[发明专利]毫米波雷达的残影消除方法、装置及计算机可读介质

说明书

本发明提供了毫米波雷达的残影消除方法、装置及计算机可读介质。方法包括：在每个检测时间点，均执行：获取毫米波雷达输出的点云集；判断该点云集中是否包括目标点云云团；该目标点云云团满足：在之前检测时间点获取的点云集中出现过；如果包括目标点云云团，提取该目标点云云团的特征数据；将该目标点云云团的特征数据输入预先训练的分类器中；该分类器通过作为输入的样本点云云团的特征数据与作为输出的样本分类结果，训练得到；得到该分类器输出的分类结果；当所述分类结果为残影时，消除所述点云集中的该目标点云云团。本发明的方案能够提高毫米波雷达检测结果的准确性。

技术领域

本发明涉及雷达技术领域，特别涉及毫米波雷达的残影消除方法、装置及计算机可读介质。

背景技术

室内活动目标检测对于智慧城市概念来说是重要的基础感知探测技术之一，通过检测建筑内人员活动情况以实现相关智能设备的智能化控制。

应用毫米波雷达进行活动人员检测具有不泄露隐私、精度高和受环境干扰小等优点，但实际的应用场景中存在多种导致产生目标残影的情况，比如室内家具布局的遮挡、多目标的穿插活动等，其产生的残影会影响毫米波雷达检测结果的准确性。

发明内容

本发明实施例提供了毫米波雷达的残影消除方法、装置及计算机可读介质，能够提高毫米波雷达检测结果的准确性。

第一方面，本发明实施例提供了毫米波雷达的残影消除方法，包括：

在每个检测时间点，均执行：

获取毫米波雷达输出的点云集；

判断该点云集中是否包括目标点云云团；该目标点云云团满足：在之前检测时间点获取的点云集中出现过；

如果包括目标点云云团，提取该目标点云云团的特征数据；

将该目标点云云团的特征数据输入预先训练的分类器中；该分类器通过作为输入的样本点云云团的特征数据与作为输出的样本分类结果，训练得到；

得到该分类器输出的分类结果；

当所述分类结果为残影时，消除所述点云集中的该目标点云云团。

优选地，

该目标点云云团满足：在之前N个连续或不连续的检测时间点获取的点云集中出现过；N为正整数。

优选地，

在确定包括目标点云云团之后，并在提取目标点云云团的特征数据之前，还包括：

判断点云集中是否存在能够与目标点云云团融合的点云；

如果存在，则将该点云融合到该目标点云云团中；

所述提取目标点云云团的特征数据包括：对融合后得到的目标点云云团进行特征提取。

优选地，

判断点云集中是否存在能够与目标点云云团融合的点云，包括：

对于点云集中每个所述目标点云云团之外的点云，均执行：

在以毫米波雷达为原点的二维坐标系下，通过下述第一式子，确定确定该点云在所述二维坐标系中的坐标：

所述第一式子包括：

其中，Xa、Ya分别为该点云在二维坐标系中的横坐标和纵坐标，La为该点云与所述毫米波雷达的距离，θa为在所述二维坐标系中点云与

所述毫米波雷达形成的方位角；

通过以下第二式子，计算该点云与所述目标点云云团的距离；

所述第二式子包括：