目标物体检测方法、装置、可移动设备和存储介质与流程

1.本公开涉及电子设备技术领域，具体涉及一种目标物体检测方法、装置、可移动设备和存储介质。


背景技术：

2.通常，可移动设备(例如无人车)会有检测目标物体是否靠近自身的需求，比如，可以在可移动设备上配置激光雷达，基于激光雷达探测可移动设备周边区域，做到零盲区，这样会导致部分激光被打到可移动设备上而形成点云数据。
3.相关技术中，通常参考可移动设备的尺寸计算一个膨胀区域，过滤该膨胀区域内的点云数据，并根据剩余点云数据进行目标物体检测。
4.这种方式下，所得剩余点云数据对膨胀区域内是否存在目标物体的表征效果不佳，影响对膨胀区域内目标物体的检测准确性。


技术实现要素：

5.本公开旨在至少在一定程度上解决相关技术中的技术问题之一。
6.为此，本公开的目的在于提出一种目标物体检测方法、装置、可移动设备和存储介质，能够有效提升所得第一目标体素的数量对目标区域内是否存在目标物体的表征效果，从而有效提升对目标区域内目标物体的检测准确性。
7.本公开第一方面实施例提出的目标物体检测方法，包括：获取与可移动设备对应的目标区域的第一点云状态，其中，所述第一点云状态描述在所述可移动设备处于第一状态的情况下，所述目标区域内每个第一候选体素是否包含点云数据的情况；根据所述第一点云状态，确定多个所述第一候选体素中的第一目标体素的数量，其中，所述第一目标体素是包含点云数据的第一候选体素；以及根据所述第一目标体素的数量，检测所述目标区域内是否存在目标物体。
8.在本公开的一些实施例中，所述根据所述第一目标体素的数量，检测所述目标区域内是否存在目标物体，包括：
9.确定目标数量阈值；
10.根据所述第一目标体素的数量和所述目标数量阈值，检测所述目标区域内是否存在目标物体。
11.在本公开的一些实施例中，所述根据所述第一目标体素的数量和所述目标数量阈值，检测所述目标区域内是否存在目标物体，包括：
12.确定第二目标体素的数量，其中，所述第二目标体素是在所述可移动设备处于第二状态的情况下，所述目标区域内包含点云数据的第二候选体素；
13.根据所述第一目标体素的数量、所述第二目标体素的数量，以及所述目标数量阈值，检测所述目标区域内是否存在目标物体。
14.在本公开的一些实施例中，所述确定第二目标体素的数量，包括：
15.确定所述第一目标体素的第一描述信息；
16.从预设关系表中确定与所述第一描述信息相同第二描述信息，并将所述相同第二描述信息所对应预设标记值的数量作为所述第二目标体素的数量，其中，所述第二描述信息是所述第二目标体素的描述信息，所述预设关系表包括所述第二描述信息，以及与所述第二描述信息对应的预设标记值，其中，所述预设标记值用于标记相应第二目标体素包含点云数据。
17.在本公开的一些实施例中，所述确定所述第一目标体素的第一描述信息，包括：
18.将所述第一目标体素的中心点的位置信息作为所述第一描述信息。
19.在本公开的一些实施例中，在所述获取与可移动设备对应的目标区域的第一点云状态之前，还包括：
20.获取与所述可移动设备对应的所述目标区域的第二点云状态，其中，所述第二点云状态描述在所述可移动设备处于所述第二状态的情况下，所述目标区域内每个第二候选体素是否包含所述点云数据的情况；
21.根据所述第二点云状态，确定所述第二目标体素的第二描述信息，以及确定与所述第二描述信息对应的预设标记值；
22.根据所述第二描述信息以及对应所述预设标记值，构建所述预设关系表。
23.在本公开的一些实施例中，所述确定目标数量阈值，包括：
24.获取多个参考数量阈值；
25.将所述多个参考数量阈值中最大参考数量阈值作为所述目标数量阈值。
26.在本公开的一些实施例中，所述第二点云状态的帧数是多帧；其中，所述获取多个参考数量阈值，包括：
27.确定基于每帧所述第二点云状态所得到的第二目标体素的数量；
28.将每两个所述第二目标体素的数量之间的第一差值绝对值作为所述参考数量阈值。
29.在本公开的一些实施例中，所述获取与所述可移动设备对应的所述目标区域的第二点云状态，包括：
30.在所述可移动设备处于所述第二状态的情况下，获取与所述可移动设备对应的所述目标区域的点云数据；
31.对所述目标区域进行体素划分，以得到所述目标区域内多个第二候选体素；
32.确定所述目标区域内每个所述第二候选体素是否包含所述点云数据的情况作为所述第二点云状态。
33.在本公开的一些实施例中，所述对所述目标区域进行体素划分，以得到所述目标区域内多个第二候选体素，包括：
34.确定设定体素尺度；
35.根据所述设定体素尺度对所述目标区域进行体素划分，以得到所述目标区域内多个第二候选体素。
36.在本公开的一些实施例中，所述根据所述第二点云状态，确定所述第二目标体素的第二描述信息，包括：
37.根据所述第二点云状态，从多个所述第二候选体素中确定所述第二目标体素；
38.将所述第二目标体素的中心点的位置信息作为所述第二描述信息。
39.在本公开的一些实施例中，其中，所述确定设定体素尺度，包括：
40.确定所述目标区域内点云数据的密度信息；
41.根据所述密度信息，确定所述设定体素尺度。
42.在本公开的一些实施例中，所述根据所述密度信息，确定所述设定体素尺度，包括：
43.根据所述密度信息，确定多个第一距离值，其中，所述第一距离值是相邻所述点云数据间的距离值；
44.将所述多个第一距离值中值最大第一距离值作为所述设定体素尺度。
45.在本公开的一些实施例中，所述获取与可移动设备对应的目标区域的第一点云状态，包括：
46.在所述可移动设备处于所述第一状态的情况下，获取与所述可移动设备对应的所述目标区域的点云数据；
47.对所述目标区域进行体素划分，以得到所述目标区域内多个第一候选体素；
48.确定所述目标区域内每个所述第一候选体素是否包含所述点云数据的情况作为所述第一点云状态。
49.在本公开的一些实施例中，所述根据所述第一目标体素的数量、所述第二目标体素的数量，以及所述目标数量阈值，检测所述目标区域内是否存在目标物体，包括：
50.确定所述第一目标体素的数量和所述第二目标体素的数量之间的第二差值绝对值；
51.将所述第二差值绝对值和所述目标数量阈值进行比对；
52.根据比对所得结果，检测所述目标区域内是否存在目标物体。
53.在本公开的一些实施例中，所述根据比对所得结果，检测所述目标区域内是否存在目标物体，包括：
54.如果所述比对结果是所述第二差值绝对值小于或等于所述目标数量阈值，则确定所述目标区域内不存在目标物体。
55.如果所述比对结果是所述第二差值绝对值大于所述目标数量阈值，则确定所述目标区域内存在目标物体。
56.在本公开的一些实施例中，其特征在于，所述目标区域由可移动设备的第一尺度信息和第二尺度信息确定，其中，所述第一尺度信息用于描述所述可移动设备的尺度，所述第二尺度信息用于描述所述可移动设备的待预警尺度。
57.本公开第一方面实施例提出的目标物体检测方法，通过获取与可移动设备对应的目标区域的第一点云状态，其中，第一点云状态描述在可移动设备处于第一状态的情况下，目标区域内每个第一候选体素是否包含点云数据的情况，根据第一点云状态，确定多个第一候选体素中的第一目标体素的数量，其中，第一目标体素是包含点云数据的第一候选体素，以及根据第一目标体素的数量，检测目标区域内是否存在目标物体，能够有效提升所得第一目标体素的数量对目标区域内是否存在目标物体的表征效果，从而有效提升对目标区域内目标物体的检测准确性。
