一种基于无人机载生命探测仪的姿态识别方法技术

本发明专利技术公开了一种基于无人机载生命探测仪的姿态识别方法，其步骤包括：步骤S1：目标区域的回波信号提取；机载生命探测仪对楼房内部区域进行探测，获取得到目标区域的回波信号，获取目标区域多通道回波信号；步骤S2：基于获取的回波信号，进行楼房内部结构反演和人体目标识别；步骤S3：提取人体目标和楼板区域的质心，根据两者质心中距离向的矢量差判断人的姿态。发明专利技术具有原理简单、具有良好的实时性、可靠性和准确性等优点。

【技术实现步骤摘要】
一种基于无人机载生命探测仪的姿态识别方法
本专利技术主要涉及到生命探测设备
，特指一种基于无人机载生命探测仪的姿态识别方法。
技术介绍
利用电磁波的穿透性及传输特性，雷达可穿过多种非金属介质对目标区域进行探测，通过接受到的回波信号进行一系列数据处理，可探测跟踪多个隐蔽人体目标，因而被广泛应用于灾后救援和反恐等众多领域。有从业者将该种方式应用于对高层建筑进行探测的领域，但是传统方法需要预先知道楼房结构特征等信息，在楼房结构特征未知的情况下将无法使用，不具有可行性。也有从业者将该探测设备采用无人机搭载的方式，应用于高层建筑的探测作业。传统的无人机载生命探测仪可视化差，只能检测到目标一维的距离向信息，很难精确定位到目标，无法显示目标实时姿态。目前，在国内、外对楼房内部结构反演时，依据BP算法理论，常采用合成孔径阵列，通过移动天线来获取多孔径回波数据。如:美国陆军实验室CalvenLe等人研制的车载穿墙雷达系统和电子科技大学孔令讲老师团队采用一发多收或时分复用多发多收天线布阵方式的穿墙雷达，在每个视角中均需通过多次移动天线来变换位置，以获得多孔径数据，操作较为复杂，且不利于实时信号处理，无法实时反映出楼房内部结构与目标状态。
技术实现思路
本专利技术要解决的技术问题就在于：针对现有技术存在的技术问题，本专利技术提供一种原理简单、具有良好的实时性、可靠性和准确性的基于无人机载生命探测仪的姿态识别方法。为解决上述技术问题，本专利技术采用以下技术方案：一种基于无人机载生命探测仪的姿态识别方法，其步骤包括：步骤S1：目标区域的回波信号提取；机载生命探测仪对楼房内部区域进行探测，获取得到目标区域的回波信号，获取目标区域多通道回波信号；步骤S2：基于获取的回波信号，进行楼房内部结构反演和人体目标识别；步骤S3：提取人体目标和楼板区域的质心，根据两者质心中距离向的矢量差判断人的姿态。作为本专利技术的进一步改进：所述步骤S2中楼房内部结构反演为：对所有通道回波域信号进行成像处理得到图像域数据；在得到图像域数据后，设定检测阈值或门限值，将图像的每个像素点与阈值或门限值进行比较，反演出楼房内部结构，检测出各楼层的楼板位置。作为本专利技术的进一步改进：所述步骤S2中对所有通道回波域信号同时进行杂波抑制处理和成像处理，最后设置检测阈值或门限值，探测出人体目标。作为本专利技术的进一步改进：所述成像处理采用后向投影BP算法，利用后向投影BP算法进行相干叠加，得到图像域数据。作为本专利技术的进一步改进：所述成像处理采用距离多普勒RD算法或线性调频变标法CS。作为本专利技术的进一步改进：所述步骤S2中采用CFAR检测法或采用取数据中最大值或者均值来提取目标的方法。作为本专利技术的进一步改进：所述步骤S2中楼房内部结构反演过程中，对所有通道回波域信号采用后向投影BP算法进行相干叠加，得到图像域数据；在得到图像域数据后，设定恒虚警概率，上下左右保护窗和上下左右参考窗，再计算得到估计门限值，图像的每个像素点与门限比较得到CFAR检测后结果，从而反演出楼房内部结构，检测出各楼层的楼板位置。作为本专利技术的进一步改进：所述步骤S3包括：步骤S301：在判断出存在人体目标之后，由质心求出人体目标到雷达的距离向长度d，由质心求出人体目标到雷达的距离向长度D(i)，将人和第i层楼板距离向的矢量差L(i)进行判断；步骤S302：当0m＜L(i)＜1m时，该目标为在i层地板上躺着的目标；1m≤L(i)＜2m时，该目标为站立在i层地板上的目标。作为本专利技术的进一步改进：还包括步骤S4：依据得到的人的姿态，通过界面直接显示目标姿态和楼层结构。作为本专利技术的进一步改进：生命探测仪搭载于无人机上，飞临至建筑物楼顶地面以上，将建筑物内部作为目标区域，对建筑物内部各楼层进行探测。与现有技术相比，本专利技术的优点在于：1、本专利技术的基于无人机载生命探测仪的姿态识别方法，原理简单、易实现，它将楼房内部结构反演与目标探测结果相融合，实时获得楼房内部结构的同时也可识别人体目标的姿态，为使用人员提供有力参考和依据、对精确判断目标相对位置和姿态信息具有重要的实用价值。2、本专利技术的基于无人机载生命探测仪的姿态识别方法，在多旋翼无人机载生命探测仪融合楼板检测和姿态识别，可显示房屋内部结构和人体目标姿态信息，提高判断准确性；在楼板检测和姿态识别融合后，可进一步获取人体目标的实时位置和特征；整个方法十分简单，实时性好，适用范围广。附图说明图1是本专利技术方法的流程示意图。图2是本专利技术在具体应用实例中测试环境的示意图。图3是本专利技术在具体应用实例中姿态识别的流程示意图。图4是本专利技术在具体应用实例中站立的人体目标的实测结果示意图。图5是本专利技术在具体应用实例中躺着的人体目标的实测结果示意图。具体实施方式以下将结合说明书附图和具体实施例对本专利技术做进一步详细说明。如图1-图3所示，本专利技术的基于无人机载生命探测仪的姿态识别方法，以旋翼无人机搭载生命探测仪为例，该方法步骤包括：步骤S1：目标区域的回波信号提取；机载生命探测仪对楼房内部区域进行探测，获取得到目标区域的回波信号，获取目标区域多通道回波信号。在具体应用实例中，实际探测场景如图2所示；生命探测仪搭载于无人机上，飞临至建筑物楼顶地面以上，将建筑物内部作为目标区域，对建筑物内部各楼层进行探测。步骤S2：基于获取的回波信号，进行楼房内部结构反演和人体目标识别；楼房内部结构反演为：对所有通道回波域信号采用后向投影BP算法进行相干叠加，得到图像域数据；在得到图像域数据后，设定恒虚警概率，上下左右保护窗和上下左右参考窗，再计算得到估计门限值，图像的每个像素点与门限比较得到CFAR检测后结果，从而反演出楼房内部结构，检测出各楼层的楼板位置。人体目标识别为：对所有通道回波域信号同时进行杂波抑制处理和BP成像，最后设置CFAR检测门限，探测出人体目标。其中，CFAR(ConstantFalse-AlarmRate)为恒虚警率。可以理解，在具体应用实例中CFAR检测方法也可以有其他的替代方式，比如取数据中最大值或者均值来提取目标，只要能够满足本专利技术的实际检测需要即可，这都应该在本专利技术的保护范围之内。其中，后向投影BP(BackProjection)为成像算法。可以理解，在具体应用实例中后向投影BP方法也可以有其他的替代方式，例如类似的成像算法还可以是距离多普勒RD(RangeDoppler)算法和线性调频变标CS(ChirpScaling)等等，只要能够满足本专利技术的实际检测需要即可，这都应该在本专利技术的保护范围之内。步骤S3：提取人体目标和楼板区域的质心并判断人的姿态。计算出人体目标和楼板区域的质心，根据两者质心中距离向的矢量差判断人的姿态。在具体应用实例中，本专利技术进一步还包括步骤S4：依据得到的人的姿态，通过界面直接本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种基于无人机载生命探测仪的姿态识别方法，其特征在于，步骤包括：/n步骤S1：目标区域的回波信号提取；机载生命探测仪对楼房内部区域进行探测，获取得到目标区域的回波信号，获取目标区域多通道回波信号；/n步骤S2：基于获取的回波信号，进行楼房内部结构反演和人体目标识别；/n步骤S3：提取人体目标和楼板区域的质心，根据两者质心中距离向的矢量差判断人的姿态。/n

