[发明专利]检测天气的方法、装置、计算机可读存储介质与处理器

说明书

本申请提供了一种检测天气的方法、装置、计算机可读存储介质与处理器。该方法包括获取待检测区域内的激光雷达的激光点云数据；根据激光点云数据的分布情况确定天气的类型。本方案实现了根据激光点云数据的分布情况确定天气的类型，解决了现有技术中缺乏一种采用激光雷达检测天气的方案的问题。

技术领域

本申请涉及激光雷达检测领域，具体而言，涉及一种检测天气的方法、装置、计算机可读存储介质、处理器与电子设备。

背景技术

现有技术中已经存在一些对天气进行检测的技术，但是对于无人驾驶领域，缺乏一种采用激光雷达检测天气的方案。

发明内容

本申请的主要目的在于提供一种检测天气的方法、装置、计算机可读存储介质、处理器与电子设备，以解决现有技术中缺乏一种采用激光雷达检测天气的方案的问题。

为了实现上述目的，根据本申请的一个方面，提供了一种检测天气的方法，包括：获取待检测区域内的激光雷达的激光点云数据；根据所述激光点云数据的分布情况确定天气的类型。

进一步地，根据所述激光点云数据的分布情况确定天气的类型，包括：获取所述激光点云数据的第一分布情况，所述激光点云数据为发射到地面以上的点云数据；至少根据所述第一分布情况，确定所述天气的类型。

进一步地，至少根据所述第一分布情况，确定所述天气的类型，包括：对所述待检测区域内的所述激光点云数据进行分割，得到多个预定体积的方体，所述方体为正方体或者长方体，所述激光点云数据中的每一个点均位于对应的方体内；根据各所述方体内的所述激光点云数据的分布情况，确定所述天气的类型。

进一步地，根据各所述方体内的所述激光点云数据的分布情况，确定所述天气的类型，包括：确定孤立方体的数量，所述孤立方体是指所述方体周围的所有的方体内均无所述点；确定聚集方体的数量，所述聚集方体是指所述方体周围的所有的方体内均有所述点；在所述孤立方体的数量大于第三阈值或所述聚集方体的数量大于第四阈值的情况下，确定为雨天的可能性为第三可能性。

进一步地，至少根据所述第一分布情况，确定所述天气的类型，包括：将所述激光点云数据投影到二维平面上，得到2D图像；对所述2D图像进行分割，得到多个预定大小的网格，所述激光点云数据中的每一个点均位于对应的所述网格内；获取各所述网格周围的所有的网格内的所述点的第二分布情况；至少根据所述第二分布情况，确定所述天气的类型。

进一步地，至少根据所述第二分布情况，确定所述天气的类型，包括：确定孤立网格的数量，所述孤立网格是指所述网格周围的所有的网格内均无所述点；确定聚集网格的数量，所述聚集网格是指所述网格周围的所有的网格内均有所述点；在所述孤立网格的数量大于第一阈值或所述聚集网格的数量大于第二阈值的情况下，确定为雨天的可能性为第一可能性。

进一步地，至少根据所述第二分布情况，确定所述天气的类型，包括：获取所述点云数据中的各所述点的强度，所述激光点云数据为发射到地面上的点云数据；获取所述点云数据中的各所述点的强度；根据各所述点的强度和所述第二分布情况，确定所述天气的类型。

进一步地，根据各所述点的强度和所述第二分布情况，确定所述天气的类型，包括：在所述强度小于第三阈值的点的个数占点的总数的比例大于预定比例，且所述强度的中位数小于预定强度的情况下，确定所述地面是湿润的；在确定为雨天的可能性为所述第一可能性，且所述地面是湿润的情况下，确定为雨天的可能性为第二可能性，所述第二可能性大于所述第一可能性。

进一步地，在对所述2D图像进行分割，得到多个预定大小的网格之后，且在获取各所述网格周围的所有的网格内的所述点的第二分布情况之前，所述方法还包括：将障碍物对应的所述网格删除。

进一步地，所述方法还包括：获取所述待检测区域内的图像数据。