本申請涉及數(shù)據(jù)處理，特別是涉及基于車輛復(fù)雜度的點云預(yù)調(diào)度方法及系統(tǒng)。

背景技術(shù)：

1、車輛復(fù)雜度是指交通擁堵指數(shù)或交通運行指數(shù)，即車道上的車輛行駛環(huán)境。點云數(shù)據(jù)可以準(zhǔn)確反映車輛周圍的環(huán)境，是自動駕駛系統(tǒng)感知和規(guī)劃的重要輸入。但是點云數(shù)據(jù)體積通常很大，而車載計算資源有限，如何高效地處理大量點云數(shù)據(jù)是一個關(guān)鍵問題。點云數(shù)據(jù)的處理復(fù)雜度與場景的復(fù)雜程度高度相關(guān)。在簡單的高速公路環(huán)境中，點云數(shù)據(jù)相對稀疏、變化較小；而在復(fù)雜的城市環(huán)境中，點云數(shù)據(jù)密集、變化劇烈。所以，需要根據(jù)不同的點云分布采取不同的處理策略。

2、綜上所述，本申請解決了現(xiàn)有技術(shù)中點云數(shù)據(jù)處理速度較慢，效率不高的問題。

技術(shù)實現(xiàn)思路

1、基于此，有必要針對上述技術(shù)問題，提供一種能夠提高點云數(shù)據(jù)的處理速度和處理效率的基于車輛復(fù)雜度的點云預(yù)調(diào)度方法及系統(tǒng)。

2、第一方面，本申請?zhí)峁┝嘶谲囕v復(fù)雜度的點云預(yù)調(diào)度方法，所述方法包括：交互交通管理系統(tǒng)，獲取歷史交通數(shù)據(jù)，對所述歷史交通數(shù)據(jù)進(jìn)行標(biāo)注，獲取點云識別訓(xùn)練集；基于所述點云識別訓(xùn)練集構(gòu)建點云識別模塊，所述點云識別模塊以目標(biāo)車輛的周圍實時圖像為輸入，輸出所述目標(biāo)車輛周圍的點云分布；讀取處理策略數(shù)據(jù)庫，將所述點云分布輸入所述處理策略數(shù)據(jù)庫中，獲取目標(biāo)處理策略；評估所述目標(biāo)車輛的車載計算資源，當(dāng)所述車載計算資源不足時，基于所述車載計算資源對所述目標(biāo)處理策略進(jìn)行優(yōu)化，獲取優(yōu)化處理策略；基于所述優(yōu)化處理策略，控制所述車載計算資源對所述點云分布進(jìn)行響應(yīng)處理。

3、第二方面，本申請?zhí)峁┝嘶谲囕v復(fù)雜度的點云預(yù)調(diào)度系統(tǒng)，所述系統(tǒng)包括：點云識別訓(xùn)練集獲取模塊，所述點云識別訓(xùn)練集獲取模塊用于交互交通管理系統(tǒng)，獲取歷史交通數(shù)據(jù)，對所述歷史交通數(shù)據(jù)進(jìn)行標(biāo)注，獲取點云識別訓(xùn)練集；點云識別模塊，所述點云識別模塊用于基于所述點云識別訓(xùn)練集構(gòu)建點云識別模塊，所述點云識別模塊以目標(biāo)車輛的周圍實時圖像為輸入，輸出所述目標(biāo)車輛周圍的點云分布；目標(biāo)處理策略獲取模塊，所述目標(biāo)處理策略獲取模塊用于讀取處理策略數(shù)據(jù)庫，將所述點云分布輸入所述處理策略數(shù)據(jù)庫中，獲取目標(biāo)處理策略；優(yōu)化處理策略獲取模塊，所述優(yōu)化處理策略獲取模塊用于評估所述目標(biāo)車輛的車載計算資源，當(dāng)所述車載計算資源不足時，基于所述車載計算資源對所述目標(biāo)處理策略進(jìn)行優(yōu)化，獲取優(yōu)化處理策略；點云分布響應(yīng)處理模塊，所述點云分布響應(yīng)處理模塊用于基于所述優(yōu)化處理策略，控制所述車載計算資源對所述點云分布進(jìn)行響應(yīng)處理。

