基于雷达的道闸控制方法及系统与流程

本发明涉及雷达探测
技术领域：
，尤其涉及一种基于雷达的道闸控制方法及系统。
背景技术：
：随着科技的发展，停车体系越来越智能。在停车体系中，出入口控制是关键环节。在出入口管控中，闸机常常利用道闸雷达对来往车辆进行出入识别，并根据识别结果控制具有栅栏杆的道闸起落。但是，道闸雷达在对车辆进行出入识别时，由于道闸雷达的检测范围内存在栅栏杆，道闸雷达获取的目标数据中除了车辆数据之外，还包括栅栏杆的数据。由于栅栏杆的数据常常引起道闸雷达错误判断，导致道闸控制出错。技术实现要素：本发明提供了一种基于雷达的道闸控制方法及系统，可以精准控制道闸。第一方面，本发明实施例提供一种基于雷达的道闸控制方法，用于控制道闸的升降，所述道闸控制方法包括：利用雷达对检测区域进行检测并获取回波信号；判断所述回波信号中是否存在检测目标；当所述回波信号中存在检测目标时，对所述回波信号进行分析并提取出若干特征值；根据所述特征值判断所述检测目标是否为道闸的栅栏杆；根据所述道闸的状态和判断结果控制所述道闸的升降，其中，所述道闸的状态包括运动状态和静止状态。可选地，所述运动状态包括抬杆状态和落杆状态，根据所述道闸的状态和判断结果控制所述道闸的升降具体包括：当所述检测目标不是栅栏杆且所述道闸为落杆状态时，控制所述道闸抬杆；或者当所述检测目标只有栅栏杆且所述道闸为抬杆状态时，控制所述道闸落杆。可选地，所述运动状态包括抬杆状态和落杆状态，所述静止状态包括处于停留在靠近地面的第一位置和停留在远离地面的第二位置，所述道闸控制方法还包括：当所述回波信号中不存在检测目标且所述道闸处于第二位置时，控制所述道闸落杆。可选地，所述特征值包括所述检测目标的长度和宽度，根据所述特征值判断所述检测目标是否为道闸的栅栏杆具体包括：根据所述长度获取关于所述检测目标的第一可信度；根据所述宽度获取关于所述检测目标的第二可信度；根据所述第一可信度和所述第二可信度计算得到第三可信度；根据所述第三可信度判断所述检测目标是否为所述栅栏杆。可选地，对所述回波信号进行分析并提取出若干特征值具体包括：将所述回波信号处理形成点云数据；获取所述点云数据中每个点在雷达坐标系中的坐标值，其中，所述坐标值包括x轴的坐标值和y轴的坐标值；将所述点云数据中y轴坐标值的最大值作为所述检测目标的长度；将所述点云数据中x轴坐标值的最大值和x轴坐标值的最小值之差作为所述检测目标的宽度。可选地，根据所述特征值判断所述检测目标是否为道闸的栅栏杆具体还包括：根据所述点云数据中y轴坐标值的方差获取关于所述检测目标的第四可信度；根据所述第一可信度、所述第二可信度、以及所述第四可信度计算得到第五可信度；根据所述第五可信度判断所述检测目标是否为所述栅栏杆。可选地，根据所述第五可信度判断所述检测目标是否为所述栅栏杆具体包括：判断所述第五可信度是否为预设值；当所述第五可信度为预设值时，识别所述检测目标是栅栏杆；当所述第五可信度不是预设值时，识别所述检测目标不是栅栏杆。可选地，所述道闸控制方法还包括：累计所述第五可信度为预设值的次数；判断所述第五可信度为预设值的次数是否等于第一预设次数；当所述第五可信度为预设值的次数等于第一预设次数时，识别所述检测目标为栅栏杆；当所述第五可信度为预设值的次数不等于第一预设次数时，识别所述检测目标不是栅栏杆。可选地，根据所述长度获取关于所述检测目标的第一可信度之后，所述道闸控制方法还包括：判断获取所述第一可信度的次数是否大于第二预设次数；当获取所述第一可信度的次数小于等于第二预设次数时，利用所述雷达再次对所述检测区域进行检测。第二方面，本发明实施例提供一种基于雷达的道闸控制系统，所述道闸控制系统包括雷达、以及与所述雷达电连接的主控制设备，所述主控制设备包括处理器、以及存储器，所述存储器用于存储道闸控制程序指令，所述处理器用于执行所述道闸控制程序指令以实现基于雷达的道闸控制方法；所述道闸控制方法包括：利用雷达对检测区域进行检测并获取回波信号；判断所述回波信号中是否存在检测目标；当所述回波信号中存在检测目标时，对所述回波信号进行分析并提取出若干特征值；根据所述特征值判断所述检测目标是否为道闸的栅栏杆；根据所述道闸的状态和判断结果控制所述道闸的升降，其中，所述道闸的状态包括运动状态和静止状态。