本发明专利技术提供一种基于追踪微多普勒图的行人识别方法，包括以下步骤：获取雷达信号数据；对所述雷达信号数据进行处理得到雷达点云数据；对所述雷达点云数据进行聚类和目标追踪，得到目标轨迹信息；基于目标轨迹信息筛选得到稳定存在的目标，再对稳定存在的目标进行微多普勒数据的提取，累积多帧有效的微多普勒数据得到目标微多普勒图；选取目标轨迹信息中的目标速度、距离、强度以及累积得到的目标微多普勒图作为有效特征；根据不同类别目标的多组雷达信号数据获得的有效特征训练分类器；利用分类器将各种类别目标的特征分类，筛选出具有行人属性的目标。本发明专利技术能够消除环境干扰、提高识别准确度，具有高安全性、多目标适用的特点。多目标适用的特点。多目标适用的特点。
【技术实现步骤摘要】
基于追踪微多普勒图的行人识别方法和装置
[0001]本专利技术涉及一种目标识别方法，尤其是一种基于追踪微多普勒图的行人识别方法。
技术介绍
[0002]随着经济的发展，科技的进步，人们对于安全需求也逐渐提升，行人识别技术的研究对于智能驾驶、预防交通事故以及安防领域等均有着重要意义。通过各类传感器对行人进行识别，使车辆获得信号从而对行人进行避让，减少交通事故的发生；针对区域安防需求，可以进行区域边界行人入侵的识别和预警。
[0003]现有技术中，基于毫米波雷达进行目标分类的算法主要包括以下几种，有些方法提出基于雷达点云数据进行目标特征提取，主要包括目标不同方向的展宽、速度均值方差、雷达散射截面积的均值方差等特征，并采用不同的支持向量机完成目标分类。但此类方法依赖于点云数据质量和数量，对毫米波雷达硬件条件要求较高，需要雷达具有较高的角分辨率。还有一些方法利用单幅、或者联合多副距离
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多普勒图（RD图），提取目标距离维展宽、速度维展宽等能够反映目标物理结构或微动的特征，以及前后帧的RD图差异性提取，利用支持向量机完成对目标的分类。这一类的特征提取方法受限于RD图，且在多目标情况下不太适用。
技术实现思路
[0004]本专利技术的目的是在于克服现有技术中存在的不足，提供一种基于追踪微多普勒图的行人识别方法和装置，能够消除环境干扰、提高识别准确度，具有高安全性、多目标适用的特点，不仅能有效实时检测目标位置，还能快速进行行人识别，在工程上更具适用性。为实现以上技术目的，本专利技术实施例采用的技术方案是：第一方面，本专利技术实施例提供了一种基于追踪微多普勒图的行人识别方法，包括以下步骤：步骤S10，获取雷达信号数据；步骤S20，对所述雷达信号数据进行处理得到雷达点云数据；步骤S30，对所述雷达点云数据进行聚类和目标追踪，得到目标轨迹信息；步骤S40，基于目标轨迹信息筛选得到稳定存在的目标，再对稳定存在的目标进行微多普勒数据的提取，累积多帧有效的微多普勒数据得到目标微多普勒图；步骤S50，选取目标轨迹信息中的目标速度、距离、强度以及累积得到的目标微多普勒图作为有效特征；步骤S60，根据不同类别目标的多组雷达信号数据获得的有效特征训练分类器；步骤S70，利用分类器将各种类别目标的特征分类，筛选出具有行人属性的目标。
[0005]进一步地，所述雷达信号数据为发射的雷达探测信号被反射后的雷达回波信号经处理得到的雷达中频信号数据。
[0006]进一步地，所述对所述雷达信号数据进行处理得到雷达点云数据，具体包括：对所述雷达信号数据进行一维傅里叶变换、二维傅里叶变换、恒虚警检测、数字波束形成测角信号处理，得到雷达点云数据，所述雷达点云数据包括目标速度、距离、角度和强度信息。
[0007]进一步地，所述基于目标轨迹信息筛选得到稳定存在的目标，具体包括：根据目标轨迹存在长度筛选得到稳定存在的目标。
[0008]进一步地，所述对稳定存在的目标进行微多普勒数据的提取，累积多帧有效的微多普勒数据得到目标微多普勒图，具体包括：步骤S401，初始化累积矩阵，所述累积矩阵用于保存累积的微多普勒数据和目标轨迹信息；步骤S402，将追踪得到的目标轨迹信息与累积矩阵中累积的目标轨迹信息进行匹配，具体包括内循环操作与外循环操作；在内循环操作中，将第i个目标追踪得到的目标轨迹信息与累积矩阵中第j个目标轨迹信息进行匹配；匹配结果分为三类：目标ID号匹配一致的作为第一类匹配结果，目标ID号不匹配但目标速度、距离和角度信息匹配一致的作为第二类匹配结果，目标ID号、目标速度、距离和角度信息均不匹配的作为第三类匹配结果；若匹配结果为前两类，则根据追踪得到的目标轨迹信息反推目标在雷达距离
