一种汽车座舱内的占位检测方法、设备和介质技术

本发明专利技术实施例公开一种汽车座舱内的占位检测方法、设备和介质。该方法包括：获取毫米波雷达所采集的座舱内目标物体的原始回波数据，确定当前输出数据，基于当前输出数据对目标物体进行目标检测得到目标检测结果，根据目标检测结果确定目标参数信息，根据座舱环境区域空间模型和目标参数信息确定目标物体的坐标信息，根据坐标信息和预设聚类算法确定座舱内的占位检测结果。本发明专利技术实施例，通过当前输出数据对目标物体进行运动数据和微动数据检测得到检测结果对应的参数信息，基于参数信息确定目标物体的坐标信息并结合预设聚类算法确定座舱内占位检测结果，解决目标物体检测时所出现的漏检和错检问题，提升占位检测的准确性和鲁棒性。鲁棒性。鲁棒性。

【技术实现步骤摘要】
一种汽车座舱内的占位检测方法、设备和介质


[0001]本专利技术涉及车辆座舱内占位检测
，尤其涉及一种汽车座舱内的占位检测方法、设备和介质。

技术介绍

[0002]智能汽车的发展如火如荼，座舱智能化可以极大地提升用户的驾乘体验。对于车内乘客的感知是其中的重要组成部分之一，该功能的目的是探测汽车后排人员所在位置，并向车主反馈，使车主能够准确掌握车内信息。现有技术中，在对车辆座舱内的目标进行占位检测时，通常有几种检测方式，比如：利用高度传感器、位置传感器，通过乘客的导电体量判断乘客在车内的位置信息。但是这个装置只能判断处在座位上的乘客，并且，在每次座椅调整或者维修之后需要进行初始化校正。又如：利用基于视频图像的方法检测乘员位置，运用背景差分法并辅以基于肤色信息的人脸识别算法将乘员从图像中分离出来，用椭圆拟合乘员上半身轮廓并进行追踪。但是这种方法使用了摄像头传感器，具有隐私风险。
[0003]而且，传统的普通定位算法的占位检测算法对于目标静止、同时存在动目标静目标、目标在脚部空间等难以检测位置的场景会出现漏检、错检问题，同时，人员在移动过程中的瞬时状态不稳定，容易出现单目标误报为多目标的问题。因此，急需一种车舱内占位检测方法对汽车座舱内的占位情况进行检测。

