[發明專利]一種基于毫米波雷達的周界智能預測預警方法

在審

• 申請號: 201711182573.0
• 申請日: 2017-11-23
• 公開（公告）號: CN108152808A
• 公開（公告）日: 2018-06-12
• 發明（設計）人: 王佐成;馬韻潔;吳艷平;丁斌;張凱;羅晶晶;朱萍;黃翔;劉暢;余凱強
• 申請（專利權）人: 安徽四創電子股份有限公司
• 主分類號: G01S13/58
• 分類號: G01S13/58;G01S13/86;G01S13/88
• 代理公司: 合肥和瑞知識產權代理事務所(普通合伙) 34118
• 代理人: 王挺

1.一種基于毫米波雷達的周界智能預測預警方法，其特征在于，包括以下步驟：

S1、對攝像機和毫米波雷達位置和方向進行標定，使得毫米波雷達拍攝的圖像和攝像機拍攝的圖像處在同一位置；

S2、用戶通過客戶端在毫米波雷達探測范圍內設置防控檢測區；在防控檢測區內設置多條與毫米波雷達間距不同的警戒線；設置防控檢測區內運動物體的臨界判斷速度；

S3、毫米波雷達探測進入防控探測區的多個目標，得出單個目標的大小、距離、速度信息；

S4、對目標進行跟蹤，標注目標運動軌跡；對目標運動軌跡、目標速度進行分析，如果分析出的目標運動軌跡一直接近于警戒線或目標速度大于設置的運動物體的臨界判斷速度則發出預警通知；

S5、系統收到預警通知后，將毫米波雷達探測到的目標信息對應到視頻圖像上，啟動視頻分析判斷，在視頻圖像上對目標進行跟蹤并進行目標識別，如果識別出來的目標是人或車，則發出最終預警。

2.根據權利要求1所述的一種基于毫米波雷達的周界智能預測預警方法，其特征在于，毫米波雷達采用調頻連續波頻率掃描體制。

3.根據權利要求1所述的一種基于毫米波雷達的周界智能預測預警方法，其特征在于，步驟S4中對目標運動軌跡進行分析的詳細步驟如下：

S41、毫米波雷達探測到目標后，毫米波雷達發射信號并接收回波信號，所述發射信號采用鋸齒線性調頻波形，回波信號與發射信號間存在時間差，通過測量兩個信號之間的時間差來獲得目標與毫米波雷達的距離作為目標距離R；

S42、對回波信號內多個鋸齒調頻周期對應的各時刻獲得的目標距離R進行FFT處理，得到多普勒頻譜，在頻譜中檢測峰值，得到峰值處對應頻率f，計算目標速度V；

S43、判斷是否發出預警通知，所述警戒線為兩條，分別為第一警戒線和第二警戒線，所述第一警戒線與毫米波雷達的間距大于第二警戒線與毫米波雷達的間距；當目標速度V大于等于臨界判斷速度且目標距離R不大于第一警戒線與毫米波雷達的間距時、目標速度低于臨界判斷速度且目標距離R小于第二警戒線與毫米波雷達的間距時均判斷啟動預警通知。

4.根據權利要求3所述的一種基于毫米波雷達的周界智能預測預警方法，其特征在于，第一警戒線與毫米波雷達的間距為40m，第二警戒線與毫米波雷達的間距為10m。

5.根據權利要求3或4所述的一種基于毫米波雷達的周界智能預測預警方法，其特征在于，所述臨界判斷速度為8m/s。

6.根據權利要求1所述的一種基于毫米波雷達的周界智能預測預警方法，其特征在于，步驟S5中，在視頻圖像上對目標進行跟蹤并進行目標識別的步驟如下：

S51、啟動跟蹤算法，所述跟蹤算法采用Camshift算法和Kalman濾波器，將毫米波雷達檢測到的目標作為第一幀跟蹤目標，第一幀跟蹤目標作為Camshift算法的輸入，同時初始化Kalman濾波器的狀態向量；

S52、運行Camshift算法，獲得最佳搜索窗口新位置；

S53、將最佳搜索窗口新位置作為觀測值傳遞給Kalman濾波器后，kalman濾波器根據上一時刻的狀態得到下一時刻的最優估計，并根據最優估計對上一時刻的最佳搜索窗口新位置進行修正獲得新的最佳搜索窗口新位置；

S54、將獲得新的最佳搜索窗口新位置作為下一時刻Camshift算法的輸入，并判斷如果kalman濾波器估計得到的目標面積區域大于設定像素值，則進行目標識別；否則跳轉到S52繼續執行，所述設定像素值能夠過濾幅寬小于人和車的運動物體；

S55、對檢測到的目標進行標注，如果目標區域的高度為a，目標區域二分之一高度處的寬度為b，a與b的比值大于1.5，則認為該目標是人，否則判斷為車。

7.根據權利要求6所述的一種基于毫米波雷達的周界智能預測預警方法，其特征在于，所述設定像素值為20。