【技术实现步骤摘要】
毫米波雷达目标识别方法
本专利技术涉及室内定位领域，尤其涉及一种毫米波雷达目标识别方法。
技术介绍
室内活动目标检测是智能建筑的重要基础感知探测技术之一，通过检测建筑内人员活动情况便于后续智能联动控制照明、空调、供暖等设备设施，实现建筑的自主节能和智能化控制。应用毫米波雷达进行室内活动人员检测，具有不泄露隐私、精度高和不受光照影响等优点，但毫米波雷达探测可以敏感地探测到与波长尺寸相当的微小运动。应用毫米波雷达进行室内活动人员检测时，除检测到室内活动人员外，会同时检测到室内的其他运动目标(如运行中的风扇、空调、空气净化器及窗帘等)，如将活动人员外的其他运动目标混淆会影响检测结果准确性。
技术实现思路
本专利技术实施例提供一种毫米波雷达目标识别方法，能够标识目标类别，从而区分不同类型的目标，以提高检测结果准确性。本专利技术实施例采用如下技术方案：一种毫米波雷达目标识别方法，包括：获取毫米波雷达输出的多个运动点云数据；对所述多个运动点云数据进行处理，得出多个候选目标，所述...
【技术保护点】
1.一种毫米波雷达目标识别方法，其特征在于，包括：/n获取毫米波雷达输出的多个运动点云数据；/n对所述多个运动点云数据进行处理，得出多个候选目标，所述多个候选目标包括活动人员目标和运动物体目标；/n获取所述多个候选目标的特征数据，并基于所述多个候选目标的特征数据构建特征向量；/n构建分类器，将所述特征向量输入所述分类器识别所述多个候选目标中的活动人员目标与运动物体目标。/n
【技术特征摘要】 【专利技术属性】
1.一种毫米波雷达目标识别方法，其特征在于，包括：
获取毫米波雷达输出的多个运动点云数据；
对所述多个运动点云数据进行处理，得出多个候选目标，所述多个候选目标包括活动人员目标和运动物体目标；
获取所述多个候选目标的特征数据，并基于所述多个候选目标的特征数据构建特征向量；
构建分类器，将所述特征向量输入所述分类器识别所述多个候选目标中的活动人员目标与运动物体目标。
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述多个运动点云数据的云数据包括每个运动点的坐标、速度和信噪比，所述对所述多个运动点云数据进行处理，得出多个候选目标包括：
根据所述每个运动点的坐标、速度和信噪比，对所述多个运动点云数据进行聚类处理，得出多个目标集群；
对所述多个目标集群进行连续稳定判断，得出所述多个候选目标。
3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述根据所述每个运动点的坐标和速度对所述多个运动点云数据进行聚类处理，得出多个目标集群包括：
选取每一个未进行目标集群划分且未访问的目标运动点，获取与所述目标运动点坐标之差在设定阈值内，且与所述目标运动点速度之差在设定阈值内的邻域；
如果在所述邻域内运动点的数量大于设定数量，则将所述目标运动点与所述邻域内的其他运动点作为一个新集群，得到多个新集群；
确定所述多个新集群中每个新集群包含的运动点的信噪比之和；
选取所述多个新集群中信噪比之和大于设定阈值的集群，得到所述多个目标集群。
4.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述将所述目标运动点与所述邻域内的其他运动点作为一个新集群包括：
将所述目标运动点标记为所述一个新集群的第一个运动点；
将所述第一个运动点的邻域内的全部运动点标记为属于所述一个新集群，对所述一个新集群中全部运动点进行邻域提取，并将邻域提取获得的运动点标记为属于所述一个新集群。
5.根据权利要求3或4所述的方法，其特征在于，如果在所述邻域内运动点数量小于设定数量，则将所述目标运动点记为噪声点。
技术研发人员：付思超，廖瑞军，
申请(专利权)人：意诺科技有限公司，
类型：发明
国别省市：四川;51
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