102，根据雷达反射点分簇后得到的各簇内所有雷达反射点的统计信息确定属于检测目标的雷达反射点。
在本实施例中，可以基于预先设置的微波雷达向检测目标(例如人)周期性的发射微波信号，例如调频连续波(Frequency-modulated Continuous Wave，FMCW)，该微波信号经过环境中的障碍物和该检测目标的反射后得到反射信号，被该微波雷达再次接收。图2是该微波雷达收发信号示意图，如图2所示，该微波雷达发射微波信号A，并接收经过反射后的反射信号B，在使用多天线技术时，该微波信号A可以是由不同发射天线发射的不同微波信号；该微波信号A和反射信号B相比，在频率和相位上发生了变化，因此，可以基于该微波信号A和反射信号B获取雷达点云数据，该雷达点云中包括属于检测目标的雷达反射点以及噪声点。
在本实施例中，该微波雷达可以包括发送天线，接收天线，电路以及存储器等，该发送天线和接收天线的数量为一个以上，该发送天线用于发送微波信号，该接收天线用于接收反射信号，存储器可以存储有该微波雷达工作的各种处理所利用的信息，该电路可以构成为包括执行控制程序的处理器，例如基于发送的微波信号和反射信号获取反射点的反射点信息(雷达点云数据)，包括径向速度信息v、该反射点到雷达的距离信息r，以及该反射点的雷达坐标系下的三维坐标信息(x，y，z)。具体的，该反射信号和发送的微波信号具有频差，该频差与微波雷达和该检测目标的距离r成正比，对该微波信号和反射信号进行处理，获得差频信号，其中，在检测目标相对微波雷达有径向速度v(朝向微波雷达的速度，多普勒速度)时，该差频信号的频率在变化，在变化的频率中，包含了该速度v以及该距离r信息，通过进行二维傅里叶变换(2D-FFT)，可以得到该速度v和距离r信息。另外，可以根据多个接收天线接收信号的相位差估计到达角，进而确定该反射点的雷达坐标系下的三维坐标信息(x，y，z)。该微波雷达的结构可以参考现有技术，其获取上述反射点信息的计算方法也可以参考现有技术，此处不再赘述。需要说明的是，本实施例并不限于在微波雷达内利用该电路获取反射点信息，可选的，还可以将微波信号和反射信号的信息发送至其他装置中获取反射点信息。
在本实施例中，步骤101中，可以根据雷达点云中各个雷达反射点的参数信息确定属于检测目标的雷达反射点，即以一个雷达反射点为单位，逐个确定每个雷达反射点是属于检测目标的雷达反射点，还是噪声点；该参数信息包括：反射点的高度信息、径向速度信息、反射点到雷达的距离信息、反射点位置信息在不同维度上描述的偏差度中的至少一种，该参数信息可以由上述反射点信息确定。
针对反射点的高度信息：可以先确定雷达坐标系和地面坐标系的转换系数，根据雷达坐标系下的z以及该转换系数，即可以获取该反射点的高度信息h，该转换系数与该雷达的安装高度和俯仰角相关，具体计算方法可以参考现有技术，此处不再赘述。
针对该径向速度信息：可以直接等于该反射点信息中的径向速度信息v。
针对反射点到雷达的距离信息：可以直接等于该反射点信息中的反射点到雷达的距离信息r。
针对反射点位置信息在不同维度上描述的偏差度：该偏差度反映了雷达反射点位置信息在不同维度上描述的一致性的程度；该偏差度可能是由于计算误差、表示误差和/或传输误差等原因造成，其中，偏差度越大，表示一致性越低，即表示该雷达反射点的可信度越小，是噪声点的可能性越高；例如，可以根据反射点的三维坐标信息计算反射点与雷达之间的计算距离
Figure BDA0001999446940000051
确定该计算距离R与雷达直接提取的雷达与反射点的距离r之间的偏差度，该偏差度可以为R与r的差的绝对值|R-r|，也可以为R与r的差的绝对值与r的比值|R-r|/r，本实施例并不以此作为限制。
以下以检测目标为人为例具体说明如何根据各个反射点的参数信息确定该反射点是属于检测目标的雷达反射点，还是噪声点。
例如，人的高度通常在一定的范围内，参数信息为反射点的高度信息时，在反射点的高度大于或等于第一高度阈值并且小于或等于第二高度阈值时，将该反射点确定为属于检测目标的雷达反射点；
例如，人的行走速度通常在一定范围内，参数信息为径向速度信息时，在反射点的径向速度大于或等于第一速度阈值并且小于或等于第二速度阈值时，将该反射点确定为属于检测目标的雷达反射点；