58.本公开第二方面实施例提出的目标物体检测装置，包括：第一获取模块，用于获取
与可移动设备对应的目标区域的第一点云状态，其中，所述第一点云状态描述在所述可移动设备处于第一状态的情况下，所述目标区域内每个第一候选体素是否包含点云数据的情况；第一确定模块，用于根据所述第一点云状态，确定多个所述第一候选体素中的第一目标体素的数量，其中，所述第一目标体素是包含点云数据的第一候选体素；以及检测模块，用于根据所述第一目标体素的数量，检测所述目标区域内是否存在目标物体。
59.在本公开的一些实施例中，所述检测模块，包括：
60.第一确定子模块，用于确定目标数量阈值；
61.检测子模块，用于根据所述第一目标体素的数量和所述目标数量阈值，检测所述目标区域内是否存在目标物体。
62.在本公开的一些实施例中，所述检测子模块，具体用于：
63.确定第二目标体素的数量，其中，所述第二目标体素是在所述可移动设备处于第二状态的情况下，所述目标区域内包含点云数据的第二候选体素；
64.根据所述第一目标体素的数量、所述第二目标体素的数量，以及所述目标数量阈值，检测所述目标区域内是否存在目标物体。
65.在本公开的一些实施例中，所述检测子模块，还用于：
66.确定所述第一目标体素的第一描述信息；
67.从预设关系表中确定与所述第一描述信息相同第二描述信息，并将所述相同第二描述信息所对应预设标记值的数量作为所述第二目标体素的数量，其中，所述第二描述信息是所述第二目标体素的描述信息，所述预设关系表包括所述第二描述信息，以及与所述第二描述信息对应的预设标记值，其中，所述预设标记值用于标记相应第二目标体素包含点云数据。
68.在本公开的一些实施例中，所述检测子模块，还用于：
69.将所述第一目标体素的中心点的位置信息作为所述第一描述信息。
70.在本公开的一些实施例中，所述装置，还包括：
71.第二获取模块，用于获取与所述可移动设备对应的所述目标区域的第二点云状态，其中，所述第二点云状态描述在所述可移动设备处于所述第二状态的情况下，所述目标区域内每个第二候选体素是否包含所述点云数据的情况；
72.第二确定模块，用于根据所述第二点云状态，确定所述第二目标体素的第二描述信息，以及确定与所述第二描述信息对应的预设标记值；
73.处理模块，用于根据所述第二描述信息以及对应所述预设标记值，构建所述预设关系表。
74.在本公开的一些实施例中，所述第一确定子模块，具体用于：
75.获取多个参考数量阈值；
76.将所述多个参考数量阈值中最大参考数量阈值作为所述目标数量阈值。
77.在本公开的一些实施例中，所述第二点云状态的帧数是多帧；其中，所述第一确定子模块，还用于：
78.确定基于每帧所述第二点云状态所得到的第二目标体素的数量；
79.将每两个所述第二目标体素的数量之间的第一差值绝对值作为所述参考数量阈值。
80.在本公开的一些实施例中，所述第二获取模块，包括：
81.获取子模块，用于在所述可移动设备处于所述第二状态的情况下，获取与所述可移动设备对应的所述目标区域的点云数据；
82.处理子模块，用于对所述目标区域进行体素划分，以得到所述目标区域内多个第二候选体素；
83.第二确定子模块，用于确定所述目标区域内每个所述第二候选体素是否包含所述点云数据的情况作为所述第二点云状态。
84.在本公开的一些实施例中，所述处理子模块，具体用于：
85.确定设定体素尺度；
86.根据所述设定体素尺度对所述目标区域进行体素划分，以得到所述目标区域内多个第二候选体素。
87.在本公开的一些实施例中，所述第二确定模块，具体用于：
88.根据所述第二点云状态，从多个所述第二候选体素中确定所述第二目标体素；
89.将所述第二目标体素的中心点的位置信息作为所述第二描述信息。
90.在本公开的一些实施例中，其中，所述处理子模块，还用于：
91.确定所述目标区域内点云数据的密度信息；
92.根据所述密度信息，确定所述设定体素尺度。
93.在本公开的一些实施例中，所述处理子模块，还用于：
94.根据所述密度信息，确定多个第一距离值，其中，所述第一距离值是相邻所述点云数据间的距离值；
95.将所述多个第一距离值中值最大第一距离值作为所述设定体素尺度。
96.在本公开的一些实施例中，所述第一获取模块，具体用于：
97.在所述可移动设备处于所述第一状态的情况下，获取与所述可移动设备对应的所述目标区域的点云数据；
98.对所述目标区域进行体素划分，以得到所述目标区域内多个第一候选体素；
99.确定所述目标区域内每个所述第一候选体素是否包含所述点云数据的情况作为所述第一点云状态。
100.在本公开的一些实施例中，所述检测子模块，还用于：
101.确定所述第一目标体素的数量和所述第二目标体素的数量之间的第二差值绝对值；
102.将所述第二差值绝对值和所述目标数量阈值进行比对；
103.根据比对所得结果，检测所述目标区域内是否存在目标物体。
104.在本公开的一些实施例中，所述检测子模块，还用于：
105.如果所述比对结果是所述第二差值绝对值小于或等于所述目标数量阈值，则确定所述目标区域内不存在目标物体；
106.如果所述比对结果是所述第二差值绝对值大于所述目标数量阈值，则确定所述目标区域内存在目标物体。
107.在本公开的一些实施例中，其特征在于，所述目标区域由可移动设备的第一尺度信息和第二尺度信息确定，其中，所述第一尺度信息用于描述所述可移动设备的尺度，所述
第二尺度信息用于描述所述可移动设备的待预警尺度。
108.本公开第二方面实施例提出的目标物体检测装置，通过获取与可移动设备对应的目标区域的第一点云状态，其中，第一点云状态描述在可移动设备处于第一状态的情况下，目标区域内每个第一候选体素是否包含点云数据的情况，根据第一点云状态，确定多个第一候选体素中的第一目标体素的数量，其中，第一目标体素是包含点云数据的第一候选体素，以及根据第一目标体素的数量，检测目标区域内是否存在目标物体，能够有效提升所得第一目标体素的数量对目标区域内是否存在目标物体的表征效果，从而有效提升对目标区域内目标物体的检测准确性。
109.本公开第三方面实施例提出的可移动设备，包括：存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述程序时实现如本公开第一方面实施例提出的目标物体检测方法。
110.本公开第四方面实施例提出了一种非临时性计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，该程序被处理器执行时实现如本公开第一方面实施例提出的目标物体检测方法。
111.本公开第五方面实施例提出了一种计算机程序产品，当所述计算机程序产品中的指令由处理器执行时，执行如本公开第一方面实施例提出的目标物体检测方法。
112.本公开附加的方面和优点将在下面的描述中部分给出，部分将从下面的描述中变得明显，或通过本公开的实践了解到。
附图说明
113.本公开上述的和/或附加的方面和优点从下面结合附图对实施例的描述中将变得明显和容易理解，其中：
114.图1是本公开一实施例提出的目标物体检测方法的流程示意图；
115.图2是本公开另一实施例提出的目标物体检测方法的流程示意图；
116.图3是本公开另一实施例提出的目标物体检测方法的流程示意图；
117.图4是本公开另一实施例提出的目标物体检测方法的流程示意图；
118.图5是本公开另一实施例提出的目标物体检测方法的流程示意图；
119.图6是本公开实施例提出的一目标物体检测流程示意图；
