【技术实现步骤摘要】
一种波束指向确定方法、装置、设备和存储介质
[0001]本专利技术涉及雷达检测
,尤其涉及一种波束指向确定方法、装置、设备和存储介质。
技术介绍
[0002]毫米波雷达作为一种具有远程感知能力的传感器,具有全天候工作能力,在黑暗环境和恶劣天气中仍可正常工作,且具有一定的穿透障碍物的能力,在自适应巡航(Adaptive Cruise Control,ACC)和自动紧急制动(Autonomous Emergency Braking,AEB)等高级驾驶辅助系统(Advanced Driving Assistance System,ADAS)应用领域具有重要的地位。由于雷达自身在识别目标属性上不具备光学摄像头的直观能力,在未来自动驾驶的实现中,毫米波雷达与摄像头作为底层传感器网络的构成,其输出信息互相配合为车身控制提供依据是一种必然趋势。
[0003]受到体积和成本的限制,车载雷达的天线一般使用贴片天线的形式,单根天线的孔径无法做到很大,为了获得高精度测角和提高增益的能力,车载毫米波雷达天线一般采用阵列天线的形式,每个 ...
【技术保护点】
【技术特征摘要】
1.一种波束指向确定方法,其特征在于,包括:通过车载摄像头获取目标图像;确定所述目标图像中目标对象的位置信息;根据所述目标对象的位置信息确定目标对象的轨迹信息;根据所述目标对象的轨迹信息和所述目标对象的位置信息确定波束指向信息。2.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,确定所述目标图像中目标对象的位置信息,包括:将所述目标图像输入对象识别模型,得到所述目标图像对应的位置信息,其中,所述对象识别模型通过目标样本集迭代训练神经网络模型得到,所述目标样本集包括:图像样本和图像样本中的对象的位置信息样本。3.根据权利要求2所述的方法,其特征在于,通过目标样本集迭代训练神经网络模型,包括:建立神经网络模型;将所述目标样本集中的图像样本输入所述神经网络模型,得到图像样本中对象的预测位置信息;根据所述图像样本中对象的预测位置信息和所述图像样本中的对象的位置信息样本形成的目标函数训练所述神经网络模型的参数;返回执行将所述目标样本集中的图像样本输入所述神经网络模型,得到图像样本中对象的预测位置信息的操作,直至得到对象识别模型。4.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,根据所述目标对象的位置信息确定目标对象的轨迹信息,包括:根据所述目标对象的位置信息确定车载雷达的扫描范围信息;控制车载雷达根据所述车载雷达的扫描范围信息对所述目标对象进行扫描,得到目标对象的轨迹信息。5.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述目标图像中包括至少两个目标对象;相应的,根据所述目标对象的轨迹信息和所述目标对象的位置信息确定波束指向信息,包括:根据每个目标对象的位置信息确定每个目标对象的权重信息;根据每个目标对象的位置信息和每个目标对象的轨迹信息确定每个目标对象对应的方向信息;根据所述每个目标对象对应的方向信息和所述每个目标对象的权重信息确定波束指向信息。6...
【专利技术属性】
技术研发人员:沈丹华,季丹,朱海洋,
申请(专利权)人:南京市德赛西威汽车电子有限公司,
类型:发明
国别省市:
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