例如，雷达信号在距离较近的位置会受到直流噪声和安装箱体反射信号的影响，该雷达的安装有一定的高度，其有效覆盖范围离雷达有一定的距离，参数信息为反射点到雷达的距离信息时，在反射点到雷达的距离大于或等于距离阈值时，将该反射点确定为属于检测目标的雷达反射点；
例如，偏差度越大，表示一致性越低，即表示该雷达反射点的可信度越小，是噪声点的可能性越高，参数信息为偏差度时，在偏差度小于或等于偏差度阈值时，将该反射点确定为属于检测目标的雷达反射点。
需要说明的是，上述不同的参数信息可以单独实施确定属于检测目标的雷达反射点，也可以结合实施确定属于检测目标的雷达反射点，例如，在结合实施时，可以在根据不同类型参数信息确定的结果都是该雷达反射点是属于检测目标的雷达反射点时，才将该雷达反射点确定为属于检测目标的雷达反射点，但本实施例并不以此作为限制，也可以将各个类型的参数信息设置权重，将各个类型参数信息的判定结果进行加权求和后确定属于检测目标的雷达反射点。
另外，上述各个阈值可以根据预先大量采集的训练数据确定，以上仅以检测目标为人为例作了说明，但本实施例并不以此作为限制，该检测目标还可以是车辆等，上述阈值的设置可以与检测目标有关，例如，检测目标为行驶的车辆时，由于车辆的行驶速度大于人行走的速度，因此，可以提高第一速度阈值以及第二速度阈值，针对其他类型的阈值也可以根据检测目标作适应性的设置，此处不再一一举例。
在本实施例中，检测目标相对于雷达是一个具有一定面积的反射面，属于检测目标的多个雷达反射点会聚集在一起，形成一簇或多簇雷达反射点；在步骤102中，可以根据雷达反射点分簇后得到的各簇内所有雷达反射点的统计信息确定属于检测目标的雷达反射点，即以一簇内所有雷达反射点为单位，逐簇确定每簇内雷达反射点是属于检测目标的雷达反射点，还是噪声点。
在本实施例中，可以利用现有的追踪算法或现有聚类算法(例如基于密度的聚类算法，Density-Based Spatial Clustering of Applications with Noise，DBSCAN算法)进行分簇，或者，以某个雷达反射点为中心，计算其他雷达反射点与中心的距离，如果距离小于簇划分阈值，则属于同一个簇，否则，不属于同一个簇。
图3是雷达反射点在X-Y平面分布示意图，经过分簇后，可以确定簇1，簇2，簇3，簇4，针对各个簇1,2,3,4，分别确定每个簇是属于检测目标的雷达反射点，还是噪声点。
在本实施例中，该统计信息包括：各簇内雷达反射点的数量，各簇内雷达反射点之间间距的统计值，各簇内雷达反射点速度分布统计值中的至少一种。该统计信息可以由分簇结果以及簇内各个雷达反射点的反射点信息确定。
以下以检测目标为人为例具体说明如何根据各簇雷达反射点的统计信息确定该簇内雷达反射点是属于检测目标的雷达反射点，还是噪声点。
例如，一簇内雷达反射点的数量可以反映人体反射面的大小和人体的运动幅度，属于人体的簇内雷达反射点的数量应该在一定范围内，在该统计信息为各簇内雷达反射点的数量时，在一个簇内雷达反射点的数量大于或等于第一数量阈值并且小于或等于第二数量阈值时，将该一个簇确定为第一簇，将该第一簇中的雷达反射点确定为属于检测目标的雷达反射点。
例如，属于人体的雷达反射点在空间上应该是聚集在一起的，在该统计信息为各簇内雷达反射点之间间距的统计值时，在一个实施方式中，计算一个簇内各个雷达反射点之间间距(每两个反射点之间的直线间距)的平均值，在该平均值小于或等于第一间距阈值时，将该一个簇确定为第一簇，将该第一簇中的雷达反射点确定为属于检测目标的雷达反射点；在另一个实施方式中，计算一个簇内各个雷达反射点之间间距(每两个反射点之间的直线间距)小于或等于第二间距阈值的间距的数量，在该间距的数量小于或等于第三数量阈值时，将该一个簇确定为第一簇，将该第一簇中的雷达反射点确定为属于检测目标的雷达反射点。
例如，人体在行走过程中，有着躯体的移动和四肢的移动，各个部位的移动速度(径向移动速度)不同，这给雷达反射点带来了多样性的径向速度分量，可以根据径向速度分量的丰富程度(通过雷达反射点速度分布统计值反映该丰富程度)确定该簇雷达反射点是否为属于检测目标的雷达反射点。