120.图7是本公开一实施例提出的目标物体检测装置的结构示意图；
121.图8是本公开另一实施例提出的目标物体检测装置的结构示意图；
122.图9示出了适于用来实现本公开实施方式的示例性可移动设备的框图。
具体实施方式
123.下面详细描述本公开的实施例，所述实施例的示例在附图中示出，其中自始至终相同或类似的标号表示相同或类似的元件或具有相同或类似功能的元件。下面通过参考附图描述的实施例是示例性的，仅用于解释本公开，而不能理解为对本公开的限制。相反，本公开的实施例包括落入所附加权利要求书的精神和内涵范围内的所有变化、修改和等同物。
124.图1是本公开一实施例提出的目标物体检测方法的流程示意图。
125.本实施例以目标物体检测方法被配置为目标物体检测装置中来举例说明，本实施例中目标物体检测方法可以被配置在目标物体检测装置中，目标物体检测装置可以设置在服务器中，或者也可以设置在可移动设备中，本公开实施例对此不作限制。
126.本实施例以目标物体检测方法被配置在可移动设备中为例。其中，可移动设备例如智能汽车、智能自行车等具有各种操作系统的硬件设备。
127.需要说明的是，本公开实施例的执行主体，在硬件上可以例如为服务器或者可移动设备中的中央处理器(central processing unit，cpu)，在软件上可以例如为服务器或者可移动设备中的相关的后台服务，对此不作限制。
128.如图1所示，该目标物体检测方法，包括：
129.s101：获取与可移动设备对应的目标区域的第一点云状态，其中，第一点云状态描述在可移动设备处于第一状态的情况下，目标区域内每个第一候选体素是否包含点云数据的情况。
130.其中，目标区域，可以是指待检测是否存在目标物体的区域。
131.其中，点云数据，是指采用测量仪器所探测得到的物体外观表面的点数据集合。
132.其中，第一状态，可以是指可移动设备待进行目标物体检测的状态，在第一状态下，目标区域中可能存在目标物体，也可能不存在目标物体，对此不做限制。
133.其中，体素，是点云数据经由体素化处理所得到的体积元素(volume pixel)的简称，是数据位于三维空间内规则网格上的最小单位，其物理意义类似于二维图像像素在三维空间上的推广，是一组均匀分布、位于正交网格中心的立方体的集合。
134.其中，第一候选体素，是指可移动设备处于第一状态的情况下，目标区域内的体素。
135.本公开实施例中，目标区域可以基于用户指令信息确定，或者，也可以由第三方装置确定，对此不做限制。
136.可选的，一些实施例中，目标区域由可移动设备的第一尺度信息和第二尺度信息确定，其中，第一尺度信息用于描述可移动设备的尺度，第二尺度信息用于描述可移动设备的待预警尺度，由此，可以使目标区域同时适配于可移动设备尺寸和预警需求，从而有效提升目标物体检测过程中的针对性。
137.其中，第一尺度信息，可以是指可移动设备的长、宽、高等尺度信息。
138.其中，第二尺度信息，可以是指可移动设备的待预警尺度，本公开实施例中，可移动设备不同方向上的第二尺度信息可以相同，或者，也可以不同，对此不做限制。
139.举例而言，可移动设备为无人车，该无人车可以被看作一个长方体，车的长度为3米，宽度为1.5米，高度为1米，假设该无人车各个方向(上下、前后、左右)的待预警尺度皆为0.1米，则目标区域对应是指以该无人车最外侧向外膨胀0.1米所得到的空间区域，该目标区域以无人车车顶和车底为膨胀顶部底部边界，四个侧面向外10cm为侧面边界。
140.本公开实施例中，在获取与可移动设备对应的目标区域的第一点云状态时，可以是由第三方点云状态获取装置在可移动设备处于第一状态时获取，或者，还可以是将可移动设备处于第一状态时对应的点云数据输入至预训练的机器学习模型中，以得到第一点云状态，并传输至本公开实施例的执行主体，对此不做限制。
141.本公开实施例中，当获取与可移动设备对应的目标区域的第一点云状态时，所得
第一点云状态有效表征在可移动设备处于第一状态的情况下，目标区域内每个第一候选体素是否包含点云数据的情况，从而为后续确定第一目标体素的数量提供可靠的数据支持。
142.s102：根据第一点云状态，确定多个第一候选体素中的第一目标体素的数量，其中，第一目标体素是包含点云数据的第一候选体素。
143.可以理解的是，点云数据是指测量仪器所探测得到的物体外观表面的点数据集合，而在目标区域的多个第一候选体素中可能存在不包含点云数据的第一候选体素，且第一目标体素的数量与目标物体具有较高的关联性。
144.由此，本公开实施例中，当根据第一点云状态，确定多个第一候选体素中的第一目标体素的数量时，可以从第一目标体素的数量的维度为目标物体检测过程提供可靠的检测依据。
145.s103：根据第一目标体素的数量，检测目标区域内是否存在目标物体。
146.其中，目标物体，可以是指目标区域中除可移动设备之外的其他物体。例如，可移动设备是无人车时，目标物体可以是指目标区域中的障碍物，如其他车辆、树木、指示牌等。
147.本公开实施例中，根据第一目标体素的数量，检测目标区域内是否存在目标物体时，可以是基于第一目标体素的数量确定目标区域内存在目标物体的置信度，而后根据所得置信度确定目标区域内是否存在目标物体，或者，还可以是获取第一目标体素的数量在指示时间范围内的变化值，而后根据所得变化值确定目标区域内是否存在目标物体，对此不做限制。
148.本公开实施例中，在检测目标区域内是否存在目标物体时，还可以是基于第一目标体素其他维度的特征信息，如坐标、重心等，对此不做限制。
149.本实施例中，通过获取与可移动设备对应的目标区域的第一点云状态，其中，第一点云状态描述在可移动设备处于第一状态的情况下，目标区域内每个第一候选体素是否包含点云数据的情况，根据第一点云状态，确定多个第一候选体素中的第一目标体素的数量，其中，第一目标体素是包含点云数据的第一候选体素，以及根据第一目标体素的数量，检测目标区域内是否存在目标物体，能够有效提升所得第一目标体素的数量对目标区域内是否存在目标物体的表征效果，从而有效提升对目标区域内目标物体的检测准确性。
150.图2是本公开另一实施例提出的目标物体检测方法的流程示意图。
151.如图2所示，该目标物体检测方法，包括：
152.s201：获取与可移动设备对应的目标区域的第一点云状态，其中，第一点云状态描述在可移动设备处于第一状态的情况下，目标区域内每个第一候选体素是否包含点云数据的情况。
153.s202：根据第一点云状态，确定多个第一候选体素中的第一目标体素的数量，其中，第一目标体素是包含点云数据的第一候选体素。
154.s201和s202的描述说明可以具体参见上述实施例，在此不再赘述。
155.s203：确定目标数量阈值。
156.其中，目标数量阈值，可以是目标物体检测过程中针对第一目标体素的数量的相关信息所设定的门限值。
157.本公开实施例中，在确定目标数量阈值时，可以是获取多帧中的第一目标体素的数量，而后根据多个第一目标体素的数量确定目标数量阈值，或者，还可以是采用数学的方
法确定目标数量阈值，对此不做限制。
158.可选的，一些实施例中，在确定目标数量阈值时，可以是获取多个参考数量阈值，将多个参考数量阈值中最大参考数量阈值作为目标数量阈值，由此，可以较大程度地降低干扰因素对目标物体检测过程的影响，从而有效提升所得目标数量阈值的实用性。
159.其中，参考数量阈值，可以是可能被作为目标数量阈值的数量阈值。