上述基于雷达的道闸控制方法及系统，通过道闸的状态、以及判断检测目标是否为道闸的栅栏杆的结果，控制道闸的升降，可以有效提高识别的准确度，从而实现对道闸的精准控制。附图说明为了更清楚地说明本发明实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本发明的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图示出的结构获得其他的附图。图1为本发明第一实施例提供的道闸控制方法的流程图。图2为本发明第一实施例提供的道闸控制方法的子流程图。图3为本发明第一实施例提供的道闸控制方法的第一子流程图。图4为本发明第一实施例提供的道闸控制方法的第二子流程图。图5为本发明第二实施例提供的道闸控制方法的部分流程图。图6为本发明第三实施例提供的道闸控制方法的部分流程图。图7为本发明实施例提供的道闸控制方法应用场景的示意图。图8为图7所示的应用场景中雷达检测区域的示意图。图9为图7所示的应用场景中道闸处于第一位置的示意图。图10为图7所示的应用场景中道闸处于第二位置的示意图。图11为图7所示的应用场景中道闸的状态变化表。图12为本发明实施例提供的道闸控制系统的内部结构示意图。元件符号说明标号名称标号名称1000道闸控制系统300道闸100雷达400闸机200主控制设备500道闸杆210处理器600栅栏杆220存储器700车辆a检测区域800行人本发明目的的实现、功能特点及优点将结合实施例，参照附图做进一步说明。具体实施方式为了使本发明的目的、技术方案及优点更加清楚明白，以下结合附图及实施例，对本发明进行进一步详细说明。应当理解，此处所描述的具体实施例仅用以解释本发明，并不用于限定本发明。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。本申请的说明书和权利要求书及上述附图中的术语“第一”、“第二”、“第三”、“第四”等(如果存在)是用于区别类似的对象，而不必用于描述特定的顺序或先后次序。应该理解这样使用的数据在适当情况下可以互换，换句话说，描述的实施例根据除了这里图示或描述的内容以外的顺序实施。此外，术语“包括”和“具有”以及他们的任何变形，还可以包含其他内容，例如，包含了一系列步骤或单元的过程、方法、系统、产品或设备不必限于只清楚地列出的那些步骤或单元，而是可包括没有清楚地列出的或对于这些过程、方法、产品或设备固有的其它步骤或单元。需要说明的是，在本发明中涉及“第一”、“第二”等的描述仅用于描述目的，而不能理解为指示或暗示其相对重要性或者隐含指明所指示的技术特征的数量。由此，限定有“第一”、“第二”的特征可以明示或者隐含地包括一个或者多个该特征。另外，各个实施例之间的技术方案可以相互结合，但是必须是以本领域普通技术人员能够实现为基础，当技术方案的结合出现相互矛盾或无法实现时应当认为这种技术方案的结合不存在，也不在本发明要求的保护范围之内。请结合参看图1和图7，其为本发明第一实施例提供的道闸控制方法的流程图和道闸控制方法应用场景的示意图。基于雷达100的道闸控制方法可以但不限于应用于停车场、住宅区等的出入口处，用于控制设置于出入口处的道闸的升降。以图7所示的应用场景为例，当前应用场景为停车场的一个出入口，出入口处设有闸机400、以及与闸机400电连接的道闸300。其中，道闸300包括道闸杆500、以及设置于道闸杆500靠近地面一侧的栅栏杆600。在本实施例中，雷达100安装于闸机400并朝向道闸杆500。下文将以此应用场景为例进行详细描述。在本实施例中，雷达100为79ghz毫米波雷达，雷达100的检测周期为50毫秒。在一些可行的实施例中，雷达100可以为24ghz毫米波雷达，也可以为77ghz毫米波雷达，在此不做限定。第一实施例提供的道闸控制方法具体包括如下步骤。步骤s102，利用雷达对检测区域进行检测并获取回波信号。具体地，本方法利用与雷达100电连接的主控制设备200控制雷达100对检测区域a进行检测。雷达100进行检测时，会向外发射电磁波。