雷达数据处理方法及装置与流程

专利检索2025-07-10  14


本发明涉及雷达数据的处理,尤其涉及一种雷达数据处理方法及装置。


背景技术:

1、在车辆中,使用雷达,如毫米波雷达,来探测存在于车辆周围的人、车辆等物体,已越来越普遍。并且,随着深度学习技术的发展,越来越多的方案选择基于深度学习的方案来处理雷达数据,以实现目标检测与跟踪等功能。在当前的深度学习模型中,基于图像数据的目标检测与跟踪模型相对成熟,因此将雷达数据图像化,在算法模型相对成熟的图像领域进行目标检测与跟踪是一种主流方法。


技术实现思路

1、本发明实施例提供了一种雷达数据处理方法及装置,用于输出图像数据,当该图像数据用于深度学习模型时,能够提高模型的确定性和稳定性。

2、本发明实施例的一种雷达数据处理方法,包括:获取雷达数据;将所述雷达数据中的雷达点对应至图像中的像素点,其中每个像素点包括:0个,1个或多个雷达点;基于各个像素点中所包含的雷达点,计算各个像素点的多个属性,以生成多个属性图;对所述多个属性图分别执行连续化操作;以及基于连续化后的所述多个属性图,生成所述雷达数据的图像化结果。

3、其中,基于高斯核或者径向基函数来执行所述连续化操作。

4、其中,所述高斯核的方差σ(h,w)可变,且每个像素点对应的高斯核的方差为该像素点与其k近邻个非空像素点的距离的均值,其中非空像素点为至少包含1个雷达点的像素点。

5、其中,所述多个属性图包括:雷达密度图和雷达反射强度图;所述基于连续化后的所述多个属性图,生成所述雷达数据的图像化结果,包括:利用所述雷达密度图对所述雷达反射强度图进行加权,并将加权后的结果处理为第一图像通道的数据。

6、其中,所述多个属性图还包括:径向相对速度图和高度图;所述基于连续化后的所述多个属性图,生成所述雷达数据的图像化结果,还包括:将所述径向相对速度图和高度图分别处理为第二和第三图像通道的数据;对所述第一至第三图像通道的数据执行归一化处理,以生成所述雷达数据的图像化结果。

7、其中,所述多个属性图包括:雷达密度图、雷达反射强度图、径向相对速度图和高度图。

8、其中,每个像素点的密度为该像素点所包含的雷达点的数量;每个像素点的反射强度、径向相对速度、高度分别为该像素点所包含的雷达点的反射强度、径向相对速度和高度的均值、最大值或加权平均值。

9、本发明实施例的一种雷达数据处理装置,包括:获取模块,用于获取雷达数据;转换模块,用于将所述雷达数据中的雷达点对应至图像中的像素点,其中每个像素点包括:0个,1个或多个雷达点;计算模块,用于基于各个像素点中所包含的雷达点,计算各个像素点的多个属性,以生成多个属性图;连续化模块,用于对所述多个属性图分别执行连续化操作;以及生成模块,用于基于连续化后的所述多个属性图,生成所述雷达数据的图像化结果。

10、本发明实施例的一种计算机设备,包括:存储器、处理器及存储在存储器上的计算机程序,所述处理器执行所述计算机程序以实现本发明实施例所述的方法的步骤。

11、本发明实施例的一种计算机可读存储介质,其上存储有计算机程序,该计算机程序/指令被处理器执行时实现本发明实施例所述方法的步骤。

12、本发明实施例的一种计算机程序产品,包括计算机程序/指令,该计算机程序/指令被处理器执行时实现本发明实施例所述方法的步骤。

13、本发明实施例的有益效果:

14、本实施例,基于雷达数据生成可用于深度学习模型的图像数据,并且在生成图像数据的过程中,通过对属性图执行连续化操作,以减少0值,使得生成的图像数据在用于深度学习模型时,能够提升模型的确定性和稳定性。



技术特征:

1.一种雷达数据处理方法,其特征在于,包括:

2.如权利要求1所述的雷达数据处理方法,其特征在于,基于高斯核或者径向基函数来执行所述连续化操作。

3.如权利要求2所述的雷达数据处理方法,其特征在于,所述高斯核的方差σ(h,w)可变,且每个像素点对应的高斯核的方差为该像素点与其k近邻个非空像素点的距离的均值,其中非空像素点为至少包含1个雷达点的像素点。

4.如权利要求1所述的雷达数据处理方法,其特征在于,所述多个属性图包括:雷达密度图和雷达反射强度图;

5.如权利要求4所述的雷达数据处理方法,其特征在于,所述多个属性图还包括:径向相对速度图和高度图;

6.如权利要求1所述的雷达数据处理方法,其特征在于,所述多个属性图包括:雷达密度图、雷达反射强度图、径向相对速度图和高度图。

7.如权利要求6所述的雷达数据处理方法,其特征在于,每个像素点的密度为该像素点所包含的雷达点的数量;每个像素点的反射强度、径向相对速度、高度分别为该像素点所包含的雷达点的反射强度、径向相对速度和高度的均值、最大值或加权平均值。

8.一种雷达数据处理装置,其特征在于,包括:

9.一种计算机设备,包括:存储器、处理器及存储在存储器上的计算机程序,其特征在于,所述处理器执行所述计算机程序以实现权利要求1至7中任一项所述的方法的步骤。

10.一种计算机可读存储介质,其上存储有计算机程序,其特征在于,该计算机程序/指令被处理器执行时实现权利要求1至7中任一项所述方法的步骤。

11.一种计算机程序产品,包括计算机程序/指令,其特征在于,该计算机程序/指令被处理器执行时实现权利要求1至7中任一项所述方法的步骤。


技术总结
本发明实施例公开了一种雷达数据处理方法及装置。其中,该方法包括:获取雷达数据;将所述雷达数据中的雷达点对应至图像中的像素点,其中每个像素点包括:0个,1个或多个雷达点;基于各个像素点中所包含的雷达点,计算各个像素点的多个属性,以生成多个属性图;对所述多个属性图分别执行连续化操作;以及基于连续化后的所述多个属性图,生成所述雷达数据的图像化结果。本实施例输出的图像数据,在用于深度学习模型时,能够提高模型的稳定性和确定性。

技术研发人员:蒋友妮
受保护的技术使用者:大陆软件系统开发中心(重庆)有限公司
技术研发日:
技术公布日:2024/5/29
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