160.本公开实施例中，在获取多个参考数量阈值时，可以是确定基于每帧第二点云状态所得到的第二目标体素的数量，将所得多个第二目标体素的数量作为参考数量阈值，或者，还可以预先建立本公开实施例的执行主体与大数据服务器的通信链接，而后从大数据服务器处获取多个参考数量阈值，对此不做限制。
161.可选的，一些实施例中，在获取多个参考数量阈值时，可以是确定基于每帧第二点云状态所得到的第二目标体素的数量，将每两个第二目标体素的数量之间的第一差值绝对值作为参考数量阈值，由此，可以使所得参考数量阈值准确表征干扰因素可能对第二目标体素的数量所产生的影响，从而为确定目标数量阈值提供实用、可靠的参考数据。
162.其中，第二点云状态，用于描述在可移动设备处于第二状态的情况下，目标区域内每个第二候选体素是否包含点云数据的情况。
163.其中，第二目标体素，是指可移动设备处于第二状态的情况下，目标区域内包含点云数据的体素。
164.其中，第一差值绝对值，是指每两个第二目标体素的数量之间的差值的绝对值。
165.可以理解的是，当可移动设备处于第二状态下时，目标区域不存在障碍物，对应第二目标体素的数量只与可移动设备和干扰因素(如噪声干扰)相关，由此，当确定基于每帧第二点云状态所得到的第二目标体素的数量，将每两个第二目标体素的数量之间的第一差值绝对值作为参考数量阈值时，所得参考数量阈值可以有效表征干扰因素对第二目标体素的数量所造成的波动值。
166.举例而言，目标数量阈值可以是指噪声干扰阈值，该阈值与激光雷达噪声波动有关，可以截取足够长一段时间的点云数据，并且保证这段时间膨胀区域内没有障碍物，而后按照上述实施例中求取第二差值绝对值的方法，获取多个参考数量阈值，并将多个参考数量阈值中最大参考数量阈值作为目标数量阈值。
167.s204：根据第一目标体素的数量和目标数量阈值，检测目标区域内是否存在目标物体。
168.一些实施例中，目标数量阈值可以是基于多个第一目标体素的数量确定，在根据第一目标体素的数量和目标数量阈值，检测目标区域内是否存在目标物体时，可以是确定第一目标体素的数量和目标数量阈值之间的比对结果，而后根据所得比对结果确定目标区域内是否存在目标物体。
169.另一些实施例中，在根据第一目标体素的数量和目标数量阈值，检测目标区域内是否存在目标物体时，还可以是将第一目标体素的数量和目标数量阈值输入至预训练的目标物体检测模型中，以检测目标区域内是否存在目标物体。
170.当然，一些实施例中，还可以采用其他任意可能的方法，根据第一目标体素的数量和目标数量阈值，检测目标区域内是否存在目标物体，如画图法、数形结合等，对此不做限制。
171.可选的，一些实施例中，在根据第一目标体素的数量和目标数量阈值，检测目标区域内是否存在目标物体时，可以是确定第二目标体素的数量，其中，第二目标体素是在可移动设备处于第二状态的情况下，目标区域内包含点云数据的第二候选体素，根据第一目标体素的数量、第二目标体素的数量，以及目标数量阈值，检测目标区域内是否存在目标物体，由此，可以在目标物体检测过程中有效结合第二目标体素的数量，从而为第一目标体素的数量提供了准确的参考数据，能够有效提升目标物体检测过程的可靠性。
172.其中，第二候选体素，是指可移动设备处于第二状态的情况下，对目标区域的点云数据进行体素化，所得到的体素。
173.也即是说，本公开实施例中在根据第一点云状态，确定多个第一候选体素中的第一目标体素的数量之后，可以确定目标数量阈值，根据第一目标体素的数量和目标数量阈值，检测目标区域内是否存在目标物体，由于目标数量阈值可以根据具体应用场景进行灵活配置，从而为目标物体检测过程提供了可靠的参考依据，可以有效提升目标检测过程与应用场景之间的适配性。
174.本实施例中，通过确定目标数量阈值，根据第一目标体素的数量和目标数量阈值，检测目标区域内是否存在目标物体，由于目标数量阈值可以根据具体应用场景进行灵活配置，从而为目标物体检测过程提供了可靠的参考依据，可以有效提升目标检测过程与应用场景之间的适配性。通过确定第二目标体素的数量，其中，第二目标体素是在可移动设备处于第二状态的情况下，目标区域内包含点云数据的第二候选体素，根据第一目标体素的数量、第二目标体素的数量，以及目标数量阈值，检测目标区域内是否存在目标物体，由此，可以在目标物体检测过程中有效结合第二目标体素的数量，从而为第一目标体素的数量提供了准确的参考数据，能够有效提升目标物体检测过程的可靠性。通过获取多个参考数量阈值，将多个参考数量阈值中最大参考数量阈值作为目标数量阈值，由此，可以较大程度地降低干扰因素对目标物体检测过程的影响，从而有效提升所得目标数量阈值的实用性。通过确定基于每帧第二点云状态所得到的第二目标体素的数量，将每两个第二目标体素的数量之间的第一差值绝对值作为参考数量阈值，由此，可以使所得参考数量阈值准确表征干扰因素可能对第二目标体素的数量所产生的影响，从而为确定目标数量阈值提供实用、可靠的参考数据。
175.图3是本公开另一实施例提出的目标物体检测方法的流程示意图。
176.如图3所示，该目标物体检测方法，包括：
177.s301：获取与可移动设备对应的目标区域的第二点云状态，其中，第二点云状态描述在可移动设备处于第二状态的情况下，目标区域内每个第二候选体素是否包含点云数据的情况。
178.本公开实施例中，在获取与可移动设备对应的目标区域的第二点云状态时，可以是预先建立目标区域对应的体素框架，确定体素框架中每个第二候选体素的位置信息，而后根据点云数据的位置信息和第二候选体素的位置信息确定第二点云状态，对此不做限制。
179.本公开实施例中，当获取与可移动设备对应的目标区域的第二点云状态时，可以在目标区域无障碍物时获取对应的体素特征，从而为构建预设关系表提供可靠的数据支持。
180.s302：根据第二点云状态，确定第二目标体素的第二描述信息，以及确定与第二描述信息对应的预设标记值。
181.其中，预设标记值，可以被用于在预设关系表中标记第二描述信息对应的体素中包含点云数据。
182.本公开实施例中，在根据第二点云状态，确定第二目标体素的第二描述信息时，可以是根据第二点云状态，从多个第二候选体素中确定第二目标体素，而后将第二目标体素的任意点的位置信息作为第二描述信息，例如可以是第二目标体素的任一顶点，对此不做限制。
183.本公开实施例中，当根据第二点云状态，确定第二目标体素的第二描述信息，以及确定与第二描述信息对应的预设标记值，可以在保证预设关系表实用性的同时，有效降低构建预设关系表过程中的数据量。
184.s303：根据第二描述信息以及对应预设标记值，构建预设关系表。
185.其中，预设关系表，是指预先基于第二描述信息以及对应预设标记值所构建得到的数据关系表，在预设关系表中可以存在多个第二描述信息，且每个第二描述信息存在对应的预设标记值。
186.举例而言，第二描述信息以及对应预设标记值可以被存储在本公开实施例执行主体的存储介质中，而后在无人车运行前初始化时加载并映射成哈希数据表结构，其中，key为第二描述信息，value为对应预设标记值，该映射成哈希表的方法可以基于c++的stl库中的hash_map来实现。
187.也即是说，本公开实施例在获取与可移动设备对应的目标区域的第一点云状态之前，可以获取与可移动设备对应的目标区域的第二点云状态，其中，第二点云状态描述在可移动设备处于第二状态的情况下，目标区域内每个第二候选体素是否包含点云数据的情况，根据第二点云状态，确定第二目标体素的第二描述信息，以及确定与第二描述信息对应的预设标记值，根据第二描述信息以及对应预设标记值，构建预设关系表，由此，所得预设关系表可以准确描述第二状态下目标区域中第二目标体素的第二描述信息以及与第二描述信息对应的预设标记值，从而为第二目标体素的数量的确定过程提供可靠的执行依据。
