[发明专利]一种基于毫米波雷达信号的人体活动分割方法及系统

说明书

本发明公开了一种基于毫米波雷达信号的人体活动分割方法，包括：获取目标人体的毫米波雷达信号，其中，毫米波雷达信号包括水平方向射频信号和垂直方向射频信号；对水平方向射频信号和垂直方向射频信号进行预处理，获得预处理后的水平方向射频信号和预处理后的垂直方向射频信号；利用检测模型对预处理后的水平方向射频信号和预处理后的垂直方向射频信号分别进行处理，获得水平方向特征图和垂直方向特征图；利用生成模型对水平方向特征图和垂直方向特征图进行处理，生成目标人体的分割图。本发明同时还公开了一种基于毫米波雷达信号的人体活动分割系统。

技术领域

本发明属于无线感知与计算机视觉的交叉领域，具体涉及一种基于毫米波雷达信号的人体活动分割方法及系统。

背景技术

在智能家居场景中，有很多新兴的工作使用基于无线信号的设备来感知人体活动。即通过分析人体表面反射的无线信号，或者RFID传感器返回的无线信号来理解人的位置、动作，捕获人体的生命特征参数等。然而，现有的方法大多只能获取粗糙的信息，相比于光学摄像头拍摄的画面，细节信息缺失很多。同时，光学摄像头有其固有的缺陷，其受限于可见光的特性，在遮挡或者黑暗环境下将无法工作。

发明内容

鉴于上述问题，本发明提供了一种基于毫米波雷达信号的人体活动分割方法及系统，以期至少部分地解决上述提及的技术问题中的至少之一。

根据本发明的一个方面，提供了一种基于毫米波雷达信号的人体活动分割方法，包括：

获取目标人体的毫米波雷达信号，其中，毫米波雷达信号包括水平方向射频信号和垂直方向射频信号；

对水平方向射频信号和垂直方向射频信号进行预处理，获得预处理后的水平方向射频信号和预处理后的垂直方向射频信号；

利用检测模型对预处理后的水平方向射频信号和预处理后的垂直方向射频信号分别进行处理，获得水平方向特征图和垂直方向特征图，其中，检测模型包括第一射频特征提取网络、第二射频特征提取网络、区域推荐网络和坐标回归网络；

利用生成模型对水平方向特征图和垂直方向特征图进行处理，生成目标人体的分割图，其中，生成模型包括特征融合网络和分割图生成网络。

根据本发明的实施例，上述利用检测模型对预处理后的水平方向射频信号和预处理后的垂直方向射频信号分别进行处理，获得水平方向特征图和垂直方向特征图包括：

通过第一射频特征提取网络对预处理后的水平方向射频信号进行特征提取，获得第一水平方向特征图；

通过第二射频特征提取网络用于对预处理后的垂直方向射频信号进行特征提取，获得第一垂直方向特征图；

通过区域推荐网络处理第一水平方向特征图，并根据区域推荐网络损失函数，生成目标人体的水平锚框；

根据水平锚框对第一水平方向特征图进行切割，获得第二水平方向特征图；

通过坐标回归网络处理第二水平方向特征图，并根据坐标框回归损失函数，生成目标人体的水平目标框；

根据水平目标框对第一水平方向特征图进行重新切割，获得水平方向特征图；

计算目标人体的垂直目标框，并根据垂直目标框对第一垂直方向特征图进行切割，获得垂直方向特征图。

根据本发明的实施例，上述利用生成模型对水平方向特征图和垂直方向特征图进行处理，生成目标人体的分割图包括：

利用水平目标框和垂直目标框，获得目标人体的三维空间信息；

将三维空间信息投影到二维平面，获得二维平面框，二维平面框用于限定目标人体的空间范围；

通过特征融合网络处理水平方向特征图和垂直方向特征图，获得射频融合表征；