当电磁波碰到物体时，该物体会反射电磁波形成回波信号，回波信号会被雷达100接收。在本实施例中，雷达100检测区域a的中轴线方向与道闸杆500的设置的方向相同，雷达100的检测区域a具有一定的水平方位角，雷达100检测的最远距离与道闸杆500的长度相适配，则检测区域a为对称分布于道闸杆500两侧的扇形（如图8所示）。其中，检测区域a水平方位角的大小、以及雷达100检测的最远距离可以根据实际场景进行设定，在此不作限定。在当前应用场景中，道闸杆500的长度为3米，雷达100检测的最远距离设置为3.5米。步骤s104，判断回波信号中是否存在检测目标。具体地，由于雷达100发射的电磁波碰到物体后均会产生回波信号，故，本方法利用主控制设备200对回波信号进行判断。当雷达100安装于闸机400后，需要在雷达100中设置关于安装场景的背景区域。即是说，当安装场景中没有行人、车辆等经过时，雷达100对检测区域a发射电磁波并接收回波信号，回波信号在雷达100中形成关于检测区域a的背景信息。当检测区域a中存在背景区域中没有的物体时，雷达100接收的回波信号中就会存在该物体的信息，即回波信号中存在检测目标。故，雷达100可以根据预先设定好的背景区域，判断回波信号中是否存在检测目标。在本实施例中，在雷达100中设置背景区域时，道闸300静止于远离地面的第二位置（如图10所示）。即是说，当道闸300处于第二位置时，雷达100不会将道闸300判断为检测目标。在一些可行的实施例中，在雷达100中设置背景区域时，道闸300可以静止于靠近地面的第一位置，也可以位于其它位置；雷达100背景区域中也可以不包括道闸300，在此不做限定。步骤s106，当回波信号中存在检测目标时，对回波信号进行分析并提取出若干特征值。具体地，本方法利用主控制设备200对回波信号进行分析。在本实施例中，特征值包括检测目标的长度和宽度。在一些可行的实施例中，特征值还可以包括检测目标的尺寸、回波强度、或者金属反射值等。在当前应用场景中，道闸处于第二位置，检测区域a内有通过出入口并向远离出入口方向运动的车辆700、以及与车辆700运动方向相反并朝向出入口方向运动的行人800，则回波信号中存在检测目标。请结合参看图2，其为本发明第一实施例提供的道闸控制方法的子流程图。步骤s106具体包括如下步骤。步骤s1061，将回波信号处理形成点云数据。具体地，本方法利用主控制设备200对雷达100接收的回波信号进行处理，形成关于检测目标的点云数据。其中，点云数据包括与检测目标外轮廓相对应的若干点。步骤s1063，获取点云数据中每个点在雷达坐标系中的坐标值。具体地，本方法利用主控制设备200获取点云数据中每个点在雷达坐标系中的坐标值。即是说，主控制设备200获取与检测目标外轮廓相对应的每个点的坐标值。其中，坐标值包括x轴的坐标值和y轴的坐标值。在当前应用场景中，雷达坐标系的x轴与雷达100检测区域a的中轴线垂直，即x轴与道闸杆500垂直；雷达坐标系的y轴与雷达100检测区域a的中轴线重合，即y轴与道闸杆500重合（如图8所示）。步骤s1065，将点云数据中y轴坐标值的最大值作为检测目标的长度。具体地，本方法利用主控制设备200获取点云数据中所有点的y轴坐标值，并将其中y轴坐标值的最大值作为检测目标的长度。在当前应用场景中，检测目标为车辆700和行人800。车辆700远离x轴的一侧与x轴的垂直距离为2.5米，则根据车辆700的点云数据可以得到车辆700在雷达坐标系中的长度为2.5米。行人800远离x轴的一侧与x轴的垂直距离为3米，则根据行人800的点云数据可以得到行人800在雷达坐标系中的长度为3米。步骤s1067，将点云数据中x轴坐标值的最大值和x轴坐标值的最小值之差作为检测目标的宽度。具体地，本方法利用主控制设备200获取点云数据中所有点的x轴坐标值，并选取x轴坐标值中的最大值和最小值，计算最大值和最小值之差，以作为检测目标的宽度。在当前应用场景中，检测目标为车辆700和行人800。根据车辆700的点云数据可以得到车辆700在雷达坐标系中的宽度为4米，根据行人800的点云数据可以得到行人800在雷达坐标系中的宽度为0.3米。