在该统计信息为簇内雷达反射点速度分布统计值时，在一个实施方式中，计算一个簇内各个雷达反射点的不同径向速度的数量，在该不同径向速度的数量大于或等于第一速度分布阈值时，将该一个簇确定为第一簇，将该第一簇中的雷达反射点确定为属于检测目标的雷达反射点。例如，{V}＝{V1…Vi…VN}为一簇内雷达反射点的不同径向速度的集合，该集合中的每个元素互不相同，该NV为该集合元素的数量，即该簇内不同径向速度的数量，NV小于该簇内雷达反射点的数量。在NV大于或等于第一速度分布阈值时，将该一个簇确定为第一簇，将该第一簇中的雷达反射点确定为属于检测目标的雷达反射点。
在该统计信息为簇内雷达反射点速度分布统计值时，在另一个实施方式中，计算一个簇内各个雷达反射点的径向速度分布的信息熵，在该信息熵大于第二速度分布时，将该一个簇确定为第一簇，将该第一簇中的雷达反射点确定为属于检测目标的雷达反射点。其中，
Figure BDA0001999446940000081
其中EV为信息熵，P(Vi)表示一簇雷达反射点中速度取值为Vi的概率，NV为不同径向速度的数量。
需要说明的是，上述不同的统计信息可以单独实施确定属于检测目标的雷达反射点，也可以结合实施确定属于检测目标的雷达反射点，例如，在结合实施时，可以在根据不同类型统计信息确定的结果都是该簇内雷达反射点是属于检测目标的雷达反射点时，才将该簇内雷达反射点确定为属于检测目标的雷达反射点，但本实施例并不以此作为限制，也可以将各个类型的统计信息设置权重，将各个类型统计信息的判定结果进行加权求和后确定属于检测目标的雷达反射点。
另外，上述各个阈值可以根据预先大量采集的训练数据确定，以上仅以检测目标为人为例作了说明，但本实施例并不以此作为限制，该检测目标还可以是车辆等，上述阈值的设置可以与检测目标有关，例如，检测目标为行驶的车辆时，由于车辆的反射面大于人体的反射点，因此，可以提高第一数量阈值以及第二数量阈值，针对其他类型的阈值也可以根据检测目标作适应性的设置，此处不再一一举例。
在本实施例中，不限定上述步骤101和步骤102的执行顺序，其可以先后执行，也可以同时执行，以下分别举例说明。
在一个实施方式中，可以独立的分别执行步骤101和102(不限定执行顺序)，即步骤101,102判定的对象都是雷达点云中的所有雷达反射点，根据两个步骤得到的判定结果结合确定属于检测目标的雷达反射点，例如在根据步骤101,102确定的结果都是属于检测目标的雷达反射点时，才将雷达反射点确定为属于检测目标的雷达反射点，但本实施例并不以此作为限制，也可以将步骤101,102确定的结果设置权重，将步骤101,102确定的结果进行加权求和后确定属于检测目标的雷达反射点。
另外，为了提高提取速度，降低计算量，还提出了如下两种实施方式，以下分别结合附图4-5分别说明。
在一个实施方式中，先执行步骤101，根据步骤101的确定结果再进行分簇，之后执行步骤102，图4是该实施方式的示意图，如图4所示，该方法包括：
步骤401，根据该雷达点云中各个雷达反射点的参数信息确定属于该检测目标的第一雷达反射点；
步骤402，对该第一雷达反射点进行分簇；
步骤403，根据分簇后得到的各簇内所有第一雷达反射点的统计信息确定属于检测目标的第一簇，将该第一簇中的第一雷达反射点确定为属于检测目标的雷达反射点。
在该实施方式中，步骤403并不是针对雷达点云中所有雷达反射点分簇结果进行判定，而是针对该第一雷达反射点的分簇结果进行判定，由此，可以提高提取速度，降低计算量。
在一个实施方式中，先执行步骤102，根据步骤102的确定结果，执行步骤101，图5是该实施方式的示意图，如图5所示，该方法包括：
步骤501，对雷达点云中各个雷达反射点进行分簇；
步骤502，根据分簇后得到的各簇内所有雷达反射点的统计信息确定属于检测目标的第一簇，将该第一簇中的雷达反射点确定为属于检测目标的第一雷达反射点；
步骤503，根据各个第一雷达反射点的参数信息确定属于该检测目标的雷达反射点；
在该实施方式中，步骤503并不是针对雷达点云中所有雷达反射点进行判定，而是针对各个第一雷达反射点进行判定，由此，可以提高提取速度，降低计算量。
