对活动目标进行到位检测的方法和装置与流程

本说明书一个或多个实施例涉及计算机技术，尤其涉及对活动目标进行到位检测的方法和装置。

背景技术：

到位检测是用于检测某个目标区域内是否有活动目标进入的技术。

目前，通常是通过在目标区域内部署传感器的方式来实现检测。然而，在实现上述技术方案时，由于传感器部署完成后，只能针对该目标区域进行检测，一旦目标区域发生变化，那么只能继续在变化后的目标区域内重新部署传感器，这种对活动目标进行到位检测的操作复杂。

技术实现要素：

本说明书一个或多个实施例描述了对活动目标进行到位检测的方法和装置，能够降低对活动目标进行到位检测的操作复杂性。

根据第一方面，提供了一种对活动目标进行到位检测的方法，包括：

获取目标区域的范围信息；所述目标区域是对探测区域进行划分得来的；

获取由毫米波雷达对所述探测区域检测得到的与多个运动点对应的点云数据；所述点云数据包括运动点的个数以及每个运动点的属性信息；

根据由毫米波雷达对所述探测区域检测得到的运动点的个数以及每个运动点的属性信息，确定所述探测区域内包括的至少一个活动目标；其中，每一个活动目标由多个运动点组成；

针对每一个活动目标，均执行：

根据与该活动目标对应的运动点的属性信息，确定该活动目标的位置信息；

根据所述目标区域的范围信息以及该活动目标的位置信息，判断该活动目标是否位于所述目标区域内。

在本说明书的一个实施例中，所述属性信息包括坐标、速度和信噪比；

所述根据由毫米波雷达对所述探测区域检测得到的运动点的个数以及每个运动点的属性信息，确定所述探测区域内包括的至少一个活动目标，包括：

根据每个运动点的坐标、速度和信噪比，对所述探测区域内的多个运动点进行聚类处理，得出至少一个初始点云云团；

针对每个初始点云云团，如果该初始点云云团中包括的运动点的个数不小于预设的第一数量阈值，且该初始点云云团中包括的任意两个运动点之间的距离均小于预设的第一距离阈值时，则将该初始点云云团确定为有效点云云团；