上述实施例中，通过选取点云数据中y轴坐标值的最大值作为检测目标的长度，选取点云数据中x轴坐标值的最大值和最小值并计算两者之差作为检测目标的宽度，极大减少了主控制设备的计算量和存储量，有效缩短了计算时间。请再次参看图1，步骤s108，根据特征值判断检测目标是否为道闸的栅栏杆。具体地，本方法利用主控制设备200根据检测目标的长度和宽度判断检测目标是否为道闸300的栅栏杆600。请结合参看图3，其为本发明第一实施例提供的道闸控制方法的第一子流程图。步骤s108具体包括如下步骤。步骤s1081，根据长度获取关于检测目标的第一可信度。具体地，本方法利用主控制设备200判断检测目标的长度是否大于第一阈值。当检测目标的长度大于第一阈值时，确认检测目标为栅栏杆600的概率较大，则将第一数值作为第一可信度；当检测目标的长度小于或者等于第一阈值时，确认检测目标为栅栏杆600的概率较小，则将第二数值作为第一可信度。其中，第一数值大于第二数值。即是说，第一可信度用于评判检测目标为栅栏杆600的概率。当第一可信度较大时，检测目标为栅栏杆600的概率较大；当第一可信度较小时，检测目标为栅栏杆600的概率较小。在本实施例中，第一阈值为道闸杆500的长度减去0.5米的长度；第一数值为3，第二数值为0。在一些可行的实施例中，第一阈值可以为道闸杆500长度减去0.4米、0.6米或者1米的长度，第一阈值也可以根据实际场景进行设定；第一数值和第二数值可以为其它数值，但第一数值大于第二数值，在此不作限定。在当前应用场景中，道闸杆500的长度为3米，则第一阈值为2.5米。由于车辆700在雷达坐标系中的长度为2.5米，等于第一阈值，确认车辆700为栅栏杆600的概率较小，则车辆700的第一可信度为0。由于行人800在雷达坐标系中的长度为3米，大于第一阈值，确认行人800为栅栏杆600的概率较大，则行人800的第一可信度为3。步骤s1083，根据宽度获取关于检测目标的第二可信度。具体地，本方法利用主控制设备200判断检测目标的宽度是否小于第二阈值。当检测目标的宽度小于第二阈值时，确认检测目标为栅栏杆600的概率较大，则将第三数值作为第二可信度；当检测目标的宽度大于或者等于第二阈值时，确认检测目标为栅栏杆600的概率较小，则将第四数值作为第二可信度。其中，第三数值大于第四数值。即是说，第二可信度用于评判检测目标为栅栏杆600的概率。当第二可信度较大时，检测目标为栅栏杆600的概率较大；当第二可信度较小时，检测目标为栅栏杆600的概率较小。在本实施例中，第二阈值与栅栏杆600的厚度相适配，为0.3米；第三数值与第一数值相同为3，第四数值与第二数值相同为0。在本实施例中，第三数值与第一数值相同，表示用长度或者宽度判断检测目标为栅栏杆600的准确度相同；第四数值与第二数值相同，表示用长度或者宽度判断检测目标为栅栏杆600的准确度相同。在一些可行的实施例中，第二阈值可以为0.2米或者0.1米，第二阈值也可以根据实际场景进行设定；第三数值可以与第一数值不同，第四数值可以与第二数值不同，但第三数值大于第四数值，在此不作限定。在当前应用场景中，由于车辆700在雷达坐标系中的宽度为4米，大于第二阈值，确认车辆700为栅栏杆600的概率较小，则车辆700的第二可信度为0。由于行人800在雷达坐标系中的宽度为0.3米，等于第二阈值，确认行人800为栅栏杆600的概率较小，则行人800的第二可信度为0。步骤s1085，根据第一可信度和第二可信度计算得到第三可信度。具体地，本方法利用主控制设备200计算第三可信度。在本实施例中，将第一可信度和第二可信度进行求和得到第三可信度。在一些可行的实施例中，可以将第一可信度和第二可信度进行乘积或者利用其它的运算方式得到第三可信度，在此不作限定。在当前应用场景中，车辆700的第三可信度为0，行人800的第三可信度为3。步骤s1087，根据第三可信度判断检测目标是否为栅栏杆。具体地，本方法利用主控制设备200判断第三可信度是否为设定值。当第三可信度为设定值时，检测目标为栅栏杆600；当第三可信度不是设定值时，检测目标不是栅栏杆600。在本实施例中，设定值为第一数值和第三数值之和，即设定值为6。