[發明專利]一種基于雷達及多網絡融合的行人姿態識別方法及系統有效
| 申請號： | 201810247528.7 | 申請日： | 2018-03-23 |
| 公開（公告）號： | CN108920993B | 公開（公告）日： | 2022-08-16 |
| 發明（設計）人： | 張道明;高元正;龍希 | 申請（專利權）人： | 武漢雷博合創電子科技有限公司 |
| 主分類號： | G06K9/00 | 分類號： | G06K9/00;G06K9/62;G06N3/04 |
| 代理公司： | 武漢大楚知識產權代理事務所(普通合伙) 42257 | 代理人： | 徐楊松 |
| 地址： | 430000 湖北省武漢市江岸區*** | 國省代碼： | 湖北;42 |
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| 摘要： | |||
| 搜索關鍵詞： | 一種 基于 雷達 網絡 融合 行人 姿態 識別 方法 系統 | ||
本發明涉及一種基于雷達及多網絡融合的行人姿態識別方法及系統，其方法包括對雷達信號的回波信號進行預處理，得到輸出信號；將輸出信號中的靜止目標進行抑制處理；搜索經過抑制處理后的輸出信號中的行人所處距離單元；對行人所在距離單元對應的回波信號進行時頻分析，得到回波信號時頻圖；利用多個卷積神經網絡分別對回波信號時頻圖進行識別，得到每個卷積神經網絡的識別結果；將每個卷積神經網絡的識別結果進行融合，得到融合后的姿態識別結果。本發明的行人姿態識別方法，通過對雷達回波的分析，實時的給出行人姿態識別結果，通過多神經網絡融合，能夠保證較高的姿態識別準確率，不受光照條件、天氣、煙霧等因素干擾，能夠全天時、全天候工作。
技術領域
本發明涉及雷達信號處理及圖像識別技術領域，尤其涉及一種基于雷達及多網絡融合的行人姿態識別方法及系統。
背景技術
現有技術中對行人的姿態識別大多采用光學攝像機獲取圖像，然后對獲取的圖像進行圖像識別處理，這樣方式中由于受到光照條件、天氣、煙霧等環境因素干擾，尤其是在夜間，其識別效果大大折扣，識別準確度不高，甚至出現無法識別的情況，穩定性非常差。因此，這種方式已經不能滿足全天24小時等高要求的場合。
發明內容
本發明所要解決的技術問題是針對上述現有技術的不足，提供一種基于雷達及多網絡融合的行人姿態識別方法及系統。
本發明解決上述技術問題的技術方案如下：
依據本發明的一個方面，提供了一種基于雷達及多網絡融合的行人姿態識別方法，包括如下步驟：
步驟1：對雷達信號的回波信號進行預處理，得到輸出信號；
步驟2：將所述輸出信號中的靜止目標進行抑制處理；
步驟3：搜索經過抑制處理后的所述輸出信號中的行人所處距離單元；
步驟4：對所述行人所在距離單元對應的回波信號進行時頻分析，得到回波信號時頻圖；
步驟5：利用多個卷積神經網絡分別對所述回波信號時頻圖進行識別，得到每個所述卷積神經網絡的識別結果；
步驟6：將每個所述卷積神經網絡的識別結果進行融合，得到融合后的姿態識別結果。
本發明的有益效果是：本發明的基于雷達及多網絡融合的行人姿態識別方法，通過對雷達回波的分析，實時的給出行人姿態識別結果，通過多神經網絡融合，能夠保證較高的姿態識別準確率。同時，該方法基于雷達實現，相比于光學攝像機，該發明不受光照條件、天氣、煙霧等因素干擾，能夠全天時、全天候工作。本發明方法工程可實現性強，能夠有效地對行人姿態進行高準確率識別，同時不易受各種環境因素影響，系統穩健性好。
在上述技術方案的基礎上，本發明還可以做如下改進：
進一步：所述步驟1中，所述對雷達信號的回波信號進行預處理具體包括：
步驟11：對所述對回波信號進行去調頻處理，具體如下：
假設雷達信號st(τ)表示如下：
st(τ)＝exp{jπ(2fcτ+γτ2)}
其中，fc為發射頻率，τ為快時間，t為慢時間，γ為調頻頻率；
所述雷達信號對應的回波信號sr(t，τ)表示為：
sr(t，τ)＝Armexp{jπ(2fc(τ-td(t))+γ(τ-td(t))2)}τ∈(0，Tp]
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