上述步骤401-403，步骤501-503的实施方式具体可以参考步骤101-102，此处不再赘述。
由此，以每个雷达反射点为单位，基于各个反射点的参数信息过滤噪声点，并以每簇雷达反射点为单位，根据一簇内雷达反射点的统计信息过滤噪声点，二者结合能够更加精确的提取出属于检测目标的雷达反射点，去除噪声点。
实施例2
本实施例2还提供一种雷达反射点提取装置。由于该装置解决问题的原理与实施例1的方法类似，因此其具体的实施可以参考实施例1的方法的实施，内容相同之处不再重复说明。
图6是该雷达反射点提取装置600的构成示意图，如图6所示，该装置600包括：
第一确定单元601，其用于根据雷达点云中各个雷达反射点的参数信息确定属于检测目标的雷达反射点；
第二确定单元602，其用于根据雷达反射点分簇后得到的各簇内所有雷达反射点的统计信息确定属于检测目标的雷达反射点。
在本实施例中，第一确定单元601和第二确定单元602的实施方式可以参考实施例1步骤101～102，此处不再赘述。
在本实施例中，该参数信息和统计信息的实施方式可以参考实施例1，此处不再赘述。
例如，该第一确定单元601根据反射点的高度信息确定属于该检测目标的雷达反射点，在反射点的高度大于或等于第一高度阈值并且小于或等于第二高度阈值时，将该反射点确定为属于检测目标的雷达反射点；和/或，
该第一确定单元601根据径向速度信息确定属于该检测目标的雷达反射点，在反射点的径向速度大于或等于第一速度阈值并且小于或等于第二速度阈值时，将该反射点确定为属于检测目标的雷达反射点；和/或，
该第一确定单元601根据反射点到雷达的距离信息确定属于该检测目标的雷达反射点，在反射点到雷达的距离大于或等于距离阈值时，将该反射点确定为属于检测目标的雷达反射点；和/或，
该第一确定单元601根据反射点的三维坐标信息计算反射点与雷达之间的计算距离；确定该计算距离与雷达直接提取的雷达与反射点的距离之间的偏差度；在偏差度小于或等于偏差度阈值时，将该反射点确定为属于检测目标的雷达反射点。
例如，在该统计信息为各簇内雷达反射点的数量时，该第二确定单元602在一个簇内雷达反射点的数量大于或等于第一数量阈值并且小于或等于第二数量阈值时，将该一个簇确定为第一簇，将该第一簇中的雷达反射点确定为属于检测目标的雷达反射点。
例如，在该统计信息为各簇内雷达反射点之间间距的统计值时，该第二确定单元602计算一个簇内各个雷达反射点之间间距的平均值，在该平均值小于或等于第一间距阈值时，将该一个簇确定为第一簇，将该第一簇中的雷达反射点确定为属于检测目标的雷达反射点；和/或，该第二确定单元602计算一个簇内各个雷达反射点之间间距小于或等于第二间距阈值的间距的数量，在该间距的数量小于或等于第三数量阈值时，将该一个簇确定为第一簇，将该第一簇中的雷达反射点确定为属于检测目标的雷达反射点。
例如，在该统计信息为簇内雷达反射点速度分布统计值时，该第二确定单元602计算一个簇内各个雷达反射点的不同径向速度的数量，在该不同径向速度的数量大于或等于第一速度分布阈值时，将该一个簇确定为第一簇，将该第一簇中的雷达反射点确定为属于检测目标的雷达反射点；和/或，该第二确定单元602计算一个簇内各个雷达反射点的径向速度分布的信息熵，在该信息熵大于第二速度分布时，将该一个簇确定为第一簇，将该第一簇中的雷达反射点确定为属于检测目标的雷达反射点。
在本实施例中，该装置600还可以包括：分簇单元(可选，未图示)，其用于对雷达反射点进行分簇。
在一个实施方式中，第一确定单元601根据该雷达点云中各个雷达反射点的参数信息确定属于该检测目标的第一雷达反射点；分簇单元用于对该第一雷达反射点进行分簇；第二确定单元602根据该分簇单元分簇后得到的各簇内所有第一雷达反射点的统计信息确定属于检测目标的第一簇，将该第一簇中的第一雷达反射点确定为属于检测目标的雷达反射点。
在一个实施方式中，分簇单元用于对该雷达点云中的各个雷达反射点进行分簇；第二确定单元602根据该分簇单元分簇后得到的各簇内所有雷达反射点的统计信息确定属于检测目标的第一簇，将该第一簇中的雷达反射点确定为属于检测目标的第一雷达反射点，第一确定单元601根据各个第一雷达反射点的参数信息确定属于该检测目标的雷达反射点。