将满足活动目标确定规则的有效点云云团，确定为活动目标。

在本说明书的一个实施例中，所述活动目标确定规则包括如下中的至少一项：

有效点云云团的持续时长不小于预设的第一时长；

有效点云云团中包括的运动点的个数不小于预设的第二数量阈值；

有效点云云团和与该有效点云云团距离最近的有效点云云团之间的距离不小于预设的第二距离阈值。

在本说明书的一个实施例中，所述点云数据包括每个运动点到所述毫米波雷达的距离和每个运动点到所述毫米波雷达的方位角；

在所述确定该活动目标的位置信息之前，进一步包括：获取所述毫米波雷达的位置信息；

所述确定该活动目标的位置信息，包括：

根据该活动目标中每个运动点到所述毫米波雷达的距离，计算该活动目标到所述毫米波雷达的平均距离；

根据该活动目标中每个运动点到所述毫米波雷达的方位角，计算该活动目标到所述毫米波雷达的平均方位角；

根据所述毫米波雷达的位置信息以及计算得到的平均距离和平均方位角，确定该活动目标的位置信息。

在本说明书的一个实施例中，所述探测区域内至少存在两个目标区域；

在预设的第二时长内，所述毫米波雷达对所述探测区域检测得到至少两帧的与多个运动点对应的点云数据；

所述根据所述目标区域的范围信息以及该活动目标的位置信息，判断该活动目标是否位于所述目标区域内，包括：

根据所述目标区域的范围信息以及该活动目标在每一帧中的位置信息，判断该活动目标是否位于所述目标区域内；

在判断出至少一帧中的一个活动目标位于其中一个目标区域内后，进一步包括：

在预设的第二时长内，判断至少一帧中的该活动目标是否位于另一个目标区域内，如果是，则执行如下处理：

对在所述第二时长内所有帧中的与该活动目标的对应的运动点进行降噪处理；

确定该活动目标新的位置信息；

根据确定出的新的位置信息，确定该活动目标所位于的目标区域。

在本说明书的一个实施例中，所述对在所述第二时长内所有帧中的与该活动目标的对应的运动点进行降噪处理，包括：

确定所述两个目标区域的边界带区域；其中，目标区域的边界带区域是由该目标区域的边界线向该目标区域的内部移动预设距离形成；

去除在所述第二时长内所有帧中的位于所述边界带区域上的运动点；

和/或，

所述点云数据包括每个运动点的多普勒值；其中，每个运动点的多普勒值用于表征该运动点到所述毫米波雷达的相对距离的变化率；

所述对在所述第二时长内所有帧中的与该活动目标的对应的运动点进行降噪处理，包括：

计算在所述第二时长内所有帧中的与该活动目标对应的运动点的平均多普勒值；

去除多普勒值低于所述平均多普勒值的运动点。

在本说明书的一个实施例中，所述确定该活动目标新的位置信息，包括：

对降噪处理后的与该活动目标对应的运动点再次进行聚类处理，得到至少两个新的点云云团；

根据运动点个数最多的新的点云云团中的运动点的属性信息，确定该活动目标新的位置信息。

根据第二方面，提供了一种对活动目标进行到位检测的装置，包括：

第一获取模块，配置为获取目标区域的范围信息；所述目标区域是对探测区域进行划分得来的；

第二获取模块，配置为获取由毫米波雷达对所述探测区域检测得到的与多个运动点对应的点云数据；所述点云数据包括运动点的个数以及每个运动点的属性信息；

活动目标确定模块，配置为根据由毫米波雷达对所述探测区域检测得到的运动点的个数以及每个运动点的属性信息，确定所述探测区域内包括的至少一个活动目标；其中，每一个活动目标由多个运动点组成；

处理模块，配置为针对每一个活动目标，均执行：根据与该活动目标对应的运动点的属性信息，确定该活动目标的位置信息；根据所述目标区域的范围信息以及该活动目标的位置信息，判断该活动目标是否位于所述目标区域内。

根据第三方面，提供了一种对活动目标进行到位检测的装置，包括存储器和处理器，所述存储器中存储有可执行代码，所述处理器执行所述可执行代码时，实现本说明书任一实施例所述的方法。

根据第四方面，提供了一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，当所述计算机程序在计算机中执行时，令计算机执行本说明书任一实施例所述的方法。

根据本说明书实施例提供的对活动目标进行到位检测的方法和装置，通过利用毫米波雷达获取探测区域的多各运动点的点云数据，根据这些点云数据可以确定出探测区域内包括的至少一个活动目标，然后根据点云数据中的运动点的属性信息可以确定活动目标的位置信息，最后可以根据目标区域的范围信息和活动目标的位置信息，判断活动目标是否位于目标区域内。这种检测某个目标区域内是否有活动目标进入的方案只需借助一个毫米波雷达，即便目标区域发生变化，这种方案也能够通过改变目标区域的范围信息继续对活动目标进行到位检测，而无需继续在变化后的目标区域内重新部署传感器，从而能够降低对活动目标进行到位检测的操作复杂性。

附图说明

为了更清楚地说明本说明书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，下面描述中的附图是本说明书的一些实施例，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获得其他的附图。

图1示出了本说明书一个实施例中对活动目标进行到位检测的方法的流程图；

图2示出了本说明书一个实施例中确定活动目标的流程图；

图3示出了本说明书一个实施例中确定活动目标的位置信息的流程图；

图4示出了本说明书一个实施例中一个点云云团和毫米波雷达的位置示意图；

图5示出了本说明书一个实施例中确定活动目标所位于的目标区域的流程图；

图6示出了本说明书一个实施例中一个点云云团和两个目标区域的位置示意图；

图7示出了本说明书一个实施例中对活动目标进行到位检测的装置所在的设备的结构示意图；

图8示出了本说明书一个实施例中对活动目标进行到位检测的装置的示意图。

具体实施方式

下面结合附图，对本说明书提供的方案进行描述。

在现有的对活动目标进行到位检测的过程中，通常是通过在目标区域内部署传感器的方式来实现检测。例如，该传感器为红外传感器、激光传感器或图像传感器，利用上述传感器来直接判定是否有活动目标进入到该目标区域内。

