[发明专利]一种目标的分类识别方法、装置及终端设备

权利要求书

1.一种目标的分类识别方法，其特征在于，包括：

从雷达采集的目标数据中提取特征值，所述特征值至少包括第一特征值和第二特征值；

按照所述第一特征值对所述目标进行第一次分类；

按照所述第二特征值对所述目标进行第二次分类；

结合至少两次分类的结果，识别所述目标的类别。

2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述第一特征值为速度特征值；

所述按照所述第一特征值对所述目标进行第一次分类，包括：

当所述速度特征值大于第一预设值时，所述目标第一次分类为车；当所述速度特征值不大于第一预设值时，所述目标第一次分类为不确定；

结合至少两次分类的结果，识别所述目标的类别，包括：

当第一次分类为车、第二次分类为车时，则识别所述目标的类别为车；

当第一次分类为不确定、第二次分类为人时，则识别所述目标的类别为人。

3.如权利要求2所述的方法，其特征在于，当第一次分类为不确定、第二次分类不为人时，所述方法还包括：

当所述速度特征值和所述第二特征值均在进一步限定条件内时，则识别所述目标的类别为车。

4.如权利要3所述的方法，其特征在于，所述特征值还包括第三特征值，所述方法还包括：

当第一次分类为车、第二次分类不为车时，或者，当第一次分类为不确定时、第二次分类不为人、所述速度特征值和所述第二特征值没有均在进一步限定条件内时，则按照所述第三特征值对所述目标进行第三次分类；

结合至少两次分类的结果，识别所述目标的类别，包括：

当第一次分类为车、第二次分类不为车时，若第三次分类为车，则识别所述目标的类别为车；当第一次分类为不确定时、第二次分类不为人、所述速度特征值和所述第二特征值没有均在进一步限定条件内时，若第三次分类为人，则识别所述目标为人。

5.如权利要4所述的方法，其特征在于，以RCS特征值和多普勒频谱熵特征值中的一种为所述第二特征值，另一种为所述第三特征值。

6.如权利要5所述的方法，其特征在于，

所述按照所述第二特征值对所述目标进行第二次分类，包括：

通过SVM分类器对所述目标的第二特征值进行第二次分类；

按照所述第三特征值对所述目标进行第三次分类，包括：

通过所述SVM分类器对所述目标的第三特征值进行第三次分类。

7.如权利要2所述的方法，其特征在于，所述特征值还包括第三特征值，所述方法还包括：

当第一次分类为车、第二次分类不为车时，或者，当第一次分类为不确定时、第二次分类不为人时，则按照所述第三特征值对所述目标进行第三次分类；

结合至少两次分类的结果，识别所述目标的类别，包括：

当第一次分类为车、第二次分类不为车时，若第三次分类为车，则识别所述目标的类别为车；当第一次分类为不确定、第二次分类不为人时，若第三次分类为人，则识别所述目标为人。

8.一种目标的分类识别装置，其特征在于，包括：

提取模块，用于从雷达采集的目标数据中提取特征值，所述特征值至少包括第一特征值和第二特征值；

分类识别模块，用于按照所述第一特征值对所述目标进行第一次分类；按照所述第二特征值对所述目标进行第二次分类；结合至少两次分类的结果，识别所述目标的类别。

9.一种终端设备，其特征在于，所述终端设备包括存储器、处理器，所述存储器上存储有可在所述处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时实现如权利要求1至7任一项所述方法的步骤。

10.一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质存储有计算机程序，其特征在于，所述计算机程序被处理器执行时实现如权利要求1至7任一项所述方法的步骤。