188.s304：获取与可移动设备对应的目标区域的第一点云状态，其中，第一点云状态描述在可移动设备处于第一状态的情况下，目标区域内每个第一候选体素是否包含点云数据的情况。
189.s305：根据第一点云状态，确定多个第一候选体素中的第一目标体素的数量，其中，第一目标体素是包含点云数据的第一候选体素。
190.s306：确定目标数量阈值。
191.s304-s306的描述说明可以具体参见上述实施例，在此不再赘述。
192.s307：确定第一目标体素的第一描述信息。
193.其中，第一描述信息，是指第一目标体素对应的描述信息。
194.可选的，一些实施例中，在确定第一目标体素的第一描述信息时，可以是将第一目标体素的中心点的位置信息作为第一描述信息，由此，可以保证第一描述信息与第二描述信息之间的关联性，从而有效提升基于第一描述信息从预设关系表中检索第二描述信息过程的可靠性。
195.s308：从预设关系表中确定与第一描述信息相同第二描述信息，并将相同第二描述信息所对应预设标记值的数量作为第二目标体素的数量，其中，第二描述信息是第二目标体素的描述信息，预设关系表包括第二描述信息，以及与第二描述信息对应的预设标记值，其中，预设标记值用于标记相应第二目标体素包含点云数据。
196.本公开实施例中，由于第一描述信息和第二描述信息皆是描述目标区域中体素中心的位置信息，由此，可以基于与第一描述信息相同第二描述信息，从预设关系表中确定第二目标体素的数量，以便于后续结合第一目标数据进行分析对比。
197.也即是说，本公开实施例在确定目标数量阈值之后，可以确定第一目标体素的第一描述信息，从预设关系表中确定与第一描述信息相同第二描述信息，并将相同第二描述信息所对应预设标记值的数量作为第二目标体素的数量，其中，第二描述信息是第二目标体素的描述信息，预设关系表包括第二描述信息，以及与第二描述信息对应的预设标记值，其中，预设标记值用于标记相应第二目标体素包含点云数据，由此，可以基于预设关系表快速、准确地确定二目标体素的数量，能够有效提升目标物体检测效率。
198.s309：确定第一目标体素的数量和第二目标体素的数量之间的第二差值绝对值。
199.其中，第二差值绝对值，是指第一目标体素的数量和第二目标体素的数量之间的差值绝对值。
200.可以理解的是，第二差值绝对值，可能是基于目标物体和/或干扰因素生成。
201.本公开实施例中，当确定第一目标体素的数量和第二目标体素的数量之间的第二差值绝对值时，所得第二差值绝对值可以准确表征目标区域在第一状态和第二状态下的目标体素数量的特征信息，以便于后续和目标数量阈值进行比对。
202.s310：将第二差值绝对值和目标数量阈值进行比对。
203.本公开实施例中，目标数量阈值可以有效表征干扰因素对目标体素数量所影响的最大程度值，当基于第二差值绝对值和目标数量阈值进行比对时，可以为判断目标区域内是否存在目标物体提供可靠的判断依据。
204.s311：根据比对所得结果，检测目标区域内是否存在目标物体。
205.本公开实施例中，在根据比对所得结果，检测目标区域内是否存在目标物体时，可以是基于比对所得结果确定目标区域内存在目标物体的置信度，根据该置信度确定目标区域内是否存在目标物体，或者，该可以将所得比对结果输入至预训练的机器学习模型中，以确定目标区域内是否存在目标物体，对此不做限制。
206.可选的，一些实施例中，在根据比对所得结果，检测目标区域内是否存在目标物体时，可以是如果比对结果是第二差值绝对值小于或等于目标数量阈值，则确定目标区域内不存在目标物体，如果比对结果是第二差值绝对值大于目标数量阈值，则确定目标区域内存在目标物体，由此，可以基于比对结果实现对目标区域内是否存在目标物体的准确判定，能够有效提升目标物体检测过程的适用性。
207.也即是说，本公开实施例中，在确定第一目标体素的数量和第二目标体素的数量之后，可以确定第一目标体素的数量和第二目标体素的数量之间的第二差值绝对值，将第二差值绝对值和目标数量阈值进行比对，根据比对所得结果，检测目标区域内是否存在目标物体，由此，所得第二绝对差值可以有效表征第二状态下目标物体和/或干扰因素对第一目标体素的数量所产生的影响，而目标数量阈值可以表征干扰因素对第一目标体素的数量
所产生的影响，从而可以基于比对所得结果有效提升判定逻辑的合理性。
208.本实施例中，通过获取与可移动设备对应的目标区域的第二点云状态，其中，第二点云状态描述在可移动设备处于第二状态的情况下，目标区域内每个第二候选体素是否包含点云数据的情况，根据第二点云状态，确定第二目标体素的第二描述信息，以及确定与第二描述信息对应的预设标记值，根据第二描述信息以及对应预设标记值，构建预设关系表，由此，所得预设关系表可以准确描述第二状态下目标区域中第二目标体素的第二描述信息以及与第二描述信息对应的预设标记值，从而为第二目标体素的数量的确定过程提供可靠的执行依据。通过确定第一目标体素的第一描述信息，从预设关系表中确定与第一描述信息相同第二描述信息，并将相同第二描述信息所对应预设标记值的数量作为第二目标体素的数量，其中，第二描述信息是第二目标体素的描述信息，预设关系表包括第二描述信息，以及与第二描述信息对应的预设标记值，其中，预设标记值用于标记相应第二目标体素包含点云数据，由此，可以基于预设关系表快速、准确地确定二目标体素的数量，能够有效提升目标物体检测效率。通过确定第一目标体素的数量和第二目标体素的数量之间的第二差值绝对值，将第二差值绝对值和目标数量阈值进行比对，根据比对所得结果，检测目标区域内是否存在目标物体，由此，所得第二绝对差值可以有效表征第二状态下目标物体和/或干扰因素对第一目标体素的数量所产生的影响，而目标数量阈值可以表征干扰因素对第一目标体素的数量所产生的影响，从而可以基于比对所得结果有效提升判定逻辑的合理性。如果比对结果是第二差值绝对值小于或等于目标数量阈值，则确定目标区域内不存在目标物体，如果比对结果是第二差值绝对值大于目标数量阈值，则确定目标区域内存在目标物体，由此，可以基于比对结果实现对目标区域内是否存在目标物体的准确判定，能够有效提升目标物体检测过程的适用性。通过将第一目标体素的中心点的位置信息作为第一描述信息，由此，可以保证第一描述信息与第二描述信息之间的关联性，从而有效提升基于第一描述信息从预设关系表中检索第二描述信息过程的可靠性。
209.图4是本公开另一实施例提出的目标物体检测方法的流程示意图。
210.如图4所示，该目标物体检测方法，包括：
211.s401：在可移动设备处于第二状态的情况下，获取与可移动设备对应的目标区域的点云数据。
212.本公开实施例中，当在可移动设备处于第二状态的情况下，获取与可移动设备对应的目标区域的点云数据时，可以确定可移动设备处于第二状态的情况下对应目标区域的点云特征，从而为构建预设关系表提供可靠的数据支持。
213.举例而言，无人车具备若干激光雷达且激光雷达扫描区域使无人车周围没有盲区，例如无人车可以在前后左右各安装一个激光雷达补盲，通过标定工具对无人车雷达外参进行标定(激光雷达的外参数的标定是指求解激光雷达测量坐标系相对于其他传感器测量坐标系的相对变换关系，即旋转平移变换矩阵)，根据标定参数对各雷达点云进行坐标转换统一到无人车坐标系下。