然而，由于传感器部署完成后，只能针对该目标区域进行检测，一旦目标区域发生变化，那么只能继续在变化后的目标区域内重新部署传感器，这种对活动目标进行到位检测的操作复杂。

对上述对活动目标进行到位检测的过程进行分析可知，仅仅依靠一些这些传感器的采集信号在目标区域内发生变化(例如红外线被阻断、激光被阻断、图像中有活动目标进入)，来直接判断该目标区域内有活动目标进入。如果目标区域发生变化时，例如原来是在a目标区域内设置有传感器，现在要想增加对b目标区域是否有活动目标进入的检测，则需要在b目标区域内增加传感器，这种方式的操作较为复杂。也就是说，在目标区域发生变化时，可以考虑一种判断活动目标的位置信息是否落入到目标区域的范围内，从而可以触发到位响应。

此外，由于上述传感器的共同缺陷主要在于探测距离短和易受环境(例如光照、温度和障碍物)影响，因此可以考虑一种探测距离长和不易受环境影响的传感方式，例如采用毫米波雷达的传感方式。基于此，本说明书实施例是采用毫米波雷达对活动目标进行探测以及利用判断活动目标的位置信息是否落入到目标区域的范围内的间接检测的方式(即代替现有传感器直接检测的方式)。

下面描述本说明书所提供构思的具体实现方式。

图1示出根据一个实施例的到位检测方法的流程图。可以理解，该方法可以通过任何具有计算、处理能力的装置、设备、平台、设备点云云团来执行。参见图1，该方法包括：

步骤101：获取目标区域的范围信息。

在本实施例中，目标区域是对探测区域进行划分得来的。

其中，探测区域和目标区域在本说明书实施例中均为二维区域，例如探测区域可以为规则平面图形，也可以为不规则平面图形；同理，目标区域可以为规则平面图形，也可以为不规则平面图形。目标区域的范围信息即用于表征目标区域的轮廓形状，例如范围信息可以是多个坐标点的坐标信息的合集，也可以是由一个坐标点的坐标信息和尺寸信息的合集。

以探测区域和目标区域都为矩形区域举例，探测区域和目标区域的范围信息均可以包括该探测区域的一个顶点坐标、该探测区域的长度和宽度，例如，该探测区域的左下角的顶点坐标为(0，0)，长度为4(无量纲单位)，宽度为2(无量纲单位)，如果想要在该探测区域内确定一个目标区域，则只需获得一个顶点坐标、该目标区域的长度和宽度即可。

步骤102：获取由毫米波雷达对所述探测区域检测得到的与多个运动点对应的点云数据。

在本实施例中，点云数据包括运动点的个数以及每个运动点的属性信息。

毫米波雷达(radiodetectingandranging，radar)是指工作在毫米波波段探测的雷达，通常毫米波是指长度在1～10mm的电磁波，对应的频率范围为30～300ghz。毫米波雷达可以实现对目标位置、速度等信息的精确测量，且具有全天时、全天候、低成本、低功耗、长寿命的特点。毫米波雷达能分辨识别很小的目标，而且能同时识别多个目标。

其中，毫米波雷达可以在预设范围内发射毫米波频段的电磁波，然后毫米波雷达可以采集回波信号，并将采集到的回波信号进行模数转化，进而对转换后的信号进行dsp(digitalsignalprocessing，数字信号处理)，得到点云数据。

步骤103：根据由毫米波雷达对所述探测区域检测得到的运动点的个数以及每个运动点的属性信息，确定所述探测区域内包括的至少一个活动目标。

在本实施例中，每一个活动目标由多个运动点组成。

在一些实现方案中，可以通过图2所示的流程图确定探测区域内包括的至少一个活动目标。具体地，包括如下步骤：

属性信息包括坐标、速度和信噪比；

步骤201：根据每个运动点的坐标、速度和信噪比，对所述探测区域内的多个运动点进行聚类处理，得出至少一个初始点云云团。

在该步骤中，以dbscan算法进行聚类处理为例，应当理解本说明书实施例进行聚类处理不限于dbscan算法。

其中，dbscan算法进行聚类处理流程如下：

从一个没有划分给初始点云云团且未访问过的运动点开始，计算与该运动点坐标、速度之差均在一定阈值内的邻域，本实施例中坐标之差的阈值设为0.15m，速度之差的阈值设为1m/s，即与该点平面距离不超过0.15m且速度之差的绝对值不超过1m/s的其他运动点都在该点的邻域范围内。

