[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

本發明實施例公開一種毫米波雷達目標識別方法，能夠標識目標類別，從而區分不同類型的目標，以提高檢測結果準確性。該方法包括：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。本發明實施例用于毫米波雷達目標識別。

技術領域

本發明涉及室內定位領域，尤其涉及一種毫米波雷達目標識別方法。

背景技術

室內活動目標檢測是智能建筑的重要基礎感知探測技術之一，通過檢測建筑內人員活動情況便于后續智能聯動控制照明、空調、供暖等設備設施，實現建筑的自主節能和智能化控制。

應用毫米波雷達進行室內活動人員檢測，具有不泄露隱私、精度高和不受光照影響等優點，但毫米波雷達探測可以敏感地探測到與波長尺寸相當的微小運動。應用毫米波雷達進行室內活動人員檢測時，除檢測到室內活動人員外，會同時檢測到室內的其他運動目標(如運行中的風扇、空調、空氣凈化器及窗簾等)，如將活動人員外的其他運動目標混淆會影響檢測結果準確性。

發明內容

本發明實施例提供一種毫米波雷達目標識別方法，能夠標識目標類別，從而區分不同類型的目標，以提高檢測結果準確性。

本發明實施例采用如下技術方案：

一種毫米波雷達目標識別方法，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。

可選的，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。

可選的，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。

可選的，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。

可選的，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。