【技术实现步骤摘要】
技术介绍
1、雷达系统对于许多自主和半自主驾驶应用而言是重要的组件。雷达系统的主要功能是在集成到交通工具中的一个或多个雷达传感器的视场(fov)中检测和分类静止对象(例如，静止交通工具、碎片、道路标志、护栏等)。检测和分类具有小点云表示的较小静止对象尤其具有挑战性，导致各种驾驶应用的响应时间变慢并且安全性降低。
技术实现思路
1、本文档描述了用于基于低水平雷达数据的静止对象检测和分类的技术和系统。可以对从静止对象反射并由雷达系统接收的原始电磁信号进行预处理，以产生距离-多普勒图形式的低水平频谱数据，该距离-多普勒图保留了原始电磁信号中存在的所有或几乎所有数据。预处理还可以过滤非静止距离-多普勒块。剩余的低水平频谱数据表示存在于雷达系统的视场(fov)中的静止对象。表示静止对象的低水平频谱数据可以被馈送到端到端的深度卷积检测和分类网络，该网络被训练成用于分类和提供静止对象的对象边界框。与静止对象相关的输出分类和边界框可以被提供给其他驾驶系统，以改进它们的功能，从而导致更安全的驾驶体验。
2、作为示例，方法包括获得从一个或多个对象反射并由交通工具的电磁传感器接收的原始电磁信号。该方法进一步包括将原始电磁信号变换为低水平电磁频谱数据，以标识一个或多个对象中的对象集合是否为静止对象。该方法进一步包括响应于将该对象集合标识为静止对象，由深度卷积检测和分类网络并基于低水平电磁频谱数据来估计静止对象的检测和分类。该方法进一步包括将静止对象的检测和分类输出到交通工具的系统以用于避免碰
3、可以由硬件或者硬件和在其上执行的软件的组合来执行这些和其他描述的技术。例如，计算机可读存储介质(crm)可以具有存储在其上的指令，并且当该指令被执行时将处理器配置成用于执行所描述的技术。系统可以包括用于执行所描述技术的装置。处理器或处理器单元可以是被配置成用于执行本文所描述的方法和技术的系统的一部分。
4、本
技术实现思路
介绍了与基于低水平雷达数据的静止对象检测和分类相关的简化概念，在具体实施方式和附图中进一步描述该简化概念。本
技术实现思路
并非旨在标识出要求保护的主题的必要特征，也并非旨在用于确定要求保护的主题的范围。尽管主要在交通工具雷达应用的上下文中进行了描述，但是用于使用低水平电磁频谱数据的技术可以应用于其中期望用于检测和分类对象的计算效率的其他应用。此外，这些技术也可以应用于其他嵌入式应用。
【技术保护点】
1.一种方法，所述方法包括：
2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，将所述原始电磁信号变换为所述低水平电磁频谱数据包括：
3.如权利要求2所述的方法，其特征在于：
4.如权利要求2所述的方法，其特征在于，确定所述静止距离-多普勒块包括：
5.如权利要求2所述的方法，其特征在于，生成所述距离-方位角图包括：
6.如权利要求2所述的方法，其特征在于，估计所述静止对象的所述检测和所述分类包括：
7.如权利要求6所述的方法，所述方法进一步包括：
8.如权利要求7所述的方法，其特征在于，产生所述区域建议包括：
9.如权利要求8所述的方法，其特征在于：
10.如权利要求8所述的方法，其特征在于，确定所述对象感兴趣区域包括：
11.如权利要求10所述的方法，所述方法进一步包括：
12.如权利要求3所述的方法，其特征在于，所述经训练的网络包括多层感知器网络。
13.如权利要求3所述的方法，其特征在于，所述经训练的网络包括卷积神经网络。
14
15.如权利要求14所述的系统，其特征在于，所述一个或多个处理器被配置成用于通过至少以下步骤将所述原始电磁信号变换为低水平电磁频谱数据：
16.如权利要求15所述的系统，其特征在于，所述一个或多个处理器被配置成用于通过至少以下步骤确定所述静止距离-多普勒块：
17.如权利要求15所述的系统，其特征在于，所述一个或多个处理器被配置成用于通过执行以下步骤来估计所述静止对象的所述检测和分类：
18.如权利要求17所述的系统，其特征在于，所述一个或多个处理器被配置成用于通过至少以下步骤确定所述对象感兴趣区域：
19.如权利要求18所述的系统，其特征在于，所述一个或多个处理器被进一步配置成用于通过以下步骤确定所述对象感兴趣区域：
20.一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质包括指令，所述指令在被执行时将处理器配置成用于：
...【技术特征摘要】
1.一种方法，所述方法包括：
2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，将所述原始电磁信号变换为所述低水平电磁频谱数据包括：
3.如权利要求2所述的方法，其特征在于：
4.如权利要求2所述的方法，其特征在于，确定所述静止距离-多普勒块包括：
5.如权利要求2所述的方法，其特征在于，生成所述距离-方位角图包括：
6.如权利要求2所述的方法，其特征在于，估计所述静止对象的所述检测和所述分类包括：
7.如权利要求6所述的方法，所述方法进一步包括：
8.如权利要求7所述的方法，其特征在于，产生所述区域建议包括：
9.如权利要求8所述的方法，其特征在于：
10.如权利要求8所述的方法，其特征在于，确定所述对象感兴趣区域包括：
11.如权利要求10所述的方法，所述方法进一步包括：
12.如权利要求3所述的方法，其特征在于，所述经训练的网络包括多层感知器网络。
13.如权利...
【专利技术属性】
技术研发人员：张珊，K·泰亚吉，S·肖，N·马努基安，
申请(专利权)人：安波福技术股份公司，
类型：发明
国别省市：
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