在本实施例中，该雷达反射点提取装置600可以与雷达连接，获取雷达点云数据，也可以设置在雷达中，例如将雷达反射点提取装置600的功能集成到雷达的电路中。本实施例并不以此作为限制。
由此，以每个雷达反射点为单位，基于各个反射点的参数信息过滤噪声点，并以每簇雷达反射点为单位，根据一簇内雷达反射点的统计信息过滤噪声点，二者结合能够更加精确的提取出属于检测目标的雷达反射点，去除噪声点。
实施例3
本实施例还提供一种电子设备，图7是本发明实施例的电子设备的一个示意图。如图7所示，电子设备700可以包括：处理器(例如中央处理器CPU)710和存储器720；存储器720耦合到中央处理器710。其中该存储器720可存储各种数据；此外还存储信息处理的程序721，并且在处理器710的控制下执行该程序，该电子设备与雷达连接，获取雷达点云数据。
在一个实施方式中，雷达反射点提取装置600的功能可以被集成到处理器710中。其中，处理器710可以被配置为实现如实施例1所述的雷达反射点提取方法。
在另一个实施方式中，雷达反射点提取装置600可以与处理器710分开配置，例如可以将雷达反射点提取装置600配置为与处理器710连接的芯片，通过处理器710的控制来实现雷达反射点提取装置600的功能。
例如，处理器710可以被配置为进行如下的控制：根据雷达点云中各个雷达反射点的参数信息确定属于检测目标的雷达反射点；根据雷达反射点分簇后得到的各簇内所有雷达反射点的统计信息确定属于检测目标的雷达反射点。
该处理器710的具体实施方式可以参考实施例1，此处不再赘述。
例如，处理器710还可以被配置为进行如下的控制：对雷达反射点进行分簇。
此外，如图7所示，电子设备700还可以包括：收发单元730等；其中，上述部件的功能与现有技术类似，此处不再赘述。值得注意的是，电子设备700也并不是必须要包括图7中所示的所有部件；此外，电子设备700还可以包括图7中没有示出的部件，可以参考现有技术。
本实施例还提供一种雷达反射点提取系统，图8是该系统示意图，如图8所示，该系统800包括：微波雷达801，其用于周期性向空间发送微波信号，并接收空间反射的反射信号，获取雷达点云数据；以及实施例2中的雷达反射点提取装置600。
本发明实施例还提供一种计算机可读程序，其中当在雷达反射点提取装置中执行该程序时，该程序使得计算机在该雷达反射点提取装置中执行如上面实施例1中的雷达反射点提取方法。
本发明实施例还提供一种存储有计算机可读程序的存储介质，其中该计算机可读程序使得计算机在雷达反射点提取装置中执行上面实施例1中的雷达反射点提取方法。
结合本发明实施例描述的雷达反射点提取方法可直接体现为硬件、由处理器执行的软件模块或二者组合。例如，图6-7所示的功能框图中的一个或多个和/或功能框图的一个或多个组合，既可以对应于计算机程序流程的各个软件模块，亦可以对应于各个硬件模块。这些软件模块，可以分别对应于图1,4,5所示的各个步骤。这些硬件模块例如可利用现场可编程门阵列(FPGA)将这些软件模块固化而实现。
软件模块可以位于RAM存储器、闪存、ROM存储器、EPROM存储器、EEPROM存储器、寄存器、硬盘、移动磁盘、CD-ROM或者本领域已知的任何其它形式的存储介质。可以将一种存储介质耦接至处理器，从而使处理器能够从该存储介质读取信息，且可向该存储介质写入信息；或者该存储介质可以是处理器的组成部分。处理器和存储介质可以位于ASIC中。该软件模块可以存储在雷达反射点提取装置的存储器中，也可以存储在可插入雷达反射点提取装置的存储卡中。
针对图6-7描述的功能框图中的一个或多个和/或功能框图的一个或多个组合，可以实现为用于执行本申请所描述功能的通用处理器、数字信号处理器(DSP)、专用集成电路(ASIC)、现场可编程门阵列(FPGA)或其它可编程逻辑器件、分立门或晶体管逻辑器件、分立硬件组件、或者其任意适当组合。针对图6-7描述的功能框图中的一个或多个和/或功能框图的一个或多个组合，还可以实现为计算设备的组合，例如，DSP和微处理器的组合、多个微处理器、与DSP通信结合的一个或多个微处理器或者任何其它这种配置。
