System.ArgumentOutOfRangeException: 索引和长度必须引用该字符串内的位置。 参数名: length 在 System.String.Substring(Int32 startIndex, Int32 length) 在 zhuanliShow.Bind() 一种人体检测方法、装置、设备及存储介质制造方法及图纸_技高网

一种人体检测方法、装置、设备及存储介质制造方法及图纸

技术编号:40060620 阅读:7 留言:0更新日期:2024-01-16 22:38
本发明专利技术公开了一种人体检测方法、装置、设备及存储介质,该方法包括:加载分类器与目标检测网络;驱动毫米波雷达持续向外部环境采集多帧原始点云数据;提取连续排序的三帧原始点云数据,作为第一目标点云数据、第二目标点云数据与第三目标点云数据;计算第一目标点云数据与第三目标点云数据之间的差值,作为差分点云数据;将差分点云数据输入分类器中提取第一目标点云特征、依据第一目标点云特征分类是否存在人体;若存在人体,则将差分点云数据叠加至第二目标点云数据中,得到第四目标点云数据;将第四目标点云数据输入目标检测网络中提取第二目标点云特征、依据部分第一目标点云特征与第二目标点云特征检测人体。保证检测精确度,提高检测速度。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术涉及毫米波雷达的,尤其涉及一种人体检测方法、装置、设备及存储介质


技术介绍

1、随着智能家电的普及,诸如电灯、马桶等家电设备中开始普及毫米波雷达这种隐私性强的传感器,使用毫米波雷达快速检测环境中是否存在人体,在存在人体的情况下检测人体的位置、活动状态等详细信息,并以此控制家电设备,例如,开灯、关灯、掀开马桶盖,等等。

2、目前,在快速检测是否存在人体时,主要是计算毫米波雷达发出的相邻两帧信号之间的频率差,如果频率差不为0,则判断存在人体,如果频率差为0,则判断不存在人体。

3、但是,环境中可能存在其他活动的宠物、物体,如风吹动窗帘等,也会使用频率差为0,存在误检测的可能,导致检测是否存在人体的精确度较低。


技术实现思路

1、本专利技术提供了一种人体检测方法、装置、设备及存储介质,以解决如何提高使用毫米波雷达快速检测是否存在人体的精确度的问题。

2、根据本专利技术的一方面,提供了一种人体检测方法,包括:

3、加载分类器与目标检测网络;

4、驱动毫米波雷达持续向外部环境采集多帧原始点云数据;

5、提取连续排序的三帧所述原始点云数据,作为第一目标点云数据、第二目标点云数据与第三目标点云数据;

6、计算所述第一目标点云数据与所述第三目标点云数据之间的差值,作为差分点云数据;

7、将所述差分点云数据输入所述分类器中提取第一目标点云特征、依据所述第一目标点云特征分类是否存在人体;

8、若存在人体,则将所述差分点云数据叠加至所述第二目标点云数据中,得到第四目标点云数据;

9、将所述第四目标点云数据输入所述目标检测网络中提取第二目标点云特征、依据部分所述第一目标点云特征与所述第二目标点云特征检测人体。

10、根据本专利技术的另一方面,提供了一种人体检测装置,包括:

11、模型加载模块,用于加载分类器与目标检测网络;

12、点云检测模块,用于驱动毫米波雷达持续向外部环境采集多帧原始点云数据;

13、帧提取模块,用于提取连续排序的三帧所述原始点云数据,作为第一目标点云数据、第二目标点云数据与第三目标点云数据;

14、差分计算模块,用于计算所述第一目标点云数据与所述第三目标点云数据之间的差值,作为差分点云数据;

15、人体分类模块,用于将所述差分点云数据输入所述分类器中提取第一目标点云特征、依据所述第一目标点云特征分类是否存在人体;

16、点云叠加模块,用于若存在人体,则将所述差分点云数据叠加至所述第二目标点云数据中,得到第四目标点云数据;

17、人体检测模块,用于将所述第四目标点云数据输入所述目标检测网络中提取第二目标点云特征、依据部分所述第一目标点云特征与所述第二目标点云特征检测人体。

18、根据本专利技术的另一方面,提供了一种家电设备,所述家电设备包括:

19、至少一个处理器;以及

20、与所述至少一个处理器通信连接的存储器;其中,

21、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人体检测方法。

22、根据本专利技术的另一方面,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程序,所述计算机程序用于使处理器执行时实现本专利技术任一实施例所述的人体检测方法。

23、在本实施例中,加载分类器与目标检测网络;驱动毫米波雷达持续向外部环境采集多帧原始点云数据;提取连续排序的三帧原始点云数据,作为第一目标点云数据、第二目标点云数据与第三目标点云数据;计算第一目标点云数据与第三目标点云数据之间的差值,作为差分点云数据;将差分点云数据输入分类器中提取第一目标点云特征、依据第一目标点云特征分类是否存在人体;若存在人体,则将差分点云数据叠加至第二目标点云数据中,得到第四目标点云数据;将第四目标点云数据输入目标检测网络中提取第二目标点云特征、依据部分第一目标点云特征与第二目标点云特征检测人体。本实施例实现了由粗(分类)到细(目标检测)的探测是否存在人体的操作,分类器使用帧间的差分点云数据快速分类,可以过滤部分无人体的帧,减少目标检测网络的运算量,目标检测网络复用分类器的部分第一目标点云特征,不仅保证特征的丰富度,保证检测人体的精确度,而且可有效减少提取特征的操作,提高检测人体的速度。

24、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。

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【技术保护点】

1.一种人体检测方法,其特征在于,包括:

2.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述分类器包括第一卷积块、第二卷积块、第三卷积块与全连接层;所述第一目标点云特征包括第一层次点云特征、第二层次点云特征与第三层次点云特征;

3.根据权利要求2所述的方法,其特征在于,所述目标检测网络包括特征网络、颈部网络与头网络,所述第二目标点云特征包括与所述第一层次点云特征对应的第一阶段点云特征、与所述第二层次点云特征对应的第二阶段点云特征、以及、与所述第三层次点云特征对应的第三阶段点云特征;

4.根据权利要求3所述的方法,其特征在于,所述特征网络包括第四卷积块、第五卷积块与第六卷积块;

5.根据权利要求3所述的方法,其特征在于,所述在所述颈部网络中,将所述第二阶段点云特征、所述第三阶段点云特征、所述第二层次点云数据与所述第三层次点云数据进行多尺度的融合操作,得到第一候选点云特征与第二候选点云特征,包括:

6.根据权利要求3所述的方法,其特征在于,所述头网络中具有第一长短期记忆网络与多个第一卷积层,以及,第二长短期记忆网络与多个第二卷积层;

7.根据权利要求1-6中任一项所述的方法,其特征在于,所述驱动毫米波雷达持续向外部环境采集多帧原始点云数据,包括:

8.一种人体检测装置,其特征在于,包括:

9.一种家电设备,其特征在于,所述家电设备包括:

10.一种计算机可读存储介质,其特征在于,所述计算机可读存储介质存储有计算机程序,所述计算机程序用于使处理器执行时实现权利要求1-7中任一项所述的人体检测方法。

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【技术特征摘要】

1.一种人体检测方法,其特征在于,包括:

2.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述分类器包括第一卷积块、第二卷积块、第三卷积块与全连接层;所述第一目标点云特征包括第一层次点云特征、第二层次点云特征与第三层次点云特征;

3.根据权利要求2所述的方法,其特征在于,所述目标检测网络包括特征网络、颈部网络与头网络,所述第二目标点云特征包括与所述第一层次点云特征对应的第一阶段点云特征、与所述第二层次点云特征对应的第二阶段点云特征、以及、与所述第三层次点云特征对应的第三阶段点云特征;

4.根据权利要求3所述的方法,其特征在于,所述特征网络包括第四卷积块、第五卷积块与第六卷积块;

5.根据权利要求3所述的方法,其特征在于,所述在所述颈部网络中,将所述第二阶段点...

【专利技术属性】
技术研发人员:周煊袁国枢李华志李丽丽
申请(专利权)人:广州易而达科技股份有限公司
类型:发明
国别省市:

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