214.s402：对目标区域进行体素划分，以得到目标区域内多个第二候选体素。
215.本公开实施例中，在对目标区域进行体素划分，以得到目标区域内多个第二候选体素时，可以是预先确定第二候选体素的数量，而后根据第二候选体素的数量对目标区域进行体素划分，或者，还可以是采用第三方体素划分装置对目标区域进行体素划分，以得到
目标区域内多个第二候选体素，对此不做限制。
216.可选的，一些实施例中，在对目标区域进行体素划分，以得到目标区域内多个第二候选体素时，可以是确定设定体素尺度，根据设定体素尺度对目标区域进行体素划分，以得到目标区域内多个第二候选体素，由于设定体素尺寸可以基于应用场景进行灵活配置，当基于设定体素尺度对目标区域进行体素划分时，可以有效提升所得第二候选体素在目标物体检测过程中的适用性。
217.其中，预先设定尺度，是指预先设定的体素尺度。
218.本公开实施例中，当对目标区域进行体素划分，以得到目标区域内多个第二候选体素时，可以将杂乱、无组织结构的点云数据转换为体素数据，以有效降低数据处理难度，提升数据处理效率。
219.s403：确定目标区域内每个第二候选体素是否包含点云数据的情况作为第二点云状态。
220.举例而言，可以将无人车移动到水平地面上且无人车对应目标区域内没有障碍物(即处于第二状态)，采集一帧点云，按照上述膨胀边界参数(10厘米)对点云进行截取，保留膨胀边界内的点云。由于无人车周围没有盲区，受到安装公差影响可能会有一些点云打到车体上被保留下来，且每个车在车体上的点云情况不一定相同，而后对截取点云进行体素中心下采样(将点云进行体素划分，然后计算非空体素的中心代替该体素内的所有点，以实现点云的下采样)，单个体素边长可以根据激光雷达的点云密度确认，若在碰撞区域内雷达两个点最大距离为2cm，则体素边长可以对应设定为2cm，由此，可保证膨胀区域内即减少数据量提高运算速度又不损失障碍物检测精度。另外进行体素化方便后续步骤对提素进行匹配从而判断障碍物。体素中心下采样的方法可以通过pcl库的voxel center down sample类实现。第一点云状态的获取过程可以参见上述第二点云状态的获取过程。
221.也即是说，本公开实施例中可以在可移动设备处于第二状态的情况下，获取与可移动设备对应的目标区域的点云数据，对目标区域进行体素划分，以得到目标区域内多个第二候选体素，确定目标区域内每个第二候选体素是否包含点云数据的情况作为第二点云状态，由此，可以有效提升第二点云状态对于第二状态情况下目标区域内点云数据的指示效果，能够在目标物体检测过程中将第二状态下的点云数据转换为第二点云状态，从而有效降低目标物体检测过程中的数据量，提升数据处理效率。
222.s404：根据第二点云状态，从多个第二候选体素中确定第二目标体素。
223.本公开实施例中，当根据第二点云状态，从多个第二候选体素中确定第二目标体素时，可以准确从多个第二候选体素中筛选出包含点云数据的第二目标体素，以有效降低冗余信息。
224.s405：将第二目标体素的中心点的位置信息作为第二描述信息。
225.也即是说，本公开实施例中在确定目标区域内每个第二候选体素是否包含点云数据的情况作为第二点云状态之后，可以根据第二点云状态，从多个第二候选体素中确定第二目标体素，将第二目标体素的中心点的位置信息作为第二描述信息，由此，可以基于第二点云状态对多个第二候选体素进行筛选，以降低目标物体检测过程中的冗余信息，能够有效提升第二描述信息的实用性以及对第二目标体素的指示效果。
226.s406：根据第二点云状态，确定与第二描述信息对应的预设标记值。
227.s407：根据第二描述信息以及对应预设标记值，构建预设关系表。
228.s406和s407的描述说明可以具体参见上述实施例，在此不再赘述。
229.s408：在可移动设备处于第一状态的情况下，获取与可移动设备对应的目标区域的点云数据。
230.本公开实施例中，当在可移动设备处于第一状态的情况下，获取与可移动设备对应的目标区域的点云数据时，可以为检测第一状态下目标区域中是否存在目标物体提供可靠的检测依据，并保证待检测数据的实时性。
231.s409：对目标区域进行体素划分，以得到目标区域内多个第一候选体素。
232.可以理解的是，目标区域中的点云数据可能是不规则分布的，具有较高的数据处理难度，当对目标区域进行体素划分，以得到目标区域内多个第一候选体素，可以有效提升数据处理效率。
233.s410：确定目标区域内每个第一候选体素是否包含点云数据的情况作为第一点云状态。
234.也即是说，本公开实施例中在根据第二描述信息以及对应预设标记值，构建预设关系表之后，可以在可移动设备处于第一状态的情况下，获取与可移动设备对应的目标区域的点云数据，对目标区域进行体素划分，以得到目标区域内多个第一候选体素，确定目标区域内每个第一候选体素是否包含点云数据的情况作为第一点云状态，由此，可以基于对目标区域进行体素划分将目标区域的点云数据转换为第一候选体素进行处理，以有效提升点云数据处理效率，能够有效提升所得第一点云状态在目标物体检测过程中的适用性。
235.s411：根据第一点云状态，确定多个第一候选体素中的第一目标体素的数量，其中，第一目标体素是包含点云数据的第一候选体素。
236.s412：根据第一目标体素的数量，检测目标区域内是否存在目标物体。
237.s411和s412的描述说明可以具体参见上述实施例，在此不再赘述。
238.本实施例中，通过在可移动设备处于第二状态的情况下，获取与可移动设备对应的目标区域的点云数据，对目标区域进行体素划分，以得到目标区域内多个第二候选体素，确定目标区域内每个第二候选体素是否包含点云数据的情况作为第二点云状态，由此，可以有效提升第二点云状态对于第二状态情况下目标区域内点云数据的指示效果，能够在目标物体检测过程中将第二状态下的点云数据转换为第二点云状态，从而有效降低目标物体检测过程中的数据量，提升数据处理效率。通过确定设定体素尺度，根据设定体素尺度对目标区域进行体素划分，以得到目标区域内多个第二候选体素，由于设定体素尺寸可以基于应用场景进行灵活配置，当基于设定体素尺度对目标区域进行体素划分时，可以有效提升所得第二候选体素在目标物体检测过程中的适用性。通过根据第二点云状态，从多个第二候选体素中确定第二目标体素，将第二目标体素的中心点的位置信息作为第二描述信息，由此，可以基于第二点云状态对多个第二候选体素进行筛选，以降低目标物体检测过程中的冗余信息，能够有效提升第二描述信息的实用性以及对第二目标体素的指示效果。通过在可移动设备处于第一状态的情况下，获取与可移动设备对应的目标区域的点云数据，对目标区域进行体素划分，以得到目标区域内多个第一候选体素，确定目标区域内每个第一候选体素是否包含点云数据的情况作为第一点云状态，由此，可以基于对目标区域进行体素划分将目标区域的点云数据转换为第一候选体素进行处理，以有效提升点云数据处理效
率，能够有效提升所得第一点云状态在目标物体检测过程中的适用性。
239.图5是本公开另一实施例提出的目标物体检测方法的流程示意图。
240.如图5所示，该目标物体检测方法，包括：
241.s501：在可移动设备处于第二状态的情况下，获取与可移动设备对应的目标区域的点云数据。
242.s501的描述说明可以具体参见上述实施例，在此不再赘述。
243.s502：确定目标区域内点云数据的密度信息。
244.其中，密度信息，可以描述目标区域内点云数据之间的距离信息。