以上结合具体的实施方式对本发明进行了描述，但本领域技术人员应该清楚，这些描述都是示例性的，并不是对本发明保护范围的限制。本领域技术人员可以根据本发明的精神和原理对本发明做出各种变型和修改，这些变型和修改也在本发明的范围内。
关于包括以上多个实施例的实施方式，还公开下述的附记。
1.一种雷达反射点提取装置，其中，所述装置包括：
第一确定单元，其用于根据雷达点云中各个雷达反射点的参数信息确定属于检测目标的雷达反射点；
第二确定单元，其用于根据雷达反射点分簇后得到的各簇内所有雷达反射点的统计信息确定属于检测目标的雷达反射点。
2.根据附记1所述的装置，其中，所述装置还包括：分簇单元；
并且，所述第一确定单元根据所述雷达点云中各个雷达反射点的参数信息确定属于所述检测目标的第一雷达反射点；
所述分簇单元用于对所述第一雷达反射点进行分簇；
并且，所述第二确定单元根据所述分簇单元分簇后得到的各簇内所有第一雷达反射点的统计信息确定属于检测目标的第一簇，将所述第一簇中的第一雷达反射点确定为属于检测目标的雷达反射点。
3.根据附记1所述的装置，其中，所述参数信息包括：反射点的高度信息、径向速度信息、反射点到雷达的距离信息、反射点位置信息在不同维度上描述的偏差度中的至少一种。
4.根据附记3所述的装置，其中，所述第一确定单元根据所述反射点的高度信息确定属于所述检测目标的雷达反射点，在反射点的高度大于或等于第一高度阈值并且小于或等于第二高度阈值时，将所述反射点确定为属于检测目标的雷达反射点；和/或，
所述第一确定单元根据所述径向速度信息确定属于所述检测目标的雷达反射点，在反射点的径向速度大于或等于第一速度阈值并且小于或等于第二速度阈值时，将所述反射点确定为属于检测目标的雷达反射点；和/或，
所述第一确定单元根据所述反射点到雷达的距离信息确定属于所述检测目标的雷达反射点，在反射点到雷达的距离大于或等于距离阈值时，将所述反射点确定为属于检测目标的雷达反射点；和/或，
所述第一确定单元根据反射点的三维坐标信息计算反射点与雷达之间的计算距离；确定所述计算距离与雷达直接提取的雷达与反射点的距离之间的偏差度；在偏差度小于或等于偏差度阈值时，将所述反射点确定为属于检测目标的雷达反射点。
5.根据附记1所述的装置，其中，所述统计信息包括：各簇内雷达反射点的数量，各簇内雷达反射点之间间距的统计值，各簇内雷达反射点速度分布统计值中的至少一种。
6.根据附记5所述的装置，其中，在所述统计信息为所述各簇内雷达反射点的数量时，所述第二确定单元在一个簇内雷达反射点的数量大于或等于第一数量阈值并且小于或等于第二数量阈值时，将所述一个簇确定为第一簇，将所述第一簇中的雷达反射点确定为属于检测目标的雷达反射点。
7.根据附记5所述的装置，其中，在所述统计信息为所述各簇内雷达反射点之间间距的统计值时，所述第二确定单元计算一个簇内各个雷达反射点之间间距的平均值，在所述平均值小于或等于第一间距阈值时，将所述一个簇确定为第一簇，将所述第一簇中的雷达反射点确定为属于检测目标的雷达反射点；和/或，
所述第二确定单元计算一个簇内各个雷达反射点之间间距小于或等于第二间距阈值的间距的数量，在所述间距的数量小于或等于第三数量阈值时，将所述一个簇确定为第一簇，将所述第一簇中的雷达反射点确定为属于检测目标的雷达反射点。
8.根据附记5所述的装置，其中，在所述统计信息为所述簇内雷达反射点速度分布统计值时，所述第二确定单元计算一个簇内各个雷达反射点的不同径向速度的数量，在所述不同径向速度的数量大于或等于第一速度分布阈值时，将所述一个簇确定为第一簇，将所述第一簇中的雷达反射点确定为属于检测目标的雷达反射点；和/或，
所述第二确定单元计算一个簇内各个雷达反射点的径向速度分布的信息熵，在所述信息熵大于第二速度分布时，将所述一个簇确定为第一簇，将所述第一簇中的雷达反射点确定为属于检测目标的雷达反射点。
9.一种雷达反射点提取方法，其中，所述方法包括：
根据雷达点云中各个雷达反射点的参数信息确定属于检测目标的雷达反射点；
根据雷达反射点分簇后得到的各簇内所有雷达反射点的统计信息确定属于检测目标的雷达反射点。
