[發(fā)明專利]雷達(dá)目標(biāo)的確定方法及裝置

有效

• 申請?zhí)枺?/td>: 201811436190.6
• 申請日: 2018-11-28
• 公開（公告）號: CN109375187B
• 公開（公告）日: 2021-09-10
• 發(fā)明（設(shè)計）人: 焦敬恩
• 申請（專利權(quán)）人: 北京行易道科技有限公司
• 主分類號: G01S7/41
• 分類號: G01S7/41
• 代理公司: 北京康信知識產(chǎn)權(quán)代理有限責(zé)任公司 11240
• 代理人: 趙囡囡;董文倩

1.一種雷達(dá)目標(biāo)的確定方法，其特征在于，包括：

利用雷達(dá)采集的雷達(dá)數(shù)據(jù)，同時利用視頻采集設(shè)備采集視頻數(shù)據(jù)，其中，所述雷達(dá)在開發(fā)過程中利用角反射器作為標(biāo)定目標(biāo)，以使得雷達(dá)目標(biāo)反標(biāo)到所述視頻采集設(shè)備采集的所述視頻數(shù)據(jù)中；

將所述雷達(dá)數(shù)據(jù)和所述視頻數(shù)據(jù)作為識別模型的輸入，其中，所述識別模型為使用多組訓(xùn)練數(shù)據(jù)通過機(jī)器學(xué)習(xí)得到的，所述多組訓(xùn)練數(shù)據(jù)中的每組訓(xùn)練數(shù)據(jù)均包括：歷史雷達(dá)數(shù)據(jù)和歷史視頻數(shù)據(jù)以及與所述歷史雷達(dá)數(shù)據(jù)和所述歷史視頻數(shù)據(jù)對應(yīng)的歷史雷達(dá)目標(biāo)；

獲取所述識別模型的輸出；

將所述識別模型的輸出轉(zhuǎn)換為雷達(dá)目標(biāo)；

其中，在將所述雷達(dá)數(shù)據(jù)和所述視頻數(shù)據(jù)作為識別模型的輸入之前，還包括：訓(xùn)練得到所述識別模型；

其中，訓(xùn)練得到所述識別模型包括：

采集歷史時間內(nèi)的多個歷史雷達(dá)數(shù)據(jù)，多個歷史視頻數(shù)據(jù)以及多個歷史雷達(dá)目標(biāo)，其中，所述多個歷史雷達(dá)目標(biāo)是根據(jù)所述多個歷史雷達(dá)數(shù)據(jù)和所述多個歷史視頻數(shù)據(jù)確定的目標(biāo)對象；

對采集的包括所述多個歷史雷達(dá)數(shù)據(jù)，所述多個歷史視頻數(shù)據(jù)以及多個歷史雷達(dá)目標(biāo)的多組數(shù)據(jù)進(jìn)行訓(xùn)練，得到所述識別模型，其中，通過以下至少之一，對采集的包括所述多個歷史雷達(dá)數(shù)據(jù)，所述多個歷史視頻數(shù)據(jù)以及多個歷史雷達(dá)目標(biāo)的多組數(shù)據(jù)進(jìn)行訓(xùn)練：卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、長短時記憶網(wǎng)絡(luò)、循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、霍普菲爾網(wǎng)絡(luò)。

2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的方法，其特征在于，對采集的包括所述多個歷史雷達(dá)數(shù)據(jù)，所述多個歷史視頻數(shù)據(jù)以及多個歷史雷達(dá)目標(biāo)的多組數(shù)據(jù)進(jìn)行訓(xùn)練，得到所述識別模型包括：

對所述多個歷史雷達(dá)數(shù)據(jù)分別從時域和頻域進(jìn)行特征提取，得到所述多個歷史雷達(dá)數(shù)據(jù)分別對應(yīng)的多個歷史特征數(shù)據(jù)一；

在所述多個歷史視頻數(shù)據(jù)中搜索與所述多個歷史特征數(shù)據(jù)一的相似度大于閾值的多個歷史特征數(shù)據(jù)二；

分別確定所述多個歷史特征數(shù)據(jù)一和所述多個歷史特征數(shù)據(jù)二分別對應(yīng)的歷史雷達(dá)目標(biāo)之間的映射關(guān)系；

根據(jù)所述映射關(guān)系得到所述識別模型。

3.根據(jù)權(quán)利要求1所述的方法，其特征在于，將所述雷達(dá)數(shù)據(jù)和所述視頻數(shù)據(jù)作為識別模型的輸入包括：

對所述雷達(dá)數(shù)據(jù)分別從時域和頻域進(jìn)行分析，得到特征數(shù)據(jù)三；

對所述視頻數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，得到特征數(shù)據(jù)四；

將所述特征數(shù)據(jù)三和所述特征數(shù)據(jù)四作為所述識別模型的輸入。

4.一種雷達(dá)目標(biāo)的確定裝置，其特征在于，包括：

采集單元，用于利用雷達(dá)采集的雷達(dá)數(shù)據(jù)，同時利用視頻采集設(shè)備采集視頻數(shù)據(jù)，其中，所述雷達(dá)在開發(fā)過程中利用角反射器作為標(biāo)定目標(biāo)，以使得雷達(dá)目標(biāo)反標(biāo)到所述視頻采集設(shè)備采集的所述視頻數(shù)據(jù)中；

輸入單元，用于將所述雷達(dá)數(shù)據(jù)和所述視頻數(shù)據(jù)作為識別模型的輸入，其中，所述識別模型為使用多組訓(xùn)練數(shù)據(jù)通過機(jī)器學(xué)習(xí)得到的，所述多組訓(xùn)練數(shù)據(jù)中的每組訓(xùn)練數(shù)據(jù)均包括：歷史雷達(dá)數(shù)據(jù)和歷史視頻數(shù)據(jù)以及與所述歷史雷達(dá)數(shù)據(jù)和所述歷史視頻數(shù)據(jù)對應(yīng)的歷史雷達(dá)目標(biāo)；

獲取單元，用于獲取所述識別模型的輸出；

轉(zhuǎn)換單元，用于將所述識別模型的輸出轉(zhuǎn)換為雷達(dá)目標(biāo)；

其中，還包括：訓(xùn)練單元，用于在將所述雷達(dá)數(shù)據(jù)和所述視頻數(shù)據(jù)作為識別模型的輸入之前，訓(xùn)練得到所述識別模型；

其中，所述訓(xùn)練單元包括：

采集模塊，用于采集歷史時間內(nèi)的多個歷史雷達(dá)數(shù)據(jù)，多個歷史視頻數(shù)據(jù)以及多個歷史雷達(dá)目標(biāo)，其中，所述多個歷史雷達(dá)目標(biāo)是根據(jù)所述多個歷史雷達(dá)數(shù)據(jù)和所述多個歷史視頻數(shù)據(jù)確定的目標(biāo)對象；

訓(xùn)練模塊，用于對采集的包括所述多個歷史雷達(dá)數(shù)據(jù)，所述多個歷史視頻數(shù)據(jù)以及多個歷史雷達(dá)目標(biāo)的多組數(shù)據(jù)進(jìn)行訓(xùn)練，得到所述識別模型，其中，通過以下至少之一，對采集的包括所述多個歷史雷達(dá)數(shù)據(jù)，所述多個歷史視頻數(shù)據(jù)以及多個歷史雷達(dá)目標(biāo)的多組數(shù)據(jù)進(jìn)行訓(xùn)練：卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、長短時記憶網(wǎng)絡(luò)、循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、霍普菲爾網(wǎng)絡(luò)。