245.可以理解的是，体素尺度可能会影响目标物体的检测准确性，当确定目标区域内点云数据的密度信息时，可以为确定设定体素尺度提供可靠的数据支持。
246.s503：根据密度信息，确定设定体素尺度。
247.本公开实施例中，在根据密度信息，确定设定体素尺度时，可以是根据密度信息，确定相邻点云数据间的第一距离值，而后将多个第一距离值中数量最多的第一距离值作为设定体素尺度，或者，还可以取多个第一距离值中的中值作为设定体素尺度，对此不做限制。
248.可选的，一些实施例中，在根据密度信息，确定设定体素尺度时，可以是根据密度信息，确定多个第一距离值，其中，第一距离值是相邻点云数据间的距离值，将多个第一距离值中值最大第一距离值作为设定体素尺度，由此，可以在减少数据量的同时，保证目标物体检测的准确度。
249.也即是说，本公开实施例在在可移动设备处于第二状态的情况下，获取与可移动设备对应的目标区域的点云数据之后，可以确定目标区域内点云数据的密度信息，根据密度信息，确定设定体素尺度，由此，可以使所得设定体素尺度适配于目标区域内点云数据的密度信息，从而有效提升所得设定体素尺度的实用性。
250.s504：根据设定体素尺度对目标区域进行体素划分，以得到目标区域内多个第二候选体素。
251.s505：确定目标区域内每个第二候选体素是否包含点云数据的情况作为第二点云状态。
252.s506：根据第二点云状态，确定第二目标体素的第二描述信息，以及确定与第二描述信息对应的预设标记值。
253.s507：根据第二描述信息以及对应预设标记值，构建预设关系表。
254.s508：获取与可移动设备对应的目标区域的第一点云状态，其中，第一点云状态描述在可移动设备处于第一状态的情况下，目标区域内每个第一候选体素是否包含点云数据的情况。
255.s509：根据第一点云状态，确定多个第一候选体素中的第一目标体素的数量，其中，第一目标体素是包含点云数据的第一候选体素。
256.s510：根据第一目标体素的数量，检测目标区域内是否存在目标物体。
257.s504-s510的描述说明可以具体参见上述实施例，在此不再赘述。
258.本实施例中，通过确定目标区域内点云数据的密度信息，根据密度信息，确定设定体素尺度，由此，可以使所得设定体素尺度适配于目标区域内点云数据的密度信息，从而有
效提升所得设定体素尺度的实用性，通过根据密度信息，确定多个第一距离值，其中，第一距离值是相邻点云数据间的距离值，将多个第一距离值中值最大第一距离值作为设定体素尺度，由此，可以在减少数据量的同时，保证目标物体检测的准确度。
259.举例而言，如图6所示，图6是本公开实施例提出的一目标物体检测流程示意图，以配置有激光雷达装置的无人车为例，激光雷达装置扫描区域可以使无人车周围没有盲区，无人车雷达外参已经标定且各雷电点云被整合至同一坐标系下，以无人车外形为基准向外膨胀得到目标区域，膨胀厚度可以基于预警需求确定(例如可以是10厘米)，目标物体在10里面范围内可以被认定为碰撞危险状态，并进行预警，则目标物体检测流程可以如下所示：
260.确保无人车处于第二状态，即周围不存在障碍物，采集一帧点云数据，根据车身高度以及膨胀厚度截取目标区域内的点云；
261.对所截取点云进行体素中心下采样，单个体素变成可以根据点云密度确定，例如可以设定为2厘米，即可以做到即减少数据量又不影响障碍区检测准确性；
262.对体素化的数据进行存储，该存储数据在无人车运行前初始化时加载并映射成哈希数据表结构，其中，key为第二描述信息(体素坐标)，value为该体素是否包含点云数据；
263.无人车在运行时，去一帧数据按照上述截取方式进行截取，并对截取点云数据按照上述体素参数进行体素中心下采样，以得到多个第一候选体素；
264.遍历每个第一候选体素，统计包含点云数据的第一目标体素的数量，以第一目标体素的第一描述信息作为key在上述哈希数据表结构中进行查找，以确定哈希数据表结构中第二目标体素的数量，对第一目标体素的数量和第二目标体素的数量求差并取绝对值(即第二差值绝对值)，设定一个消除噪声干扰阈值(目标数量阈值)；
265.确定第二差值绝对值与目标数量阈值的比对结果，如果第二差值绝对值小于或等于目标数量阈值，则确定目标区域内不存在障碍物，并继续分析下一帧的第一点云数据；如果第二差值绝对值大于目标数量阈值，则确定目标区域中存在障碍物，并进行预警上报。
266.图7是本公开一实施例提出的目标物体检测装置的结构示意图。
267.如图7所示，该目标物体检测装置70，包括：
268.第一获取模块701，用于获取与可移动设备对应的目标区域的第一点云状态，其中，第一点云状态描述在可移动设备处于第一状态的情况下，目标区域内每个第一候选体素是否包含点云数据的情况；
269.第一确定模块702，用于根据第一点云状态，确定多个第一候选体素中的第一目标体素的数量，其中，第一目标体素是包含点云数据的第一候选体素；以及
270.检测模块703，用于根据第一目标体素的数量，检测目标区域内是否存在目标物体
271.在本公开的一些实施例中，如图8所示，图8是本公开另一实施例提出的目标物体检测装置的结构示意图，检测模块703，包括：
272.第一确定子模块7031，用于确定目标数量阈值；
273.检测子模块7032，用于根据第一目标体素的数量和目标数量阈值，检测目标区域内是否存在目标物体。
274.在本公开的一些实施例中，检测子模块7031，具体用于：
275.确定第二目标体素的数量，其中，第二目标体素是在可移动设备处于第二状态的情况下，目标区域内包含点云数据的第二候选体素；
276.根据第一目标体素的数量、第二目标体素的数量，以及目标数量阈值，检测目标区域内是否存在目标物体。
277.在本公开的一些实施例中，检测子模块7031，还用于：
278.确定第一目标体素的第一描述信息；
279.从预设关系表中确定与第一描述信息相同第二描述信息，并将相同第二描述信息所对应预设标记值的数量作为第二目标体素的数量，其中，第二描述信息是第二目标体素的描述信息，预设关系表包括第二描述信息，以及与第二描述信息对应的预设标记值，其中，预设标记值用于标记相应第二目标体素包含点云数据。
280.在本公开的一些实施例中，检测子模块7031，还用于：
281.将第一目标体素的中心点的位置信息作为第一描述信息。
282.在本公开的一些实施例中，装置，还包括：
283.第二获取模块704，用于获取与可移动设备对应的目标区域的第二点云状态，其中，第二点云状态描述在可移动设备处于第二状态的情况下，目标区域内每个第二候选体素是否包含点云数据的情况；
284.第二确定模块705，用于根据第二点云状态，确定第二目标体素的第二描述信息，以及确定与第二描述信息对应的预设标记值；
285.处理模块706，用于根据第二描述信息以及对应预设标记值，构建预设关系表。
286.在本公开的一些实施例中，第一确定子模块7031，具体用于：
287.获取多个参考数量阈值；
288.将多个参考数量阈值中最大参考数量阈值作为目标数量阈值。
289.在本公开的一些实施例中，第二点云状态的帧数是多帧；其中，第一确定子模块7031，还用于：
290.确定基于每帧第二点云状态所得到的第二目标体素的数量；
291.将每两个第二目标体素的数量之间的第一差值绝对值作为参考数量阈值。
292.在本公开的一些实施例中，第二获取模块704，包括：
293.获取子模块7041，用于在可移动设备处于第二状态的情况下，获取与可移动设备对应的目标区域的点云数据；
294.处理子模块7042，用于对目标区域进行体素划分，以得到目标区域内多个第二候选体素；
