[发明专利]基于激光雷达的实时检测人车流量的方法、设备和介质

说明书

本发明公开了基于激光雷达的实时检测人车流量的方法、设备和介质，包括：获取当前帧的三维点云，对三维点云进行聚类，得到多个初步检测结果。在人流量检测时，通过上下半身范围的搜寻，得到多个头部点集，将一个头部点集作为一个分割结果。在车流量检测时，通过合并的方式对来较为粗糙的初步检测结果进行进一步划分，得到多个分割结果。接着再基于当前帧的分割结果与上一帧的分割结果之间的相交情况，通过将一个当前处理的当前帧分割结果与所有上帧分割结果进行匹配，并对所有的当前帧分割结果都进行如此的重复操作，从而统计得到当前帧的人流量和车流量计数。

技术领域

本发明涉及激光雷达技术领域，尤其是涉及基于激光雷达的实时检测人车流量的方法、设备和介质。

背景技术

据公安部统计，2021年全国机动车保有量达3.95亿辆，其中汽车3.02亿辆；2021年全国新注册登记机动车3674万辆，比2020年增加346万辆，增长10.38％；比2019年增加460万，增长14.31％。汽车数量的逐年增长，在满足了人们出行需求的同时，也在增加了道路承载压力，导致了交通拥堵、交通事故的发生。尤其在中大型城市中上下班高峰期及节假日，交通拥堵已是日常问题，这严重影响到人们的日常工作与生活。因此实时获取准确的车流量数据就显得极为重要。

同时，大型人群密集活动，因其密集性、不可预测性及不均匀性，常易导致公共安全事件的发生，例如各种踩踏事件、火灾等。为了有效防范此类事故的发生，则需要实时准确地获取场所中的实时人流量，以用于场所中的管理和决策。

发明内容

基于此，有必要提供基于激光雷达的实时检测人车流量的方法、设备和介质，以解决难以准确获取人流量和车流量的问题。

一种基于激光雷达的实时检测人流量的方法，所述方法包括：

获取当前帧的二维点云，对所述二维点云增加时间维度，获取得到的三维点云；其中，所述二维点云包括宽度维度和高度维度；

对所述三维点云进行聚类，得到多个初步检测结果；其中，初步检测结果为初步确定属于同一类的点云集合；

在目标检测结果的上半身范围内进行搜寻，获取搜寻到的多个头部点集，并在所述目标检测结果的下半身范围内进行搜寻，根据搜寻结果将目标检测结果的下半身范围内的点云归入到所述多个头部点集中，以更新搜寻到的多个头部点集；其中，所述目标检测结果为所述多个初步检测结果中的任意一个，所述头部点集指示以头部为判断基准，对应单一人体的点云集合；

将所述目标检测结果的一个头部点集作为一个当前帧分割结果，将所有搜寻到的当前帧分割结果作为当前帧的分割结果，并获取包含多个上帧分割结果的上一帧的分割结果；

基于当前帧的分割结果与上一帧的分割结果之间的相交情况，将一个当前处理的当前帧分割结果与所有上帧分割结果进行匹配，若当前处理的当前帧分割结果的匹配成功次数大于预设的匹配成功次数阈值，则令人流量计数加1；

将下一个当前帧分割结果作为当前处理的当前帧分割结果，返回执行所述基于当前帧的分割结果与上一帧的分割结果之间的相交情况，将一个当前处理的当前帧分割结果与所有上帧分割结果进行匹配的步骤及后续步骤，直至遍历完所有当前帧分割结果。

一种基于激光雷达的实时检测车流量的方法，所述方法包括：

获取当前帧的二维点云，对所述二维点云增加时间维度，获取得到的三维点云；其中，所述二维点云包括宽度维度和高度维度；

对所述三维点云进行聚类，得到多个初步检测结果；其中，初步检测结果为初步确定属于同一类的点云集合；