如果落入该邻域范围内的运动点个数超过一个阈值(例如10个，该阈值可以根据不同的场景进行设置)时，则将该运动点标记为新的点云云团中的第一个点，否则，将该运动点标记为噪声点，标记后的运动点状态更改为已访问。

对于该新的点云云团中的第一个点进行处理，将在其邻域内的所有运动点都标记为该新的点云云团中的运动点，并且对该新的点云云团中的全部运动点都进行处理，直至没有新的运动点加入到该新的点云云团中。在当前点云云团完成上述处理，一个新的未被访问的点会被提取并处理，从而会接着发现下一个点云云团或噪声，此过程反复进行直到所有的点标记为已访问，处理完成后每个运动点都被标记为属于一个点云云团或者是噪声点。

计算各个点云云团的点的信噪比之和，将信噪比之和大于阈值(例如100db，该信噪比之和的阈值可以根据不同的场景)的点云云团则标记为初始点云云团，否则标记为噪声点云云团。

步骤202：针对每个初始点云云团，如果该初始点云云团中包括的运动点的个数不小于预设的第一数量阈值，且该初始点云云团中包括的任意两个运动点之间的距离均小于预设的第一距离阈值时，则将该初始点云云团确定为有效点云云团。

由于确定出的初始点云云团可能仍然存在干扰因素，例如风吹动探测区域内的窗帘，此时也可能会被确定为初始点云云团。然而，通常活动目标对应的点云云团中的活动点的数量和任意两个运动点之间的距离均应具有一定的限制(即该初始点云云团中包括的运动点的个数不小于预设的第一数量阈值，且该初始点云云团中包括的任意两个运动点之间的距离均小于预设的第一距离阈值)，才有可能被进一步判定为是活动目标。

需要说明的是，结合图4，初始点云云团中包括的任意两个运动点之间的距离可以通过如下公式计算得到：

其中，dp用于表征任意两个运动点之间的距离，lp1用于表征其中一个运动点到毫米波雷达的距离，lp2用于表征另一个运动点到毫米波雷达的距离，θp1用于表征其中一个运动点到毫米波雷达的方位角，θp2用于表征另一个运动点到毫米波雷达的方位角。

步骤203：将满足活动目标确定规则的有效点云云团，确定为活动目标。

在本实施例中，所述活动目标确定规则包括如下中的至少一项：

1)有效点云云团的持续时长不小于预设的第一时长(例如5s)；

2)有效点云云团中包括的运动点的个数不小于预设的第二数量阈值(例如20个)；

3)有效点云云团和与该有效点云云团距离最近的有效点云云团之间的距离不小于预设的第二距离阈值(例如0.1m)。

如果有效点云云团能够满足上述三个活动目标确定规则中的任一个，则可以说明该有效点云云团为活动目标的概率较大；进一步地，如果有效点云云团能够满足上述三个活动目标确定规则的个数越多，则说明该有效点云云团为活动目标的概率越大。

步骤104：针对每一个活动目标，均执行：根据与该活动目标对应的运动点的属性信息，确定该活动目标的位置信息；根据所述目标区域的范围信息以及该活动目标的位置信息，判断该活动目标是否位于所述目标区域内。

