[发明专利]基于无线雷达信号的关键点识别装置和方法

说明书

本申请实施例提供一种基于无线雷达信号的关键点识别装置和方法。所述方法包括：对一段时间内获得的点云数据进行特征提取，获得反射点云的第一空间特征数据、多普勒速度特征数据、反射能量特征数据、密度分布特征数据和时间分布特征数据；利用基于神经网络的融合特征提取模型对级联后的特征数据进行检测，以获取融合特征信息；以及利用基于神经网络的关键点检测模型对所述融合特征信息进行检测，以输出物体的关键点数据。由此，根据雷达点云检测物体(例如人体)的关键点，能够不限定动作类别，需要的计算资源少且检测准确率高；此外易于实现、操作简便、抗噪能力强并且隐私保护性高。

技术领域

本申请实施例涉及雷达检测技术领域。

背景技术

在对人体动作进行检测的过程中，可以检测人体的关键点，例如头部、颈部、手臂、足部、腰部等等。人体关键点检测具有广泛的应用场景，是智能家居、健康监护、行为理解等应用的关键技术。

当前广泛使用基于视频的人体关键点检测技术。但是视频严重侵犯隐私，无法应用于私密场合。此外，基于视频的关键点检测受环境(例如遮挡、光照、烟雾等)影响大，在无光和遮挡场景中无法发挥作用；并且受穿着、姿态、视角的影响较大。

而雷达通过无线信号对物体(例如人体)进行探测，不曝露隐私，不依赖于光照等外部条件，在部分遮挡场景下能够正常工作。因此，基于雷达的关键点检测能够弥补视频技术的不足。

应该注意，上面对技术背景的介绍只是为了方便对本申请的技术方案进行清楚、完整的说明，并方便本领域技术人员的理解而阐述，不能仅仅因为这些方案在本申请的背景技术部分进行了阐述而认为上述技术方案为本领域技术人员所公知。

发明内容

但是，发明人发现：常规的基于雷达的关键点检测只能实现对少量特定动作的检测，极大地限制了其应用场景。

针对上述技术问题的至少之一，本申请实施例提供一种基于无线雷达信号的关键点检测装置和方法。根据雷达点云检测物体(例如人体)的关键点，不限定动作类别，需要的计算资源少，检测准确率高。

根据本申请实施例的一个方面，提供一种基于无线雷达信号的关键点检测装置，包括：

感知单元，其通过雷达对物体进行感知以获得点云数据；

特征提取单元，其对一段时间内获得的点云数据进行特征提取，获得反射点云的第一空间特征数据、多普勒速度特征数据、反射能量特征数据、密度分布特征数据和时间分布特征数据；

级联单元，其将所述第一空间特征数据、所述多普勒速度特征数据、所述反射能量特征数据、所述密度分布特征数据和所述时间分布特征数据进行级联；

特征检测单元，其利用基于神经网络的融合特征提取模型对级联后的特征数据进行检测，以获取融合特征信息；以及

关键点检测单元，其利用基于神经网络的关键点检测模型对所述融合特征信息进行检测，以输出所述物体的关键点数据。

根据本申请实施例的另一个方面，提供一种基于无线雷达信号的关键点检测方法，包括：

通过雷达对物体进行感知以获得点云数据；

对一段时间内获得的点云数据进行特征提取，获得反射点云的第一空间特征数据、多普勒速度特征数据、反射能量特征数据、密度分布特征数据和时间分布特征数据；

将所述第一空间特征数据、所述多普勒速度特征数据、所述反射能量特征数据、所述密度分布特征数据和所述时间分布特征数据进行级联；

利用基于神经网络的融合特征提取模型对级联后的特征数据进行检测，以获取融合特征信息；以及

利用基于神经网络的关键点检测模型对所述融合特征信息进行检测，以输出所述物体的关键点数据。