【技术特征摘要】
1.一种基于无人机载生命探测仪的姿态识别方法，其特征在于，步骤包括：
步骤S1：目标区域的回波信号提取；机载生命探测仪对楼房内部区域进行探测，获取得到目标区域的回波信号，获取目标区域多通道回波信号；
步骤S2：基于获取的回波信号，进行楼房内部结构反演和人体目标识别；
步骤S3：提取人体目标和楼板区域的质心，根据两者质心中距离向的矢量差判断人的姿态。


2.根据权利要求1所述的基于无人机载生命探测仪的姿态识别方法，其特征在于，所述步骤S2中楼房内部结构反演为：对所有通道回波域信号进行成像处理得到图像域数据；在得到图像域数据后，设定检测阈值或门限值，将图像的每个像素点与阈值或门限值进行比较，反演出楼房内部结构，检测出各楼层的楼板位置。


3.根据权利要求1所述的基于无人机载生命探测仪的姿态识别方法，其特征在于，所述步骤S2中对所有通道回波域信号同时进行杂波抑制处理和成像处理，最后设置检测阈值或门限值，探测出人体目标。


4.根据权利要求2或3所述的基于无人机载生命探测仪的姿态识别方法，其特征在于，所述成像处理采用后向投影BP算法，利用后向投影BP算法进行相干叠加，得到图像域数据。


5.根据权利要求2或3所述的基于无人机载生命探测仪的姿态识别方法，其特征在于，所述成像处理采用距离多普勒RD算法或线性调频变标法CS。


6.根据权利要求2或3所述的基于无人机载生命探测仪的姿态识别方法，其...

【专利技术属性】
技术研发人员：杨博，王生水，唐良勇，
申请(专利权)人：湖南华诺星空电子技术有限公司，
类型：发明
国别省市：湖南;43