一种基于雷达目标检测的分类方法、装置、设备及介质制造方法及图纸

本发明专利技术涉及目标检测技术领域，尤其涉及一种基于雷达目标检测的分类方法、装置、设备及介质。通过获取返回的雷达信号，得到N个信号片段，依次检测每个信号片段，确定目标开始位移的信号对应的时间为第一时间，确定目标结束位移的信号对应的时间为第二时间，根据第一时间与第二时间，确定目标信号片段集，提取目标信号片段集对应的融合特征，通过预设支持向量机分类器对融合特征进行分类预测，得到分类预测值对应的类别结果。本发明专利技术中，确定目标对应的目标信号片段，提取目标信号片段的信号特征，使用预设分类器对信号特征进行分类，只需要对目标信号片段进行处理与分类，避免了对所有信号片段的处理，从而降低了雷达的使用功耗。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术涉及目标检测，尤其涉及一种基于雷达目标检测的分类方法、装置、设备及介质。

技术介绍

1、随着科学技术的发展与进步，现代社会生产生活的智能化程度越来越高，智能家居、智能楼宇、智慧医疗、智慧城市等多种领域对人员检测、跟踪与识别技术的需求越来越强烈。通过检测场景内人员的状态（位置、运动、身份等），可以有效地为后续联动门禁、照明、空调等多种电器电子设备，为实现生产生活智能化提供了可靠的技术支持。

2、现有技术中，使用低功耗的多普勒雷达进行智能化检测得到了广泛的应用，比如：检查是否有人的智能酒店，帮忙老人护理的智慧养老，检测是否有人的智能照明，检测是否有报警的智能安防。但雷达的输出信号是一个复杂的时序数据。当一个目标在监测范围内发生位移，雷达的功耗会发生变化，雷达信号的相位也会根据移动方向而发生变化，可以从这些变化提取很多特征，增加了目标检测分类的负担，增加了雷达的功能消耗，因此，低功耗雷达目标检测的分类过程中，如何降低功耗成为亟待解决的问题。

技术实现思路

1、基于此，有必要针对上述技术问题，提本文档来自技高网...

【技术保护点】

1.一种基于雷达目标检测的分类方法，其特征在于，所述分类方法包括：

2.如权利要求1所述的分类方法，其特征在于，所述依次检测每个信号片段，得到表征为目标开始位移的信号与表征为目标结束位移的信号，包括：

3.如权利要求1所述的分类方法，其特征在于，所述根据所述第一时间与所述第二时间，将所述第一时间与所述第二时间之间的M个信号片段确定为目标信号片段集，包括：

4.如权利要求1所述的分类方法，其特征在于，所述提取所述提取所述目标信号片段集中每个信号片段的信号特征，将所述目标信号片段集中每个信号片段的信号特征进行特征融合，得到所述目标信号片段集对应的融合特征，...

【技术特征摘要】

1.一种基于雷达目标检测的分类方法，其特征在于，所述分类方法包括：

2.如权利要求1所述的分类方法，其特征在于，所述依次检测每个信号片段，得到表征为目标开始位移的信号与表征为目标结束位移的信号，包括：

3.如权利要求1所述的分类方法，其特征在于，所述根据所述第一时间与所述第二时间，将所述第一时间与所述第二时间之间的m个信号片段确定为目标信号片段集，包括：

4.如权利要求1所述的分类方法，其特征在于，所述提取所述提取所述目标信号片段集中每个信号片段的信号特征，将所述目标信号片段集中每个信号片段的信号特征进行特征融合，得到所述目标信号片段集对应的融合特征，包括：

5.如权利要求1所述的分类方法，其特征在于，所述通过预设支持向量机分类器对所述融合特征进行分类预测...

【专利技术属性】
技术研发人员：瞿晓阳，王健宗，王亮，
申请(专利权)人：平安科技深圳有限公司，
类型：发明
国别省市：