在本实施例中，结合图3和图4，所述点云数据包括每个运动点到所述毫米波雷达的距离和每个运动点到所述毫米波雷达的方位角；

在所述确定该活动目标的位置信息之前，进一步包括：获取所述毫米波雷达的位置信息；

所述确定该活动目标的位置信息，包括：

步骤301：根据该活动目标中每个运动点到所述毫米波雷达的距离，计算该活动目标到所述毫米波雷达的平均距离。

在本步骤中，该活动目标到所述毫米波雷达的平均距离通过如下公式进行计算：

其中，la用于表征活动目标到所述毫米波雷达的平均距离。

步骤302：根据该活动目标中每个运动点到所述毫米波雷达的方位角，计算该活动目标到所述毫米波雷达的平均方位角；

在本步骤中，该活动目标到所述毫米波雷达的平均方位角通过如下公式进行计算：

其中，θa用于表征活动目标到所述毫米波雷达的平均方位角。

步骤303：根据所述毫米波雷达的位置信息以及计算得到的平均距离和平均方位角，确定该活动目标的位置信息

在本步骤中，该活动目标的位置信息通过如下公式组进行计算：

其中，x0用于表征活动目标的横轴坐标，y0用于表征活动目标的纵轴坐标，xr用于表征毫米波雷达的横轴坐标，yr用于表征毫米波雷达的纵轴坐标。

需要说明的是，本说明书实施例是通过利用(x0，y0)的位置信息来表征活动目标的位置信息，这种表征方式的准确度较高。当然，也可以利用该活动目标中的其它运动点的坐标或其它位置信息来表征该运动目标，在此不进行限定。

在本实施例中，在目标区域为矩形区域时，可以利用如下公式组判断该活动目标位于所述目标区域内：

其中，xa用于表征目标区域的左下角顶点的横轴坐标，ya用于表征目标区域的左下角顶点的纵轴坐标，l用于表征目标区域的长度，w用于表征目标区域的宽度。

如果不满足该公式组，则说明该活动目标未位于目标区域内。

在本说明书实施例中，上述检测某个目标区域内是否有活动目标进入的方案只需借助一个毫米波雷达，即便目标区域发生变化，这种方案也能够通过改变目标区域的范围信息继续对活动目标进行到位检测，而无需继续在变化后的目标区域内重新部署传感器，从而能够降低对活动目标进行到位检测的操作复杂性。

在一些实施方案中，步骤104中的根据所述目标区域的范围信息以及该活动目标的位置信息，判断该活动目标是否位于所述目标区域内，包括：

根据所述目标区域的范围信息以及该活动目标在每一帧中的位置信息，判断该活动目标是否位于所述目标区域内。

也就是说，针对毫米波雷达检测到的每一帧点云数据，如果在一帧的点云数据中，存在活动目标的位置信息位于目标区域内时，则会触发到位响应，反之则不会触发。当然，也可以针对毫米波雷达检测到的预设数量帧的点云数据，如果超过预设阈值的多帧中的每一帧点云数据中，均存在活动目标的位置信息位于目标区域内时，则会触发到位响应，反之则不会触发。

上述实施例描述的是活动目标进入一个目标区域时的情形。然而，在实际的应用过程中，如果探测区域内至少存在两个目标区域，可能存在活动目标在短时间内反复进入其中两个目标区域的情况，如此会较为频繁地触发这两个目标区域的到位响应(例如告警信息)，这会影响用户的使用体验。

究其原因，是因为上述实施例是对每一帧的点云数据进行处理，如果在一帧的点云数据中，存在活动目标的位置信息位于目标区域内时，则会触发到位响应，即这种触发方式的灵敏度较高。考虑到活动目标可能存在误进入一个目标区域的情况，因此可以使得上述触发方式的灵敏度适当降低一些，例如可以考虑对在预设时长内产生的运动点进行降噪处理。

结合图5，在步骤104中判断出至少一帧中的一个活动目标位于其中一个目标区域内后，进一步包括：

步骤501：在预设的第二时长内，判断至少一帧中的该活动目标是否位于另一个目标区域内，如果是，则执行步骤502，如果否，则结束当前流程。

在本步骤中，例如预设的第二时长为1s，1s内毫米波雷达可以检测20帧的点云数据，如果存在至少一帧的点云数据中的活动目标位于第一目标区域，同时也存在至少一帧的点云数据中的活动目标位于第二目标区域，则执行步骤502。例如有8帧的点云数据中的活动目标位于第一目标区域，12帧的点云数据中的活动目标位于第二目标区域，在1s内，第一目标区域和第二目标区域都会检测到有活动目标进入，即在1s内，第一目标区域和第二目标区域所对应的到位响应都会被触发数次，这会影响用户的使用体验。因此，可以通过执行步骤502来解决这种频繁触发的问题。

步骤502：对在所述第二时长内所有帧中的与该活动目标的对应的运动点进行降噪处理。

在本步骤中，降噪处理可以包括如下两种方式中的至少一种。

方式一

步骤a1：确定所述两个目标区域的边界带区域。

其中，目标区域的边界带区域是由该目标区域的边界线向该目标区域的内部移动预设距离形成。请参阅图6，例如两个目标区域分别为第一目标区域和第二目标区域，边界带区域为图6中的两个环形阴影区域。

