[發明專利]一種目標行為識別的方法、裝置和雷達系統

在審

• 申請號: 201910817089.3
• 申請日: 2019-08-30
• 公開（公告）號: CN112444785A
• 公開（公告）日: 2021-03-05
• 發明（設計）人: 馮向兵;余月琴;彭學明;陳奇
• 申請（專利權）人: 華為技術有限公司
• 主分類號: G01S7/41
• 分類號: G01S7/41
• 代理公司: 北京三高永信知識產權代理有限責任公司 11138
• 代理人: 顏晶

本申請實施例公開了一種目標行為識別的方法、裝置和雷達系統，可以應用在自動駕駛汽車場景。所述方法包括：接收目標反射的雷達回波信號；處理所述雷達回波信號得到時頻域數據；處理所述時頻域數據得到信號屬性特征數據和線性預測系數LPC特征數據，其中，所述信號屬性特征數據用于表征所述雷達回波信號屬性的特征，所述LPC特征數據用于表征所述雷達回波信號的特征；將所述信號屬性特征數據和所述線性預測系數LPC特征數據輸入行為識別模型，輸出所述目標的行為信息。采用本申請，可以提高目標行為識別的準確度。

技術領域

本申請涉及雷達技術領域，特別涉及一種目標行為識別的方法、裝置和雷達系統。

背景技術

人體行為識別作為近年來興起的新技術，在視頻監控、自動駕駛、智能人機交互、智能交通預警等領域，受到了廣泛關注。

目前，較為常用的人體行為識別技術是基于圖像采集和圖像處理實現的。即，通過圖像拍攝設備對行人進行拍攝，再對拍攝得到的圖像進行目標識別，得到每個行人的目標圖像，再通過特征提取算法，對各目標圖像進行特征提取得到行人對應的特征數據，最后，將得到的每個行人對應的特征數據輸入到預先訓練好的行為識別模型，該行為識別模型的輸出即為行人的行為信息，如跑動、步行等等。

在實現本申請的過程中，發明人發現相關技術至少存在以下問題：

上述基于圖像采集和圖像處理的人體行為識別技術，容易受到光線、圖像拍攝設備的視距等影響，導致識別準確度較低。

發明內容

為了解決相關技術中行為識別準確度低的問題，本申請實施例提供了一種目標行為識別的方法和裝置。所述技術方案如下：

第一方面，提供了一種目標行為識別的方法，該方法包括：

接收目標反射的雷達回波信號；

處理所述雷達回波信號得到時頻域數據；

處理所述時頻域數據得到信號屬性特征數據和線性預測系數(LinearPrediction Coefficient，LPC)特征數據，其中，所述信號屬性特征數據用于表征所述雷達回波信號屬性的特征，所述LPC特征數據用于表征所述雷達回波信號的特征；

將所述信號屬性特征數據和所述線性預測系數LPC特征數據輸入行為識別模型，輸出所述目標的行為信息。

本申請實施例中所示的方案，雷達系統的發射天線在發射雷達信號時，會以脈沖重復周期持續發射，即在每個脈沖重復周期中，雷達系統的發射天線會持續發射調制后的不同頻率的雷達信號，該脈沖重復周期也可以稱為掃頻周期。雷達信號經由目標反射后，由接收天線進行接收，接收到的雷達信號即為雷達回波信號。雷達系統在處理雷達回波信號時，可以對預設的行為識別周期內接收到的雷達回波信號一起進行處理。一個行為識別周期包括有預設數目個脈沖重復周期。

雷達系統接收到目標反射的雷達回波信號后，將接收到的雷達回波信號與接收到雷達回波信號時發射的雷達信號進行混頻，得到差拍信號。然后，對差拍信號的模擬信號進行N點采樣，經過A/D轉換器將采樣的N點模擬信號轉換為數字信號。對于每個脈沖重復周期，可以對經A/D轉換后的差拍信號進行M點快速傅里葉變換(Fast FourierTransformation，FFT)，即可以得到M點的頻域數據。每個點得到的頻域數據可以以復數形式表示。對于得到的M點的頻域數據，如果有頻域數據對應的頻譜圖中存在信號幅度大于預設值，則認為該點的頻域數據是由目標反射得到的雷達回波所得到的。那么，可以將該點的頻域數據作為目標的頻域數據。對一個行為識別周期內的頻域數據進行積累，得到目標在一個行為識別周期的頻域數據，目標在一個行為識別周期的頻域數據是一維向量。然后，對于一個行為識別周期中目標的頻域數據可以進行短時傅里葉變換，得到目標在一個行為識別周期內的時頻域數據，目標在一個行為識別周期內的時頻域數據是一個二維矩陣。