[發明專利]毫米波雷達目標識別方法

有效

• 申請號: 201911285358.2
• 申請日: 2019-12-13
• 公開（公告）號: CN111199555B
• 公開（公告）日: 2023-10-13
• 發明（設計）人: 付思超;廖瑞軍
• 申請（專利權）人: 意諾科技有限公司
• 主分類號: G06T7/246
• 分類號: G06T7/246
• 代理公司: 濟南信達專利事務所有限公司 37100
• 代理人: 程佩玉

1.一種毫米波雷達目標識別方法，其特征在于，包括：

獲取毫米波雷達輸出的多個運動點云數據；

對所述多個運動點云數據進行處理，得出多個候選目標，所述多個候選目標包括活動人員目標和運動物體目標；

獲取所述多個候選目標的特征數據，并基于所述多個候選目標的特征數據構建特征向量；

構建分類器，將所述特征向量輸入所述分類器識別所述多個候選目標中的活動人員目標與運動物體目標。

2.根據權利要求1所述的方法，其特征在于，所述多個運動點云數據的云數據包括每個運動點的坐標、速度和信噪比，所述對所述多個運動點云數據進行處理，得出多個候選目標包括：

根據所述每個運動點的坐標、速度和信噪比，對所述多個運動點云數據進行聚類處理，得出多個目標集群；

對所述多個目標集群進行連續穩定判斷，得出所述多個候選目標。

3.根據權利要求2所述的方法，其特征在于，所述根據所述每個運動點的坐標和速度對所述多個運動點云數據進行聚類處理，得出多個目標集群包括：

選取每一個未進行目標集群劃分且未訪問的目標運動點，獲取與所述目標運動點坐標之差在設定閾值內，且與所述目標運動點速度之差在設定閾值內的鄰域；

如果在所述鄰域內運動點的數量大于設定數量，則將所述目標運動點與所述鄰域內的其他運動點作為一個新集群，得到多個新集群；

確定所述多個新集群中每個新集群包含的運動點的信噪比之和；

選取所述多個新集群中信噪比之和大于設定閾值的集群，得到所述多個目標集群。

4.根據權利要求2所述的方法，其特征在于，所述將所述目標運動點與所述鄰域內的其他運動點作為一個新集群包括：

將所述目標運動點標記為所述一個新集群的第一個運動點；

將所述第一個運動點的鄰域內的全部運動點標記為屬于所述一個新集群，對所述一個新集群中全部運動點進行鄰域提取，并將鄰域提取獲得的運動點標記為屬于所述一個新集群。

5.根據權利要求3或4所述的方法，其特征在于，如果在所述鄰域內運動點數量小于設定數量，則將所述目標運動點記為噪聲點。

6.根據權利要求3或4所述的方法，其特征在于，所述坐標之差的閾值為0.15m，所述速度之差的閾值為1m/s。

7.根據權利要求2至4中任一項所述的方法，其特征在于，所述對所述多個目標集群進行連續穩定判斷，得出所述多個候選目標包括：

確定所述多個目標集群中單個目標集群的上一幀中所有運動點的鄰域的并集；

將當前幀中落入所述并集的運動點，標記為屬于所述單個目標集群的運動點；

獲取所述標記為屬于所述單個目標集群的運動點的信噪比，與所述單個目標集群中所有運動點的信噪比之和；

獲取所述信噪比之和大于設定閾值的目標集群，得出所述多個候選目標。

8.根據權利要求7所述的方法，其特征在于，所述設定閾值為100dB。

9.根據權利要求1至4中任一項所述的方法，其特征在于，所述多個候選目標的特征數據包括以下至少一項：

所述多個候選目標在設定的連續一段時間內關聯的平均點云個數；

所述多個候選目標在設定的連續一段時間內關聯的點云個數的標準差；

所述多個候選目標在設定的連續一段時間內的平均速度；

所述多個候選目標在設定的連續一段時間內的速度的標準差；

所述多個候選目標在設定的連續一段時間內的平均尺寸；

所述多個候選目標在設定的連續一段時間內的尺寸的標準差；

所述多個候選目標在設定的連續一段時間內的平均信噪比；

所述多個候選目標在設定的連續一段時間內的信噪比的標準差；

所述多個候選目標從產生之時至當前時刻距離最近的房間邊界的最大值；

所述多個候選目標從產生之時至當前時刻距離誕生點的最大移動距離；

所述多個候選目標從產生之時至當前時刻的最大尺寸。

10.根據權利要求1至4中任一項所述的方法，其特征在于，所述構建分類器包括：

采集已知類別的多個目標特征向量，標記每個目標特征向量的類別后，將所述多個目標特征向量隨機劃分為驗證集和訓練集；

對所述訓練集進行訓練生成決策樹，根據驗證集對所述決策樹進行剪枝，得到所述分類器。