步骤a2：去除在所述第二时长内所有帧中的位于所述边界带区域上的运动点。

在本实施例中，通过定义边界带区域，以实现对位于第一目标区域和第二目标区域的相邻边界区域部分的运动点进行模糊弱化处理，从而可以重点关注除位于边界带区域的其它运动点的属性信息，进而为确定活动目标所位于的目标区域(即具体是第一目标区域还是第二目标区域)做准备。

方式二

步骤b1：计算在所述第二时长内所有帧中的与该活动目标对应的运动点的平均多普勒值。

其中，所述点云数据包括每个运动点的多普勒值；其中，每个运动点的多普勒值用于表征该运动点到所述毫米波雷达的相对距离的变化率。也就是说，运动点的多普勒值描述了该运动点的运动属性，通过对多普勒值的筛选可以有利于准确地确定出活动目标的活动特性。例如，如果位于第一目标区域内的运动点的多普勒值普遍比位于第二目标区域内的运动点的多普勒值高，则可以证明该活动目标更倾向位于第一目标区域。

步骤b2：去除多普勒值低于所述平均多普勒值的运动点。

在本实施例中，由于运动点的多普勒值描述了该运动点的运动属性，因此通过对多普勒值的筛选可以有利于准确地确定出活动目标的活动特性。为进一步对噪声运动点进行处理，可以重点关注多普勒值高于所述平均多普勒值的运动点，即去除多普勒值低于所述平均多普勒值的运动点。

步骤503：确定该活动目标新的位置信息。

该步骤可以具体通过如下方式实现。

步骤c1：对降噪处理后的与该活动目标对应的运动点再次进行聚类处理，得到至少两个新的点云云团。

在本步骤中，例如可以继续采用dbscan算法进行聚类处理，详见上文描述，在此不进行赘述。需要注意的是，该步骤的聚类算法的参数(例如坐标之差的阈值、速度之差的阈值、信噪比的阈值和个数的阈值)都要比上文中的第一次进行聚类时的参数要更为严格，否则不能将与该活动目标对应的运动点聚类出至少两个新的点云云团。

步骤c2：根据运动点个数最多的新的点云云团中的运动点的属性信息，确定该活动目标新的位置信息。

在本步骤中，确定该活动目标新的位置信息的实现方式和上文一致。例如，首先是利用每个运动点的坐标、速度和信噪比，确定初始点云云团，然后确定出有效点云云团，再确定出新的活动目标；接下来，利用新的活动目标到毫米波雷达的平均距离、平均方位角和毫米波雷达的位置信息，确定新的活动目标位置信息，即得到步骤c2中的该活动目标新的位置信息。

步骤504：根据确定出的新的位置信息，确定该活动目标所位于的目标区域。

在本实施例中，通过上述步骤确定出的活动目标新的位置信息，可以更好地代表该活动目标的真实位置信息，通过确定出的新的位置信息，可以有效解决活动目标频繁触发到位响应的问题，即触发的结果只是活动目标位于第一目标区域还是第二目标区域。

综上，通过利用单个毫米波雷达就能够实现虚拟成多个子传感器的功能，当目标区域发生变化时，所虚拟出的子传感器仍然能够准确触发到位响应，降低了对活动目标进行到位检测的操作复杂性。同时，这些虚拟的子传感器的触发状态可以实时的传输到应用终端，供终端应用使用和展示。

如图7和图8所示，本说明书实施例提供了一种对活动目标进行到位检测的装置所在的设备和对活动目标进行到位检测的装置。装置实施例可以通过软件实现，也可以通过硬件或者软硬件结合的方式实现。从硬件层面而言，如图7所示，为本说明书实施例提供的对活动目标进行到位检测的装置所在设备的一种硬件结构图，除了图7所示的处理器、内存、网络接口、以及非易失性存储器之外，实施例中装置所在的设备通常还可以包括其他硬件，如负责处理报文的转发芯片等等。以软件实现为例，如图8所示，作为一个逻辑意义上的装置，是通过其所在设备的cpu将非易失性存储器中对应的计算机程序指令读取到内存中运行形成的。