10.根据附记9所述的方法，其中，根据雷达点云中各个雷达反射点的参数信息确定属于检测目标的雷达反射点以及根据雷达反射点分簇后得到的各簇内所有雷达反射点的统计信息确定属于检测目标的雷达反射点包括：
根据所述雷达点云中各个雷达反射点的参数信息确定属于所述检测目标的第一雷达反射点；
对所述第一雷达反射点进行分簇；
根据分簇后得到的各簇内所有第一雷达反射点的统计信息确定属于检测目标的第一簇，将所述第一簇中的第一雷达反射点确定为属于检测目标的雷达反射点。
11.根据附记9所述的方法，其中，所述参数信息包括：反射点的高度信息、径向速度信息、反射点到雷达的距离信息、反射点位置信息在不同维度上描述的偏差度中的至少一种。
12.根据附记11所述的方法，其中，根据雷达点云中各个雷达反射点的参数信息确定属于检测目标的雷达反射点包括：根据所述反射点的高度信息确定属于所述检测目标的雷达反射点，在反射点的高度大于或等于第一高度阈值并且小于或等于第二高度阈值时，将所述反射点确定为属于检测目标的雷达反射点；和/或，
根据雷达点云中各个雷达反射点的参数信息确定属于检测目标的雷达反射点包括：根据所述径向速度信息确定属于所述检测目标的雷达反射点，在反射点的径向速度大于或等于第一速度阈值并且小于或等于第二速度阈值时，将所述反射点确定为属于检测目标的雷达反射点；和/或，
根据雷达点云中各个雷达反射点的参数信息确定属于检测目标的雷达反射点包括：根据所述反射点到雷达的距离信息确定属于所述检测目标的雷达反射点，在反射点到雷达的距离大于或等于距离阈值时，将所述反射点确定为属于检测目标的雷达反射点；和/或，
根据雷达点云中各个雷达反射点的参数信息确定属于检测目标的雷达反射点包括：根据反射点的三维坐标信息计算反射点与雷达之间的计算距离；确定所述计算距离与雷达直接提取的雷达与反射点的距离之间的偏差度；在偏差度小于或等于偏差度阈值时，将所述反射点确定为属于检测目标的雷达反射点。
13.根据附记9所述的方法，其中，所述统计信息包括：各簇内雷达反射点的数量，各簇内雷达反射点之间间距的统计值，各簇内雷达反射点速度分布统计值中的至少一种。
14.根据附记13所述的方法，其中，在所述统计信息为所述各簇内雷达反射点的数量时，根据雷达反射点分簇后得到的各簇内所有雷达反射点的统计信息确定属于检测目标的雷达反射点包括：在一个簇内雷达反射点的数量大于或等于第一数量阈值并且小于或等于第二数量阈值时，将所述一个簇确定为第一簇，将所述第一簇中的雷达反射点确定为属于检测目标的雷达反射点。
15.根据附记13所述的方法，其中，在所述统计信息为所述各簇内雷达反射点之间间距的统计值时，根据雷达反射点分簇后得到的各簇内所有雷达反射点的统计信息确定属于检测目标的雷达反射点包括：计算一个簇内各个雷达反射点之间间距的平均值，在所述平均值小于或等于第一间距阈值时，将所述一个簇确定为第一簇，将所述第一簇中的雷达反射点确定为属于检测目标的雷达反射点；和/或，计算一个簇内各个雷达反射点之间间距小于或等于第二间距阈值的间距的数量，在所述间距的数量小于或等于第三数量阈值时，将所述一个簇确定为第一簇，将所述第一簇中的雷达反射点确定为属于检测目标的雷达反射点。
16.根据附记13所述的方法，其中，在所述统计信息为所述簇内雷达反射点速度分布统计值时，根据雷达反射点分簇后得到的各簇内所有雷达反射点的统计信息确定属于检测目标的雷达反射点包括：计算一个簇内各个雷达反射点的不同径向速度的数量，在所述不同径向速度的数量大于或等于第一速度分布阈值时，将所述一个簇确定为第一簇，将所述第一簇中的雷达反射点确定为属于检测目标的雷达反射点；和/或，
计算一个簇内各个雷达反射点的径向速度分布的信息熵，在所述信息熵大于第二速度分布时，将所述一个簇确定为第一簇，将所述第一簇中的雷达反射点确定为属于检测目标的雷达反射点。

Claims (10)

1.一种雷达反射点提取装置，其中，所述装置包括：
第一确定单元，其用于根据雷达点云中各个雷达反射点的参数信息确定属于检测目标的雷达反射点；
第二确定单元，其用于根据雷达反射点分簇后得到的各簇内所有雷达反射点的统计信息确定属于检测目标的雷达反射点。
