[发明专利]数据集的建立方法、车辆和存储介质

权利要求书

1.一种数据集的建立方法，应用于设置有毫米波雷达和激光雷达的车辆，其特征在于，该方法包括：

获取毫米波雷达图像；

获取激光雷达图像；

对毫米波雷达和激光雷达进行空间校准，获取目标校准姿态信息；

对毫米波雷达图像和激光雷达图像进行时间戳上的匹配，完成毫米波雷达和激光雷达的时间校准；

搭建用于推测激光雷达图像的深度神经网络并利用深度神经网络生成激光雷达的目标推测结果；

根据目标校准姿态信息，将目标推测结果投影到相匹配的毫米波雷达图像上作为毫米波雷达图像的伪标注；

将伪标注所在区域毫米波雷达局部信号对应的目标检测框扩大至预设比例，然后计算被扩大的目标检测框内毫米波雷达信号的信号强度频率直方图，根据频率直方图画出对应的累计分布函数；再对累计分布函数继续归一化处理，计算曲线下面积；根据曲线下面积的数值大小生成雷达目标置信度；

根据目标置信度和伪标注建立毫米波雷达数据集。

2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，获取毫米波雷达图像，包括：

采集毫米波雷达信号进行数字信号处理后获得毫米波雷达的初始图像；

对毫米波雷达的初始图像进行坐标系变换，获得笛卡尔坐标系下的毫米波雷达图像和毫米波雷达图像对应的时间戳。

3.如权利要求2所述的方法，其特征在于，获取激光雷达图像，包括：

采集激光雷达信号，对激光雷达信号进行数字信号处理后获得激光雷达初始图像；

在车辆行驶速度超过预设的速度阈值时，对激光雷达初始图像进行帧重构；

根据激光雷达安装时的初始校准姿态信息，将帧重构后的激光雷达图像变换到笛卡尔坐标系下，并获取激光雷达图像对应的时间戳。

4.如权利要求3所述的方法，其特征在于，对激光雷达初始图像进行帧重构，包括：

根据毫米波雷达视角在激光雷达初始图像上的覆盖范围，计算目标初始扫描角度；

获取当前时刻t₀的图像f₀和下一时刻t₁的图像f₁；计算激光雷达在扫描到目标初始扫描角度时的时刻t′₀和t′₁，将图像f₀在t′₀到t₁期间和图像f₁在t₁到t′₁期间的扫描图像合并，重构出一张t′₀到t′₁时刻的扫描图像作为帧重构后的激光雷达图像。

5.如权利要求1所述的方法，其特征在于，对毫米波雷达和激光雷达进行空间校准，获取目标校准姿态信息，包括：

根据预设的校准目标，匹配校准目标的毫米波雷达信号和激光雷达信号；计算空间变换矩阵获得目标校准姿态信息。

6.如权利要求5所述的方法，其特征在于，对毫米波雷达图像和激光雷达图像进行时间戳上的匹配，完成毫米波雷达和激光雷达的时间校准，包括：

根据毫米波雷达信号和激光雷达信号的预设片段，计算毫米波雷达和激光雷达的时间偏差来完成时间校准，并生成校准后的时间戳。

7.如权利要求1所述的方法，其特征在于，搭建用于推测激光雷达图像的深度神经网络并利用深度神经网络生成激光雷达的目标推测结果，包括：

采用模型集成方法搭建用于推测激光雷达图像的深度神经网络，利用深度神经网络生成激光雷达的目标推测结果。