如图8所示，在本说明书的一个实施例中，提出了一种对活动目标进行到位检测的装置，包括：

第一获取模块801，配置为获取目标区域的范围信息；所述目标区域是对探测区域进行划分得来的；

第二获取模块802，配置为获取由毫米波雷达对所述探测区域检测得到的与多个运动点对应的点云数据；所述点云数据包括运动点的个数以及每个运动点的属性信息；

活动目标确定模块803，配置为根据由毫米波雷达对所述探测区域检测得到的运动点的个数以及每个运动点的属性信息，确定所述探测区域内包括的至少一个活动目标；其中，每一个活动目标由多个运动点组成；

处理模块804，配置为针对每一个活动目标，均执行：根据与该活动目标对应的运动点的属性信息，确定该活动目标的位置信息；根据所述目标区域的范围信息以及该活动目标的位置信息，判断该活动目标是否位于所述目标区域内。

在本说明书提出的装置的一个实施例中，所述属性信息包括坐标、速度和信噪比；

所述活动目标确定模块803，配置为执行如下处理：

根据每个运动点的坐标、速度和信噪比，对所述探测区域内的多个运动点进行聚类处理，得出至少一个初始点云云团；

针对每个初始点云云团，如果该初始点云云团中包括的运动点的个数不小于预设的第一数量阈值，且该初始点云云团中包括的任意两个运动点之间的距离均小于预设的第一距离阈值时，则将该初始点云云团确定为有效点云云团；

将满足活动目标确定规则的有效点云云团，确定为活动目标。

在本说明书提出的装置的一个实施例中，所述活动目标确定规则包括如下中的至少一项：

有效点云云团的持续时长不小于预设的第一时长；

有效点云云团中包括的运动点的个数不小于预设的第二数量阈值；

有效点云云团和与该有效点云云团距离最近的有效点云云团之间的距离不小于预设的第二距离阈值。

在本说明书提出的装置的一个实施例中，所述点云数据包括每个运动点到所述毫米波雷达的距离和每个运动点到所述毫米波雷达的方位角；

进一步包括：

第三获取模块，配置为获取所述毫米波雷达的位置信息；

所述处理模块804在执行所述确定该活动目标的位置信息时，被配置为执行如下处理：

根据该活动目标中每个运动点到所述毫米波雷达的距离，计算该活动目标到所述毫米波雷达的平均距离；

根据该活动目标中每个运动点到所述毫米波雷达的方位角，计算该活动目标到所述毫米波雷达的平均方位角；

根据所述毫米波雷达的位置信息以及计算得到的平均距离和平均方位角，确定该活动目标的位置信息。

在本说明书提出的装置的一个实施例中，所述探测区域内至少存在两个目标区域；

在预设的第二时长内，所述毫米波雷达对所述探测区域检测得到至少两帧的与多个运动点对应的点云数据；

所述处理模块804在执行所述根据所述目标区域的范围信息以及该活动目标的位置信息，判断该活动目标是否位于所述目标区域内时，被配置为执行如下处理：

根据所述目标区域的范围信息以及该活动目标在每一帧中的位置信息，判断该活动目标是否位于所述目标区域内；

在判断出至少一帧中的一个活动目标位于其中一个目标区域内后，进一步包括：

目标区域确定模块，被配置为执行如下处理：

在预设的第二时长内，判断至少一帧中的该活动目标是否位于另一个目标区域内，如果是，则执行如下处理：对在所述第二时长内所有帧中的与该活动目标的对应的运动点进行降噪处理；确定该活动目标新的位置信息；根据确定出的新的位置信息，确定该活动目标所位于的目标区域。

