[发明专利]多视目标识别方法、装置、控制设备及存储介质

权利要求书

1.一种多视目标识别方法，其特征在于，包括：

获取极化雷达采集的目标的多组回波数据；

对每组回波数据进行特征提取，得到所述每组回波数据的特征数据；

使用已训练后的识别模型对所述每组回波数据的特征数据进行处理，得到所述目标的识别结果。

2.根据权利要求1所述的多视目标识别方法，其特征在于，其中，每组回波数据是所述极化雷达在向多个方位角发射信号后遇到所述目标而返回的数据，所述多个方位角位于目标方位角邻域内。

3.根据权利要求2所述的多视目标识别方法，其特征在于，任意两个相邻方位角的角度间隔相等。

4.根据权利要求2所述的多视目标识别方法，其特征在于，对每组回波数据进行特征提取，得到所述回波数据的特征数据，具体包括：

对每组回波数据进行成像处理，得到多视距离像；

确定所述多视距离像的至少一个强散射中心；

提取所述多视距离像的至少一个强散射中心的特征数据，作为所述回波数据的特征数据。

5.根据权利要求4所述的多视目标识别方法，其特征在于，提取所述多视距离像的强散射中心的特征数据，作为所述回波数据的特征数据，具体包括：

提取每个强散射中心的散射强度、奇次散射分量占比以及偶次散射分量占比；

将所述散射强度、所述奇次散射分量占比以及所述偶次散射分量占比作为所述回波数据的特征数据。

6.根据权利要求1至5任意一项所述的多视目标识别方法，其特征在于，所述方法还包括：

获取极化雷达采集的目标的多组训练回波数据和目标类型；

对每组训练回波数据进行特征提取，得到所述每组训练回波数据的特征数据；

使用所述训练回波数据的特征数据和所述目标类型对所述识别模型进行训练，其中，所述训练回波数据的特征数据作为识别模型的输入数据，所述目标类型作为识别模型的输出数据。

7.一种多视目标识别装置，其特征在于，包括：

获取模块，用于获取极化雷达采集的目标的多组回波数据；

处理模块，用于对每组回波数据进行特征提取，得到所述每组回波数据的特征数据；

处理模块还用于使用已训练后的识别模型对所述每组回波数据的特征数据进行处理，得到所述目标的识别结果。

8.根据权利要求7所述的多视目标识别装置，其特征在于，所述获取模块具体用于：

将所述极化雷达在向多个方位角发射信号后遇到所述目标而返回的数据作为单组回波数据，其中，所述多个方位角位于目标方位角邻域内。

9.一种控制设备，其特征在于，包括：存储器和处理器；

存储器；用于存储所述处理器可执行指令的存储器；

其中，所述处理器被配置为执行如权利要求1至6中任意一项所述的多视目标识别方法。

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中存储有计算机执行指令，所述计算机执行指令被处理器执行时用于实现如权利要求1至6中任意一项所述的多视目标识别方法。