在当前应用场景中，车辆700的第三可信度不是设定值，则车辆700不是栅栏杆600；行人800的第三可信度不是设定值，则行人800不是栅栏杆600。在一些可行的实施例中，主控制设备200可以根据检测目标的尺寸、回波强度、或者金属反射值中的一个判断检测目标是否为道闸300的栅栏杆600，主控制设备200还可以根据检测目标的长度、宽度、尺寸、回波强度、或者金属反射值中的任意几个或者全部判断检测目标是否为道闸300的栅栏杆600，在此不做限定。上述实施例中，选取检测目标的长度和宽度来判断检测目标是否为栅栏杆，且仅判断长度是否大于第一阈值，宽度是否大于第二阈值，并根据相应的判断结果获取检测目标的可信度，可以达到快速对检测目标进行判断的目的。此外，通过将第一可信度和第二可信度进行求和的方式，极大减少了主控制设备的计算量，达到准确识别检测目标的同时缩短了判断时间。请再次参看图1，步骤s110，根据道闸的状态和判断结果控制道闸的升降。具体地，本方法利用主控制设备200根据道闸300的状态和判断结果控制道闸300的升降。其中，道闸300的状态包括运动状态和静止状态。运动状态包括抬杆状态和落杆状态，静止状态包括处于停留在靠近地面的第一位置（如图9所示）和停留在远离地面的第二位置（如图10所示）。抬杆状态为道闸300从第一位置运动到第二位置的过程，落杆状态为道闸300从第二位置运动到第一位置的过程。在本实施例中，主控制设备200控制道闸300落杆，即道闸300从抬杆状态变为落杆状态、道闸300从第二位置变为落杆状态；或者当道闸300为落杆状态时，主控制设备200控制道闸300变为抬杆状态。在一些可行的实施例中，主控制设备200还可以控制道闸300抬杆，即道闸300从第一位置变为抬杆状态，在此不做限定。在当前应用场景中，道闸300为静止状态，且处于第二位置，检测目标不是栅栏杆600，故主控制设备200不改变道闸300的状态，使道闸300仍保持静止状态。请结合参看图11，其为本发明实施例提供的道闸的状态变化表。当回波信号中不存在检测目标且道闸300处于第二位置时，控制道闸300落杆。即是说，当道闸300处于第二位置时，检测区域a内没有检测到检测目标，主控制设备200控制道闸300变为落杆状态。以当前应用场景为例，车辆700在驶过检测区域a的过程中，道闸300处于第二位置。当车辆700驶出检测区域a但行人800还未走入检测区域a时，雷达100检测到检测区域a内不存在检测目标，则主控制设备200控制道闸300变为落杆状态。当检测目标不是栅栏杆600且道闸300为落杆状态时，控制道闸300抬杆。即是说，当道闸300在落杆过程中，检测区域a内出现检测目标，且检测目标不是栅栏杆600，主控制设备200控制道闸300变为抬杆状态。以当前应用场景为例，在道闸300落杆的过程中，行人800走入检测区域a且被雷达100检测到为不是栅栏杆600，则主控制设备200控制道闸300变为抬杆状态。当检测目标只有栅栏杆600且道闸300为抬杆状态时，控制道闸300落杆。即是说，当道闸300在抬杆过程中，检测区域a内只检测到栅栏杆600，主控制设备200控制道闸300变为落杆状态。以当前应用场景为例，道闸300在抬杆过程中，行人800从检测区域a内走过，即行人800不在检测区域a的范围内，雷达100只检测到栅栏杆600，则主控制设备200控制道闸300变为落杆状态。当道闸300处于第一位置时，雷达100对检测区域a进行检测，会检测到检测目标为栅栏杆600。此时，主控制设备200不改变道闸300的状态，使道闸300仍保持静止状态。当道闸300处于第一位置，雷达100检测到其它的检测目标不是栅栏杆600时，主控制设备200仍不改变道闸300的状态。当道闸300为抬杆状态或者处于第二位置且检测目标不是栅栏杆600时，主控制设备200不改变道闸300的状态。当道闸300为落杆状态且检测目标只有栅栏杆600时，主控制设备200不改变道闸300的状态。上述实施例中，通过判断检测目标是否为栅栏杆，根据道闸的状态和判断结果控制道闸的升降，可以有效防止道闸在落杆过程中，由于没有检测到其它车辆或者行人等，发生砸到车辆或者砸伤行人的情况。