在本说明书提出的装置的一个实施例中，所述目标区域确定模块在执行所述对在所述第二时长内所有帧中的与该活动目标的对应的运动点进行降噪处理时，被配置为执行如下处理：

确定所述两个目标区域的边界带区域；其中，目标区域的边界带区域是由该目标区域的边界线向该目标区域的内部移动预设距离形成；

去除在所述第二时长内所有帧中的位于所述边界带区域上的运动点；

在本说明书提出的装置的一个实施例中，所述点云数据包括每个运动点的多普勒值；其中，每个运动点的多普勒值用于表征该运动点到所述毫米波雷达的相对距离的变化率；

所述目标区域确定模块在执行所述对在所述第二时长内所有帧中的与该活动目标的对应的运动点进行降噪处理时，被配置为执行如下处理：

计算在所述第二时长内所有帧中的与该活动目标对应的运动点的平均多普勒值；

去除多普勒值低于所述平均多普勒值的运动点。

在本说明书提出的装置的一个实施例中，所述目标区域确定模块在执行所述确定该活动目标新的位置信息时，被配置为执行如下处理：

对降噪处理后的与该活动目标对应的运动点再次进行聚类处理，得到至少两个新的点云云团；

根据运动点个数最多的新的点云云团中的运动点的属性信息，确定该活动目标新的位置信息。

在本说明书的一个实施例中，上述对活动目标进行到位检测的装置可以被集成在用于到位检测的终端设备中，或者也可以被集成在一个与用于到位检测的终端设备相连的独立的设备或服务器中。

本说明书中的各个实施例均采用递进的方式描述，各个实施例之间相同相似的部分互相参见即可，每个实施例重点说明的都是与其他实施例的不同之处。尤其，对于装置实施例而言，由于其基本相似于方法实施例，所以描述的比较简单，相关之处参见方法实施例的部分说明即可。

根据另一方面的实施例，还提供了一种对活动目标进行到位检测的装置，包括：至少一个存储器和至少一个处理器；

所述至少一个存储器，用于存储机器可读程序；

所述至少一个处理器，用于调用所述机器可读程序，执行本说明书任一实施例中的对活动目标进行到位检测的方法。

根据再一方面的实施例，还提供了一种计算机可读介质，存储用于使一计算机执行如本文所述的对活动目标进行到位检测的方法的指令。具体地，可以提供配有存储介质的方法或者装置，在该存储介质上存储着实现上述实施例中任一实施例的功能的软件程序代码，且使该方法或者装置的计算机(或cpu或mpu)读出并执行存储在存储介质中的程序代码。

在这种情况下，从存储介质读取的程序代码本身可实现上述实施例中任何一项实施例的功能，因此程序代码和存储程序代码的存储介质构成了本说明书的一部分。

用于提供程序代码的存储介质实施例包括软盘、硬盘、磁光盘、光盘(如cd-rom、cd-r、cd-rw、dvd-rom、dvd-ram、dvd-rw、dvd+rw)、磁带、非易失性存储卡和rom。可选择地，可以由通信网络从服务器计算机上下载程序代码。

此外，应该清楚的是，不仅可以通过执行计算机所读出的程序代码，而且可以通过基于程序代码的指令使计算机上操作的操作方法等来完成部分或者全部的实际操作，从而实现上述实施例中任意一项实施例的功能。

此外，可以理解的是，将由存储介质读出的程序代码写到插入计算机内的扩展板中所设置的存储器中或者写到与计算机相连接的扩展单元中设置的存储器中，随后基于程序代码的指令使安装在扩展板或者扩展单元上的cpu等来执行部分和全部实际操作，从而实现上述实施例中任一实施例的功能。

本领域技术人员应该可以意识到，在上述一个或多个示例中，本说明书所描述的功能可以用硬件、软件、固件或它们的任意组合来实现。当使用软件实现时，可以将这些功能存储在计算机可读介质中或者作为计算机可读介质上的一个或多个指令或代码进行传输。

可以理解的是，本说明书实施例示意的结构并不构成对对活动目标进行到位检测的装置的具体限定。在本说明书的另一些实施例中，对活动目标进行到位检测的装置可以包括比图示更多或者更少的部件，或者组合某些部件，或者拆分某些部件，或者不同的部件布置。图示的部件可以以硬件、软件或者软件和硬件的组合来实现。

上述装置内的各模块之间的信息交互、执行过程等内容，由于与本说明书方法实施例基于同一构思，具体内容可参见本说明书方法实施例中的叙述，此处不再赘述。

以上的具体实施方式，对本说明书的目的、技术方案和有益效果进行了进一步详细说明，所应理解的是，以上仅为本说明书的具体实施方式而已，并不用于限定本说明书的保护范围，凡在本说明书的技术方案的基础之上，所做的任何修改、等同替换、改进等，均应包括在本说明书的保护范围之内。