4、本申請中提供的一個或多個技術(shù)方案，至少具有如下技術(shù)效果或優(yōu)點：

5、首先，交互交通管理系統(tǒng)，獲取歷史交通數(shù)據(jù)，對所述歷史交通數(shù)據(jù)進(jìn)行標(biāo)注，獲取點云識別訓(xùn)練集；其次基于所述點云識別訓(xùn)練集構(gòu)建點云識別模塊，所述點云識別模塊以目標(biāo)車輛的周圍實時圖像為輸入，輸出所述目標(biāo)車輛周圍的點云分布；接下來讀取處理策略數(shù)據(jù)庫，將所述點云分布輸入所述處理策略數(shù)據(jù)庫中，獲取目標(biāo)處理策略；然后評估所述目標(biāo)車輛的車載計算資源，當(dāng)所述車載計算資源不足時，基于所述車載計算資源對所述目標(biāo)處理策略進(jìn)行優(yōu)化，獲取優(yōu)化處理策略；最后基于所述優(yōu)化處理策略，控制所述車載計算資源對所述點云分布進(jìn)行響應(yīng)處理。本申請解決了現(xiàn)有技術(shù)中點云數(shù)據(jù)處理速度較慢，效率不高的技術(shù)問題，達(dá)到了提高點云數(shù)據(jù)的處理速度和處理效率的技術(shù)效果。

6、上述說明僅是本申請技術(shù)方案的概述，為了能夠更清楚了解本申請的技術(shù)手段，而可依照說明書的內(nèi)容予以實施，并且為了讓本申請的上述和其他目的、特征和優(yōu)點能夠更明顯易懂，以下特舉本申請的具體實施方式。

技術(shù)特征：

1.基于車輛復(fù)雜度的點云預(yù)調(diào)度方法，其特征在于，所述方法包括：

2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的方法，其特征在于，交互交通管理系統(tǒng)，獲取歷史交通數(shù)據(jù)，包括：

3.根據(jù)權(quán)利要求2所述的方法，其特征在于，所述方法還包括：

4.根據(jù)權(quán)利要求1所述的方法，其特征在于，基于所述點云識別訓(xùn)練集構(gòu)建點云識別模塊，包括：

5.根據(jù)權(quán)利要求1所述的方法，其特征在于，在讀取處理策略數(shù)據(jù)庫之前，所述方法還包括：

6.根據(jù)權(quán)利要求1所述的方法，其特征在于，基于所述車載計算資源對所述目標(biāo)處理策略進(jìn)行優(yōu)化，獲取優(yōu)化處理策略；

7.根據(jù)權(quán)利要求1所述的方法，其特征在于，當(dāng)所述車載計算資源充足時，基于所述目標(biāo)處理策略，控制所述車載計算資源對所述點云分布進(jìn)行響應(yīng)處理。

8.基于車輛復(fù)雜度的點云預(yù)調(diào)度系統(tǒng)，其特征在于，所述系統(tǒng)包括：

技術(shù)總結(jié)
本申請涉及數(shù)據(jù)處理技術(shù)領(lǐng)域，提供基于車輛復(fù)雜度的點云預(yù)調(diào)度方法及系統(tǒng)。所述方法包括：交互交通管理系統(tǒng)，獲取歷史交通數(shù)據(jù)，獲取點云識別訓(xùn)練集；基于所述點云識別訓(xùn)練集構(gòu)建點云識別模塊；讀取處理策略數(shù)據(jù)庫，將所述點云分布輸入所述處理策略數(shù)據(jù)庫中，獲取目標(biāo)處理策略；評估所述目標(biāo)車輛的車載計算資源，當(dāng)所述車載計算資源不足時，基于所述車載計算資源對所述目標(biāo)處理策略進(jìn)行優(yōu)化，獲取優(yōu)化處理策略；基于所述優(yōu)化處理策略，控制所述車載計算資源對所述點云分布進(jìn)行響應(yīng)處理。本申請解決了現(xiàn)有技術(shù)中點云數(shù)據(jù)處理速度較慢，效率不高的技術(shù)問題，達(dá)到了提高點云數(shù)據(jù)的處理速度和處理效率的技術(shù)效果。

技術(shù)研發(fā)人員：閆軍,項炎平
受保護(hù)的技術(shù)使用者：領(lǐng)航智能（唐山）科技有限公司
技術(shù)研發(fā)日：
技術(shù)公布日：2024/12/30