仅根据检测目标的长度和宽度来判断检测目标是否为栅栏杆，可以快速且有效地对检测目标进行识别判断。另外，通过检测栅栏杆还可以防止道闸受在运动中的栅栏杆的回波干扰，将栅栏杆误判成检测目标，在控制过程中出现栅栏杆在应落杆时却抬起的现象。请结合参看图4，其为本发明第一实施例提供的道闸控制方法的第二子流程图。第二子流程与第一子流程的不同之处在于，第二子流程还包括如下步骤。步骤s301，根据点云数据中y轴坐标值的方差获取关于检测目标的第四可信度。具体地，本方法利用主控制设备200根据点云数据中所有点的y轴坐标值计算方差，并判断方差是否小于第三阈值。当方差小于第三阈值时，确认检测目标为栅栏杆600的概率较大，则将第五数值作为第四可信度；当方差大于或者等于第三阈值时，确认检测目标为栅栏杆600的概率较小，则将第六数值作为第四可信度。其中，第五数值大于第四数值。即是说，第四可信度用于评判检测目标为栅栏杆600的概率。当第四可信度较大时，检测目标为栅栏杆600的概率较大；当第四可信度较小时，检测目标为栅栏杆600的概率较小。在本实施例中，第三阈值为0.25；第五数值为4，第六数值与第二数值相同为0，其中，第五数值分别大于第一数值和第三数值。在本实施例中，第五数值分别大于第一数值和第三数值，表示用y轴坐标值的方差判断检测目标为栅栏杆600的准确度大于用长度或者宽度判断检测目标为栅栏杆600的准确度。第六数值与第二数值相同，表示用y轴坐标值的方差、长度、或者宽度判断检测目标为栅栏杆600的准确度相同。在一些可行的实施例中，第三阈值可以为0.2或者0.3，第三阈值也可以根据实际场景进行设定；第五数值可以与第一数值相同，第六数值可以与第二数值不同，但第五数值大于第六数值，在此不做限定。当检测目标中只有栅栏杆600时，由于栅栏杆600为规则物体，栅栏杆600的杆子平均分布，而且栅栏杆600完全处于检测区域a内，故栅栏杆600的y轴坐标值有一定的分布规律，则方差较小。当检测目标中包括栅栏杆600和其它物体，或者检测目标中只有其它物体时，由于栅栏杆600和其它物体的组合或者其它物体不是规则物体，或者其它物体可能不完全处于检测区域a内，故栅栏杆600和其它物体的组合或者其它物体y轴坐标值不具有分布规律，则方差较大。在当前应用场景中，检测目标为车辆700和行人800，由于车辆700部分位于检测区域a内，部分位于检测区域a外，行人800为不规则物体，车辆700和行人800的y轴坐标值没有分布规律，则车辆700和行人800的方差均大于第三阈值。故，车辆700的第四可信度为0，行人800的第四可信度为0。步骤s303，根据第一可信度、第二可信度、以及第四可信度计算得到第五可信度。具体地，本方法利用主控制设备200计算第五可信度。在本实施例中，将第一可信度、第二可信度、以及第四可信度进行求和得到第五可信度。在一些可行的实施例中，可以将第一可信度、第二可信度、以及第四可信度进行乘积或者利用其它运算方式得到第五可信度，在此不做限定。在当前应用场景中，车辆700的第五可信度为0，行人800的第五可信度为3。步骤s305，根据第五可信度判断检测目标是否为栅栏杆。具体地，本方法利用主控制设备200判断第五可信度是否为预设值。当第五可信度为预设值时，识别检测目标是栅栏杆600。当第五可信度不是预设值时，识别检测目标不是栅栏杆600。在本实施例中，预设值为第一数值、第三数值、以及第五数值之和，即预设值为10。在当前应用场景中，车辆700的第五可信度不是预设值，则车辆700不是栅栏杆600；行人800的第五可信度不是预设值，则行人800不是栅栏杆600。上述实施例中，增加对y轴坐标值的方差的判断，根据检测目标的长度、宽度、y轴坐标值的方差判断检测目标是否为栅栏杆。由于方差是用于评估一组数据的散列情况，而栅栏杆的杆子恰好平均分布，使得栅栏杆y轴坐标值有一定的分布规律。用方差来判断检测目标是否为栅栏杆，可以更加精准地识别检测目标是否为栅栏杆。此外，通过将第一可信度、第二可信度、以及第四可信度进行求和的方式，极大减少了主控制设备的计算量，达到精准识别检测目标的同时缩短了判断时间。请结合参看图5，其为本发明第二实施例提供的道闸控制方法的部分流程图。