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申请/专利权人：上海几何伙伴智能驾驶有限公司

摘要：本发明涉及一种针对视觉目标与毫米波雷达点云实现速度特征融合的方法，其中，该方法包括：在同一帧周期内，获取自车状态信息、毫米波雷达点云数据以及视觉检测网络模型输出目标信息；并依据自车状态信息计算点云实际对地径向速度；将毫米波雷达点云数据与视觉目标进行关联处理；利用视觉目标的高度信息以及动静态信息，对初选点云簇进行二次非目标点云筛除，获取最终关联点云簇；对当前获取到的视觉目标进行初步校验，并判断该目标的速度矢量是否准确，如果不准确，则根据视觉检测网络模型获得的训练结果，判断当前目标速度方向与大小的准确度，并利用目标点云簇计算目标速度大小与角速度大小，以此实现速度特征的融合处理。

主权项：1.一种针对视觉目标与毫米波雷达点云实现速度特征融合的方法，其特征在于，所述的方法包括以下步骤：（1）在同一帧周期内，获取自车状态信息、毫米波雷达点云数据以及视觉检测网络模型输出目标信息；并依据所述的自车状态信息计算点云实际对地径向速度，以区分动静态；（2）将所述的毫米波雷达点云数据与视觉目标进行关联处理，并初步确定视觉目标所属的点云簇；（3）利用视觉目标的高度信息以及动静态信息，对初选点云簇进行二次非目标点云筛除，获取最终关联点云簇；（4）对当前获取到的视觉目标进行初步校验，并判断该目标的速度矢量是否准确，如果准确，则直接作为准确量测值使用，否则，进入步骤（5）；（5）根据所述的视觉检测网络模型获得的训练结果，判断当前目标速度方向的准确度，并利用目标点云簇与目标速度方向计算目标速度大小或方向，以此实现速度特征的融合处理；其中，所述的步骤（2）具体为：选择毫米波雷达点云位于视觉目标边界框内进行位置关联；或者将毫米波雷达点云聚类后的视觉目标进行位置速度关联；所述的步骤（4）包括以下步骤：（4.1）计算出所述的视觉检测网络模型输出目标在其点云簇中每个点云径向方向的速度分量，并与点云径向对地速度做差值，求出平均差值，具体为： ；其中，n为点云簇内点云个数，为点云径向对地速度，α为点云方位角，v为输出目标速度大小，θ为输出目标速度方向；（4.2）根据实际情况定义当前可容忍的速度浮动偏差阈值threshold，若平均差值大于阈值threshold，则认为初步校验不通过并进入步骤（5），否则认为当前所述的视觉检测网络模型输出目标的速度矢量正确，可作为准确的量测值使用。

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