[发明专利]基于追踪微多普勒图的行人识别方法和装置

权利要求书

1.一种基于追踪微多普勒图的行人识别方法，其特征在于，包括以下步骤：

获取雷达信号数据；

对所述雷达信号数据进行处理得到雷达点云数据；

对所述雷达点云数据进行聚类和目标追踪，得到目标轨迹信息；

基于目标轨迹信息筛选得到稳定存在的目标，再对稳定存在的目标进行微多普勒数据的提取，累积多帧有效的微多普勒数据得到目标微多普勒图；

选取目标轨迹信息中的目标速度、距离、强度以及累积得到的目标微多普勒图作为有效特征；

根据不同类别目标的多组雷达信号数据获得的有效特征训练分类器；

利用分类器将各种类别目标的特征分类，筛选出具有行人属性的目标。

2.如权利要求1所述的基于追踪微多普勒图的行人识别方法，其特征在于，

所述雷达信号数据为发射的雷达探测信号被反射后的雷达回波信号经处理得到的雷达中频信号数据。

3.如权利要求1所述的基于追踪微多普勒图的行人识别方法，其特征在于，

所述对所述雷达信号数据进行处理得到雷达点云数据，具体包括：对所述雷达信号数据进行一维傅里叶变换、二维傅里叶变换、恒虚警检测、数字波束形成测角信号处理，得到雷达点云数据，所述雷达点云数据包括目标速度、距离、角度和强度信息。

4.如权利要求1所述的基于追踪微多普勒图的行人识别方法，其特征在于，

所述基于目标轨迹信息筛选得到稳定存在的目标，具体包括：根据目标轨迹存在长度筛选得到稳定存在的目标。

5.如权利要求1所述的基于追踪微多普勒图的行人识别方法，其特征在于，

所述对稳定存在的目标进行微多普勒数据的提取，累积多帧有效的微多普勒数据得到目标微多普勒图，具体包括：

初始化累积矩阵，所述累积矩阵用于保存累积的微多普勒数据和目标轨迹信息；

将追踪得到的目标轨迹信息与累积矩阵中累积的目标轨迹信息进行匹配，具体包括内循环操作与外循环操作；

在内循环操作中，将第i个目标追踪得到的目标轨迹信息与累积矩阵中第j个目标轨迹信息进行匹配；匹配结果分为三类：目标ID号匹配一致的作为第一类匹配结果，目标ID号不匹配但目标速度、距离和角度信息匹配一致的作为第二类匹配结果，目标ID号、目标速度、距离和角度信息均不匹配的作为第三类匹配结果；若匹配结果为前两类，则根据追踪得到的目标轨迹信息反推目标在雷达距离-速度图上的索引位置，根据索引位置提取有效的微多普勒数据以及当前追踪得到的目标轨迹信息存放在累积矩阵内当前帧位置处；并分别标记第一类匹配结果和第二类匹配结果为匹配状态1和匹配状态2；若匹配结果为第一类不再进行后续匹配操作，若匹配结果为第二类则在当前匹配结果上再进行当前目标追踪得到的目标轨迹信息与累积矩阵中的下一个目标轨迹信息的匹配，若匹配结果能够升级为第一类则更新累积矩阵内累积的微多普勒数据和目标轨迹信息，若无法升级为第一类则维持原有的微多普勒数据和目标轨迹信息；若匹配结果为第三类，则标记为匹配状态3并继续进行当前目标追踪得到的目标轨迹信息与累积矩阵中的下一个目标轨迹信息的匹配；

当当前目标追踪得到的目标轨迹信息与累积矩阵中所有的目标轨迹信息匹配完毕后，内循环结束，转入外循环操作；在外循环操作中，为匹配状态3的目标新建微多普勒数据和目标轨迹信息，在累积矩阵内新的一个位置处存放该目标的微多普勒数据和目标轨迹信息，以进行累积。

6.一种基于追踪微多普勒图的行人识别装置，其特征在于，包括：

存储器，存储有计算机程序；

处理器，用于运行所述计算机程序，所述计算机程序运行时执行如权利要求1～5中任一项所述的基于追踪微多普勒图的行人识别方法的步骤。