第二实施例提供的道闸控制方法与第一实施例提供的道闸控制方法的不同之处在于，在执行步骤s1081之后，第二实施例提供的道闸控制方法还包括如下步骤。步骤s201，判断获取第一可信度的次数是否大于第二预设次数。具体地，本方法利用主控制设备200计算获取第一可信度的次数，并判断该次数是否大于第二预设次数。即是说，本方法需要累计第一可信度的数据个数，并判断累计的第一可信度的数据个数是否满足条件。在本实施例中，第二预设次数为10次。在一些可行的实施例中，第二预设次数可以为15次或者20次等，第二预设次数也可以根据实际应用场景进行设定，在此不做限定。步骤s203，当获取第一可信度的次数小于等于第二预设次数时，利用雷达再次对检测区域进行检测。具体地，当获取第一可信度的次数小于或者等于第二预设次数时，执行步骤s102；当获取第一可信度的次数大于第二预设次数时，执行步骤s1083。即是说，当累计获取超过10个第一可信度的数据之后，再获取第二可信度。第二实施例提供的道闸控制方法的其它步骤与第一实施例提供的基本一致，在此不再赘述。上述实施例中，通过获取第二预设次数的第一可信度，增加判断检测目标长度的次数，使得识别检测目标是否为栅栏杆的结果更加精准。请结合参看图6，其为本发明第三实施例提供的道闸控制方法的部分流程图。第三实施例提供的道闸控制方法与第二实施例提供的道闸控制方法的不同之处在于，第三实施例提供的道闸控制方法还包括如下步骤。步骤s401，累计第五可信度为预设值的次数。具体地，本方法利用主控制设备200累计第五可信度为预设值的次数。即是说，本方法需要累计第五可信度为预设值的数据个数，并判断累计第五可信度为预设值的数据个数是否满足条件。步骤s403，判断第五可信度为预设值的次数是否等于第一预设次数。具体地，本方法利用主控制设备200判断第五可信度为预设值的次数是否大于第一预设次数。在本实施例中，第一预设次数为5次。在一些可行的实施例中，第一预设次数可以为10次、8次或者3次等，第一预设次数也可以根据实际应用场景进行设定，在此不做限定。步骤s405，当第五可信度为预设值的次数等于第一预设次数时，识别检测目标为栅栏杆。具体地，当主控制设备200确认第五可信度为预设值的次数等于第一预设次数，即次数为5次时，识别检测目标为栅栏杆。步骤s407，当第五可行度为预设值的次数不等于第一预设次数时，识别检测目标不是栅栏杆。具体地，当主控制设备200确认第五可信度为预设值的次数不等于第一预设次数，即次数不是5次时，识别检测目标不是栅栏杆。第三实施例提供的道闸控制方法的其它步骤与第二实施例提供的基本一致，在此不再赘述。上述实施例中，通过累计第五可信度为预设值的次数，增加检测目标满足预设条件的次数，可以有效提高识别准确度的同时实现对道闸的精准控制。请结合参看图12，其为本发明实施例提供的道闸控制系统的内部结构示意图。基于雷达的道闸控制系统1000可以但不限于安装于停车场、住宅区等的出入口处，用于控制出入口道闸的升降。道闸控制系统1000包括雷达100、以及与雷达100电连接的主控制设备200。当道闸控制系统1000安装于出入口时，雷达100可以安装于闸机400朝向道闸的一侧；主控制设备200与道闸电连接，用于控制道闸的升降。其中，主控制设备200可以与雷达100分开设置，也可以是与雷达100集成于一起的一体式设备。在本实施例中，主控制设备200包括处理器210、以及存储器220。存储器220用于存储道闸控制程序指令，处理器210用于执行道闸控制程序指令以实现如上所述的基于雷达的道闸控制方法。其中，处理器210在一些实施例中可以是一中央处理器（centralprocessingunit,cpu）、控制器、微控制器、微处理器或其它数据处理芯片，用于运行存储器220中存储的出入口管控程序指令。存储器220至少包括一种类型的可读存储介质，该可读存储介质包括闪存、硬盘、多媒体卡、卡型存储器（例如，sd或dx存储器等）、磁性存储器、磁盘、光盘等。存储器220在一些实施例中可以是计算机设备的内部存储单元，例如计算机设备的硬盘。