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速度图上的索引位置，根据索引位置提取有效的微多普勒数据以及当前追踪得到的目标轨迹信息存放在累积矩阵内当前帧位置处；并分别标记第一类匹配结果和第二类匹配结果为匹配状态1和匹配状态2；若匹配结果为第一类不再进行后续匹配操作，若匹配结果为第二类则在当前匹配结果上再进行当前目标追踪得到的目标轨迹信息与累积矩阵中的下一个目标轨迹信息的匹配，若匹配结果能够升级为第一类则更新累积矩阵内累积的微多普勒数据和目标轨迹信息，若无法升级为第一类则维持原有的微多普勒数据和目标轨迹信息；若匹配结果为第三类，则标记为匹配状态3并继续进行当前目标追踪得到的目标轨迹信息与累积矩阵中的下一个目标轨迹信息的匹配；当当前目标追踪得到的目标轨迹信息与累积矩阵中所有的目标轨迹信息匹配完毕后，内循环结束，转入外循环操作；在外循环操作中，为匹配状态3的目标新建微多普勒数据和目标轨迹信息，在累积矩阵内新的一个位置处存放该目标的微多普勒数据和目标轨迹信息，以进行累积。
[0009]第二方面，本专利技术实施例提出了一种基于追踪微多普勒图的行人识别装置，包括：存储器，存储有计算机程序；处理器，用于运行所述计算机程序，所述计算机程序运行时执行如上文所述的基于追踪微多普勒图的行人识别方法的步骤。
[0010]本专利技术实施例提供的技术方案带来的有益效果是：1）仅需利用雷达信号数据，无需和其他传感器结合，降低了成本及计算复杂度，易用性高。
[0011]2）能够消除环境干扰、提高识别准确度。
[0012]3）将目标特征提取与追踪算法结合，使得每个目标都有自己的类别属性，能与追踪得到的目标轨迹信息匹配；可以实现场景内多目标的稳定识别，且不会因单帧雷达信号的异常或者丢失影响识别结果。
附图说明
[0013]图1为本专利技术实施例中的毫米波雷达结构示意图。
[0014]图2为本专利技术实施例中的行人识别方法流程图。
[0015]图3为本专利技术实施例中的累积微多普勒数据得到目标微多普勒图的算法流程图。
具体实施方式
[0016]为了使本专利技术的目的、技术方案及优点更加清楚明白，以下结合附图及实施例，对本专利技术进行进一步详细说明。应当理解，此处所描述的具体实施例仅用以解释本专利技术，并不用于限定本专利技术。
[0017]本专利技术的实施例以毫米波雷达为例，介绍一种基于追踪微多普勒图的行人识别方法和装置；如图1所示，一种毫米波雷达包括信号发射模块、信号接收模块、混频模块、处理器；信号发射模块用于向车辆发射雷达探测信号，雷达探测信号被目标反射后的雷达回波信号被信号接收模块所接收，然后通过混频模块处理得到雷达中频信号数据；处理器获取所述雷达中频信号数据进行处理；本专利技术的实施例提出一种基于追踪微多普勒图的行人识别方法，如图2所示，包括以下步骤：步骤S10，获取雷达信号数据；所述雷达信号数据为发射的雷达探测信号被反射后的雷达回波信号经处理得到的雷达中频信号数据；步骤S20，对所述雷达信号数据进行处理得到雷达点云数据；步骤S30，对所述雷达点云数据进行聚类和目标追踪，得到目标轨迹信息；步骤S40，基于目标轨迹信息筛选得到稳定存在的目标，再对稳定存在的目标进行微多普勒数据的提取，累积多帧有效的微多普勒数据得到目标微多普勒图；步骤S50，选取目标轨迹信息中的目标速度、距离、强度以及累积本文档来自技高网...
【技术保护点】
【技术特征摘要】
1.一种基于追踪微多普勒图的行人识别方法，其特征在于，包括以下步骤：获取雷达信号数据；对所述雷达信号数据进行处理得到雷达点云数据；对所述雷达点云数据进行聚类和目标追踪，得到目标轨迹信息；基于目标轨迹信息筛选得到稳定存在的目标，再对稳定存在的目标进行微多普勒数据的提取，累积多帧有效的微多普勒数据得到目标微多普勒图；选取目标轨迹信息中的目标速度、距离、强度以及累积得到的目标微多普勒图作为有效特征；根据不同类别目标的多组雷达信号数据获得的有效特征训练分类器；利用分类器将各种类别目标的特征分类，筛选出具有行人属性的目标。2.如权利要求1所述的基于追踪微多普勒图的行人识别方法，其特征在于，所述雷达信号数据为发射的雷达探测信号被反射后的雷达回波信号经处理得到的雷达中频信号数据。3.如权利要求1所述的基于追踪微多普勒图的行人识别方法，其特征在于，所述对所述雷达信号数据进行处理得到雷达点云数据，具体包括：对所述雷达信号数据进行一维傅里叶变换、二维傅里叶变换、恒虚警检测、数字波束形成测角信号处理，得到雷达点云数据，所述雷达点云数据包括目标速度、距离、角度和强度信息。4.如权利要求1所述的基于追踪微多普勒图的行人识别方法，其特征在于，所述基于目标轨迹信息筛选得到稳定存在的目标，具体包括：根据目标轨迹存在长度筛选得到稳定存在的目标。5.如权利要求1所述的基于追踪微多普勒图的行人识别方法，其特征在于，所述对稳定存在的目标进行微多普勒数据的提取，累积多帧有效的微多普勒数据得到目标微多普勒图，具体包括：初始化累积矩阵，所述累积矩阵用于保存累积的微多普勒数据和目标轨迹信息；将追踪得到的目标轨迹信息与累积矩阵中累积的目标轨迹信息进行匹配，具体包括内循环操作与外循环...
【专利技术属性】
技术研发人员：岳靓，陶烨，纪永飞，屈操，
申请(专利权)人：无锡威孚高科技集团股份有限公司，
类型：发明
国别省市：
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