2.根据权利要求1所述的装置，其中，所述装置还包括：分簇单元；
并且，所述第一确定单元根据所述雷达点云中各个雷达反射点的参数信息确定属于所述检测目标的第一雷达反射点；
所述分簇单元用于对所述第一雷达反射点进行分簇；
并且，所述第二确定单元根据所述分簇单元分簇后得到的各簇内所有第一雷达反射点的统计信息确定属于检测目标的第一簇，将所述第一簇中的第一雷达反射点确定为属于检测目标的雷达反射点。
3.根据权利要求1所述的装置，其中，所述参数信息包括：反射点的高度信息、径向速度信息、反射点到雷达的距离信息、反射点位置信息在不同维度上描述的偏差度中的至少一种。
4.根据权利要求3所述的装置，其中，所述第一确定单元根据所述反射点的高度信息确定属于所述检测目标的雷达反射点，在反射点的高度大于或等于第一高度阈值并且小于或等于第二高度阈值时，将所述反射点确定为属于检测目标的雷达反射点；和/或，
所述第一确定单元根据所述径向速度信息确定属于所述检测目标的雷达反射点，在反射点的径向速度大于或等于第一速度阈值并且小于或等于第二速度阈值时，将所述反射点确定为属于检测目标的雷达反射点；和/或，
所述第一确定单元根据所述反射点到雷达的距离信息确定属于所述检测目标的雷达反射点，在反射点到雷达的距离大于或等于距离阈值时，将所述反射点确定为属于检测目标的雷达反射点；和/或，
所述第一确定单元根据反射点的三维坐标信息计算反射点与雷达之间的计算距离；确定所述计算距离与雷达直接提取的雷达与反射点的距离之间的偏差度；在所述偏差度小于或等于偏差度阈值时，将所述反射点确定为属于检测目标的雷达反射点。
5.根据权利要求1所述的装置，其中，所述统计信息包括：各簇内雷达反射点的数量，各簇内雷达反射点之间间距的统计值，各簇内雷达反射点速度分布统计值中的至少一种。
6.根据权利要求5所述的装置，其中，在所述统计信息为所述各簇内雷达反射点的数量时，所述第二确定单元在一个簇内雷达反射点的数量大于或等于第一数量阈值并且小于或等于第二数量阈值时，将所述一个簇确定为第一簇，将所述第一簇中的雷达反射点确定为属于检测目标的雷达反射点。
7.根据权利要求5所述的装置，其中，在所述统计信息为所述各簇内雷达反射点之间间距的统计值时，所述第二确定单元计算一个簇内各个雷达反射点之间间距的平均值，在所述平均值小于或等于第一间距阈值时，将所述一个簇确定为第一簇，将所述第一簇中的雷达反射点确定为属于检测目标的雷达反射点；和/或，
计算一个簇内各个雷达反射点之间间距小于或等于第二间距阈值的间距的数量，在所述间距的数量小于或等于第三数量阈值时，将所述一个簇确定为第一簇，将所述第一簇中的雷达反射点确定为属于检测目标的雷达反射点。
8.根据权利要求5所述的装置，其中，在所述统计信息为所述各簇内雷达反射点速度分布统计值时，所述第二确定单元计算一个簇内各个雷达反射点的不同径向速度的数量，在所述不同径向速度的数量大于或等于第一速度分布阈值时，将所述一个簇确定为第一簇，将所述第一簇中的雷达反射点确定为属于检测目标的雷达反射点；和/或，
计算一个簇内各个雷达反射点的径向速度分布的信息熵，在所述信息熵大于第二速度分布时，将所述一个簇确定为第一簇，将所述第一簇中的雷达反射点确定为属于检测目标的雷达反射点。
9.一种雷达反射点提取方法，其中，所述方法包括：
根据雷达点云中各个雷达反射点的参数信息确定属于检测目标的雷达反射点；
根据雷达反射点分簇后得到的各簇内所有雷达反射点的统计信息确定属于检测目标的雷达反射点。
10.根据权利要求9所述的方法，其中，根据雷达点云中各个雷达反射点的参数信息确定属于检测目标的雷达反射点以及根据雷达反射点分簇后得到的各簇内所有雷达反射点的统计信息确定属于检测目标的雷达反射点包括：
根据所述雷达点云中各个雷达反射点的参数信息确定属于所述检测目标的第一雷达反射点；
对所述第一雷达反射点进行分簇；
根据分簇后得到的各簇内所有第一雷达反射点的统计信息确定属于检测目标的第一簇，将所述第一簇中的第一雷达反射点确定为属于检测目标的雷达反射点。
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