295.第二确定子模块7043，用于确定目标区域内每个第二候选体素是否包含点云数据的情况作为第二点云状态。
296.在本公开的一些实施例中，处理子模块7042，具体用于：
297.确定设定体素尺度；
298.根据设定体素尺度对目标区域进行体素划分，以得到目标区域内多个第二候选体素。
299.在本公开的一些实施例中，第二确定模块705，具体用于：
300.根据第二点云状态，从多个第二候选体素中确定第二目标体素；
301.将第二目标体素的中心点的位置信息作为第二描述信息。
302.在本公开的一些实施例中，其中，处理子模块7042，还用于：
architecture；以下简称：isa)总线，微通道体系结构(micro channel architecture；以下简称：mac)总线，增强型isa总线、视频电子标准协会(video electronics standards association；以下简称：vesa)局域总线以及外围组件互连(peripheral component interconnection；以下简称：pci)总线。
325.可移动设备12典型地包括多种计算机系统可读介质。这些介质可以是任何能够被可移动设备12访问的可用介质，包括易失性和非易失性介质，可移动的和不可移动的介质。
326.存储器28可以包括易失性存储器形式的计算机系统可读介质，例如随机存取存储器(random access memory；以下简称：ram)30和/或高速缓存存储器32。可移动设备12可以进一步包括其他可移动/不可移动的、易失性/非易失性计算机系统存储介质。仅作为举例，存储系统34可以用于读写不可移动的、非易失性磁介质(图9未显示，通常称为“硬盘驱动器”)。
327.尽管图9中未示出，可以提供用于对可移动非易失性磁盘(例如“软盘”)读写的磁盘驱动器，以及对可移动非易失性光盘(例如：光盘只读存储器(compact disc read only memory；以下简称：cd-rom)、数字多功能只读光盘(digital video disc read only memory；以下简称：dvd-rom)或者其他光介质)读写的光盘驱动器。在这些情况下，每个驱动器可以通过一个或者多个数据介质接口与总线18相连。存储器28可以包括至少一个程序产品，该程序产品具有一组(例如至少一个)程序模块，这些程序模块被配置以执行本公开各实施例的功能。
328.具有一组(至少一个)程序模块42的程序/实用工具40，可以存储在例如存储器28中，这样的程序模块42包括但不限于操作系统、一个或者多个应用程序、其他程序模块以及程序数据，这些示例中的每一个或某种组合中可能包括网络环境的实现。程序模块42通常执行本公开所描述的实施例中的功能和/或方法。
329.可移动设备12也可以与一个或多个外部设备14(例如键盘、指向设备、显示器24等)通信，还可与一个或者多个使得人体能与该可移动设备12交互的设备通信，和/或与使得该可移动设备12能与一个或多个其他计算设备进行通信的任何设备(例如网卡，调制解调器等等)通信。这种通信可以通过输入/输出(i/o)接口22进行。并且，可移动设备12还可以通过网络适配器20与一个或者多个网络(例如局域网(local area network；以下简称：lan)，广域网(wide area network；以下简称：wan)和/或公共网络，例如因特网)通信。如图所示，网络适配器20通过总线18与可移动设备12的其他模块通信。应当明白，尽管图中未示出，可以结合可移动设备12使用其他硬件和/或软件模块，包括但不限于：微代码、设备驱动器、冗余处理单元、外部磁盘驱动阵列、raid系统、磁带驱动器以及数据备份存储系统等。
330.处理单元16通过运行存储在系统存储器28中的程序，从而执行各种功能应用以及数据处理，例如实现前述实施例中提及的目标物体检测方法。
331.为了实现上述实施例，本公开还提出一种非临时性计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，该程序被处理器执行时实现如本公开前述实施例提出的目标物体检测方法。
332.为了实现上述实施例，本公开还提出一种计算机程序产品，当计算机程序产品中的指令处理器执行时，执行如本公开前述实施例提出的目标物体检测方法。
333.本领域技术人员在考虑说明书及实践这里公开的发明后，将容易想到本公开的其
他实施方案。本公开旨在涵盖本公开的任何变型、用途或者适应性变化，这些变型、用途或者适应性变化遵循本公开的一般性原理并包括本公开未公开的本技术领域中的公知常识或惯用技术手段。说明书和实施例仅被视为示例性的，本公开的真正范围和精神由下面的权利要求指出。
334.应当理解的是，本公开并不局限于上面已经描述并在附图中示出的精确结构，并且可以在不脱离其范围进行各种修改和改变。本公开的范围仅由所附的权利要求来限制。
335.需要说明的是，在本公开的描述中，术语“第一”、“第二”等仅用于描述目的，而不能理解为指示或暗示相对重要性。此外，在本公开的描述中，除非另有说明，“多个”的含义是两个或两个以上。
336.流程图中或在此以其他方式描述的任何过程或方法描述可以被理解为，表示包括一个或更多个用于实现特定逻辑功能或过程的步骤的可执行指令的代码的模块、片段或部分，并且本公开的优选实施方式的范围包括另外的实现，其中可以不按所示出或讨论的顺序，包括根据所涉及的功能按基本同时的方式或按相反的顺序，来执行功能，这应被本公开的实施例所属技术领域的技术人员所理解。
337.应当理解，本公开的各部分可以用硬件、软件、固件或它们的组合来实现。在上述实施方式中，多个步骤或方法可以用存储在存储器中且由合适的指令执行系统执行的软件或固件来实现。例如，如果用硬件来实现，和在另一实施方式中一样，可用本领域公知的下列技术中的任一项或他们的组合来实现：具有用于对数据信号实现逻辑功能的逻辑门电路的离散逻辑电路，具有合适的组合逻辑门电路的专用集成电路，可编程门阵列(pga)，现场可编程门阵列(fpga)等。
338.本技术领域的普通技术人员可以理解实现上述实施例方法携带的全部或部分步骤是可以通过程序来指令相关的硬件完成，所述的程序可以存储于一种计算机可读存储介质中，该程序在执行时，包括方法实施例的步骤之一或其组合。
339.此外，在本公开各个实施例中的各功能单元可以集成在一个处理模块中，也可以是各个单元单独物理存在，也可以两个或两个以上单元集成在一个模块中。上述集成的模块既可以采用硬件的形式实现，也可以采用软件功能模块的形式实现。所述集成的模块如果以软件功能模块的形式实现并作为独立的产品销售或使用时，也可以存储在一个计算机可读取存储介质中。
340.上述提到的存储介质可以是只读存储器，磁盘或光盘等。
341.在本说明书的描述中，参考术语“一个实施例”、“一些实施例”、“示例”、“具体示例”、或“一些示例”等的描述意指结合该实施例或示例描述的具体特征、结构、材料或者特点包含于本公开的至少一个实施例或示例中。在本说明书中，对上述术语的示意性表述不一定是指相同的实施例或示例。而且，描述的具体特征、结构、材料或者特点可以在任何的一个或多个实施例或示例中以合适的方式结合。
342.尽管上面已经示出和描述了本公开的实施例，可以理解的是，上述实施例是示例性的，不能理解为对本公开的限制，本领域的普通技术人员在本公开的范围内可以对上述实施例进行变化、修改、替换和变型。