技术实现思路

[0004]有鉴于此，本专利技术提供一种汽车座舱内的占位检测方法、设备和介质，能够解决对目标物体检测时所出现的漏检、错检以及误报的问题，可有效检测出场景中的运动目标和静止弱目标，提升座舱内占位检测的准确性和鲁棒性。
[0005]根据本专利技术的一方面，本专利技术实施例提供了一种汽车座舱内的占位检测方法，所述方法包括：
[0006]获取毫米波雷达所采集的座舱内至少一个目标物体的原始回波数据，并确定所述原始回波数据的当前输出数据；
[0007]基于所述当前输出数据对所述目标物体进行目标检测得到目标检测结果，并根据所述目标检测结果确定目标参数信息；其中，所述目标检测包含对所述目标物体的运动数据的检测和微动数据的检测；
[0008]根据预先构建的座舱环境区域空间模型和所述目标参数信息确定所述目标物体的坐标信息；
[0009]根据所述坐标信息和预设聚类算法确定所述座舱内目标物体的占位检测结果。
[0010]根据本专利技术的另一方面，本专利技术实施例还提供了一种汽车座舱内的占位检测装置，所述装置包括：
[0011]输出数据确定模块，用于获取毫米波雷达所采集的座舱内至少一个目标物体的原始回波数据，并确定所述原始回波数据的当前输出数据；
[0012]参数信息确定模块，用于基于所述当前输出数据对所述目标物体进行目标检测得到目标检测结果，并根据所述目标检测结果确定目标参数信息；其中，所述目标检测包含对所述目标物体的运动数据的检测和微动数据的检测；
[0013]坐标确定模块，用于根据预先构建的座舱环境区域空间模型和所述目标参数信息确定所述目标物体的坐标信息；
[0014]结果确定模块，用于根据所述坐标信息和预设聚类算法确定所述座舱内目标物体的占位检测结果。
[0015]根据本专利技术的另一方面，本专利技术实施例还提供了一种电子设备，所述电子设备包括：
[0016]至少一个处理器；以及
[0017]与所述至少一个处理器通信连接的存储器；其中，
[0018]所述存储器存储有可被所述至少一个处理器执行的计算机程序，所述计算机程序被所述至少一个处理器执行，以使所述至少一个处理器能够执行本专利技术任一实施例所述的汽车座舱内的占位检测方法。
[0019]根据本专利技术的另一方面，本专利技术实施例还提供了一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质存储有计算机指令，所述计算机指令用于使处理器执行时实现本专利技术任一实施例所述的汽车座舱内的占位检测方法。
[0020]本专利技术实施例的技术方案，通过毫米波雷达所采集的座舱内目标物体对应原始回波数据的当前输出数据，可通过将雷达安装至车舱内对人体胸部位移、各部位对信号进行测量，可以获取到目标点位置，且无隐私风险；基于当前输出数据对目标物体进行运动数据检测和微动数据检测，以得到目标检测结果，根据目标检测结果确定目标参数信息；根据座舱环境区域空间模型和目标参数信息确定目标物体的坐标信息；根据坐标信息和预设聚类算法确定座舱内目标物体的占位检测结果，能够解决对目标物体检测时所出现的漏检、错检以及误报的问题，可有效检测出场景中的运动目标和静止弱目标，提升座舱内占位检测的准确性和鲁棒性。
[0021]应当理解，本部分所描述的内容并非旨在标识本专利技术的实施例的关键或重要特征，也不用于限制本专利技术的范围。本专利技术的其它特征将通过以下的说明书而变得容易理解。
附图说明
[0022]为了更清楚地说明本专利技术实施例中的技术方案，下面将对实施例描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本专利技术的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。
[0023]图1为本专利技术一实施例提供的一种汽车座舱内的占位检测方法的流程图；
[0024]图2为本专利技术一实施例提供的另一种汽车座舱内的占位检测方法的流程图；
[0025]图3为本专利技术一实施例提供的一种原始回波数据一维快时间维像分布示意图；
[0026]图4为本专利技术一实施例提供的一种运动数据进行均值对消一维快时间维像分布示意图；
[0027]图5为本专利技术一实施例提供的一种微动数据进行帧间对消所得到的一维快时间维
像分布示意图；
[0028]图6为本专利技术一实施例提供的一种恒虚警检测方法进行检测的结果示意图；
[0029]图7为本专利技术一实施例提供的一种运动目标空间谱示意图；
[0030]图8为本专利技术一实施例提供的一种目标角度估计结果示意图；
[0031]图9为本专利技术一实施例提供的一种汽车后排座舱域建模示意图；
[0032]图10为本专利技术一实施例提供的一种坐标信息聚类结果示意图；
[0033]图11为本专利技术一实施例提供的一种汽车座舱内的占位检测装置的结构框图；
[0034]图12为本专利技术实施例提供的一种电子设备的结构示意图。
具体实施方式
[0035]为了使本
的人员更好地理解本专利技术方案，下面将结合本专利技术实施例中的附图，对本专利技术实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本专利技术一部分的实施例，而不是全部的实施例。基于本专利技术中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都应当属于本专利技术保护的范围。
[0036]需要说明的是，本专利技术的说明书和权利要求书及上述附图中的术语“第一”、“第二”等是用于区别类似的对象，而不必用于描述特定的顺序或先后次序。应该理解这样使用的数据在适当情况下可以互换，以便这里描述的本专利技术的实施例能够以除了在这里图示或描述的那些以外的顺序实施。此外，术语“包括”和“具有本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种汽车座舱内的占位检测方法，其特征在于，包括：获取毫米波雷达所采集的座舱内至少一个目标物体的原始回波数据，并确定所述原始回波数据的当前输出数据；基于所述当前输出数据对所述目标物体进行目标检测得到目标检测结果，并根据所述目标检测结果确定目标参数信息；其中，所述目标检测包含对所述目标物体的运动数据的检测和微动数据的检测；根据预先构建的座舱环境区域空间模型和所述目标参数信息确定所述目标物体的坐标信息；根据所述坐标信息和预设聚类算法确定所述座舱内目标物体的占位检测结果。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述获取毫米波雷达所采集的座舱内至少一个目标物体的原始回波数据，并确定所述原始回波数据的当前输出数据，包括：获取毫米波雷达所采集的座舱内目标物体的原始数据帧，其中，所述原始数据帧包含快时间维、慢时间维和通道维三个维度；对所述原始数据帧进行数据处理得到原始回波数据，并将所述原始回波数据沿所述快时间维与预设窗函数相乘并进行一维傅里叶变换处理，得到所述原始回波数据对应的当前输出数据。3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述目标检测包含对所述目标物体的运动数据的检测；所述基于所述当前输出数据对所述目标物体进行目标检测得到目标检测结果，包括：基于所述当前输出数据依次对第m个通道沿慢时间维度统计每个距离单元的均值，其中，m取值为1≤m≤M，所述均值用公式表示为：中，m取值为1≤m≤M，所述均值用公式表示为：其中，N
r
表示快时间维，N
c
表示慢时间维，M表示通道维；将每个距离单元对应的当前输出数据减去所述每个距离单元的均值得到第一数据矩阵；其中，所述第一数据矩阵用公式表示为：X2
i
(N
r
,k,M)＝X1
i
(N
r
,k,M)
‑
m
i
(N
r
,M)，k＝1
…
N
c
；将所述第一数据矩阵沿慢时间维度进行加窗处理并进行二维傅里叶变换得到第一输出数据；对所述第一输出数据进行取模处理并沿通道维进行累加处理得到距离多普勒谱数据矩阵，并采用恒虚警检测方法对所述距离多普勒谱数据矩阵进行目标检测，得到所述运动数据对应的第一目标点迹列表；其中，所述第一目标点迹列表包括第一目标点序号、目标点所在的第一距离单元、目标点所在的第一速度单元和第一信号幅值；将所述第一目标点迹列表作为所述目标物体对应所述运动数据的第一目标检测结果。4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述目标检测包含对所述目标物体的微动数据的检测；所述基于所述当前输出数据对所述目标物体进行目标检测得到目标检测结果，包括：将所述当前输出数据与上一输出数据求差值得到第二输出结果；其中，所述第二输出结果用公式表示为：X3
i
(N
r
,N
c
,M)＝X1
i
(N
r
,N
c
,M)
‑
X1
i
‑1(N
r
,N
c
,M)，其中，所述N
r
表示快时间维，N
c
表示慢时间维，M表示通道维；X1
i
(N
r
,N
c
,M)表示为当前输出数据，X1
i
‑1(N
r
,N
...

【专利技术属性】
技术研发人员：董衡，吴健，吴雨林，郭世盛，张欢欢，
申请(专利权)人：惠州市德赛西威智能交通技术研究院有限公司，
类型：发明
国别省市：