存储器220在另一些实施例中也可以是外部计算机设备的存储设备，例如计算机设备上配备的插接式硬盘，智能存储卡（smartmediacard,smc），安全数字（securedigital,sd）卡，闪存卡（flashcard）等。进一步地，存储器220还可以既包括计算机设备的内部存储单元也包括外部存储设备。存储器220不仅可以用于存储安装于计算机设备的应用软件及各类数据，例如实现基于雷达的出入口管控方法的代码等，还可以用于暂时地存储已经输出或者将要输出的数据。在上述实施例中，可以全部或部分地通过软件、硬件、固件或者其任意组合来实现。当使用软件实现时，可以全部或部分地以计算机程序产品的形式实现。该计算机程序产品包括一个或多个计算机指令。在计算机上加载和执行该计算机程序指令时，全部或部分地产生按照本发明实施例的流程或功能。该计算机设备可以是通用计算机、专用计算机、计算机网络、或者其他可编程装置。该计算机指令可以存储在计算机可读存储介质中，或者从一个计算机可读存储介质向另一计算机可读存储介质传输，例如，该计算机指令可以从一个网站站点、计算机、服务器或数据中心通过有线(例如同轴电缆、光纤、数字用户线(dsl))或无线(例如红外、无线、微波等)方式向另一个网站站点、计算机、服务器或数据中心进行传输。该计算机可读存储介质可以是计算机能够存储的任何可用介质或者是包含一个或多个可用介质集成的服务器、数据中心等数据存储设备。该可用介质可以是磁性介质，(例如，软盘、硬盘、磁带)、光介质(例如，dvd)、或者半导体介质(例如固态硬盘solidstatedisk(ssd))等。所属领域的技术人员可以清楚地了解到，为描述的方便和简洁，上述描述的系统，装置和单元的具体工作过程，可以参考前述方法实施例中的对应过程，在此不再赘述。在本申请所提供的几个实施例中，应该理解到，所揭露的系统，装置和方法，可以通过其它的方式实现。例如，以上所描述的装置实施例仅仅是示意性的，例如，该单元的划分，仅仅为一种逻辑功能划分，实际实现时可以有另外的划分方式，例如多个单元或组件可以结合或者可以集成到另一个系统，或一些特征可以忽略，或不执行。另一点，所显示或讨论的相互之间的耦合或直接耦合或通信连接可以是通过一些接口，装置或单元的间接耦合或通信连接，可以是电性，机械或其它的形式。该作为分离部件说明的单元可以是或者也可以不是物理上分开的，作为单元显示的部件可以是或者也可以不是物理单元，即可以位于一个地方，或者也可以分布到多个网络单元上。可以根据实际的需要选择其中的部分或者全部单元来实现本实施例方案的目的。另外，在本申请各个实施例中的各功能单元可以集成在一个处理单元中，也可以是各个单元单独存在，也可以两个或两个以上单元集成在一个单元中。上述集成的单元既可以采用硬件的形式实现，也可以采用软件功能单元的形式实现。该集成的单元如果以软件功能单元的形式实现并作为独立的产品销售或使用时，可以存储在一个计算机可读取存储介质中。基于这样的理解，本申请的技术方案本质上或者说对现有技术做出贡献的部分或者该技术方案的全部或部分可以以软件产品的形式体现出来，该计算机软件产品存储在一个存储介质中，包括若干指令用以使得一台计算机设备(可以是个人计算机，服务器，或者网络设备等)执行本申请各个实施例方法的全部或部分步骤。而前述的存储介质包括：u盘、流动硬盘、只读存储介质(rom，read-onlymemory)、随机存取存储介质(ram，randomaccessmemory)、磁碟或者光盘等各种可以存储程序代码的介质。需要说明的是，上述本发明实施例序号仅仅为了描述，不代表实施例的优劣。并且本文中的术语“包括”、“包含”或者其任何其他变体意在涵盖非排他性的包含，从而使得包括一系列要素的过程、装置、物品或者方法不仅包括那些要素，而且还包括没有明确列出的其他要素，或者是还包括为这种过程、装置、物品或者方法所固有的要素。在没有更多限制的情况下，由语句“包括一个……”限定的要素，并不排除在包括该要素的过程、装置、物品或者方法中还存在另外的相同要素。以上仅为本发明的优选实施例，并非因此限制本发明的专利范围，凡是利用本发明说明书及附图内容所作的等效结构或等效流程变换，或直接或间接运用在其他相关的
技术领域：
，均同理包括在本发明的专利保护范围内。当前第1页12