[发明专利]基于4D毫米波雷达实现目标特征提取与多目标跟踪的方法

说明书

本发明涉及一种基于4D毫米波雷达实现目标特征提取与多目标跟踪的方法，其中，所述的方法包括以下步骤：（1）获取雷达输出的点云数据，并对点云数据进行预处理，剔除野值；（2）对经过预处理后得到的点进行DBSCAN聚类处理；（3）对获取到的每一聚类均进行目标特征提取处理；（4）对当前已有航迹进行预测，并将预测结果与聚类结果进行匹配关联；（5）根据关联聚类结果，执行相应的多目标跟踪运动状态处理；（6）基于目标运动状态，更新目标尺寸信息以及航向角信息。本发明还涉及一种相应的装置、处理器及其计算机可读存储介质。采用了本发明的该方法、装置、处理器及其计算机可读存储介质，能够有效的提高多目标跟踪中的航迹与观测的关联可靠性。

技术领域

本发明涉及计算机视觉技术领域，尤其涉及目标特征提取与跟踪技术领域，具体是指一种基于4D毫米波雷达实现目标特征提取与多目标跟踪的方法、装置、处理器及其计算机可读存储介质。

背景技术

毫米波雷达受雨、雪、雾等环境因素的影响小，具有全天候、全天时的工作特性。传统毫米波雷达对目标的检测通常为单个点或若干个强反射点，虽然能够测量到目标的速度信息，但相比于摄像头和激光雷达所能提供的信息仍较少。4D毫米波雷达相比传统雷达，增强了水平向和俯仰向的角度分辨率，能够获得被探测目标的更加丰富的信息。由于目标信息更丰富，表现之一是对单一目标检测到的反射点数更多，传统毫米波雷达的基于点迹的目标跟踪方法很难直接应用于4D毫米波雷达且不能充分利用4D毫米波雷达提供信息。其中，在本领域已公开的相关技术均存在不同的技术缺陷，具体如下：

申请号：CN202111612665.4发明专利申请提出了一种基于毫米波雷达的多目标跟踪与呼吸检测方法和装置。该发明提供的多目标跟踪方法中，直接将雷达点云关联至已有轨迹并对已有轨迹进行更新；对剩余未关联的雷达点云进行DBSCAN聚类然后仅取聚类中心作为新轨迹的起始。该发明没有充分利用毫米波雷达提供的对目标的速度观测信息，同时也没有对聚类后的点云进一步提取更丰富的目标特征。

申请号：CN202210473036.6发明专利申请提出了一种基于毫米波雷达的多目标跟踪方法。该发明提供的多目标跟踪方法中，通过计算雷达聚类目标与航迹预测值间的残差和协方差矩阵来计算高斯似然函数值，从而计算互联概率。事实上，雷达聚类目标与航迹预测值的状态参数并不是一一对应关系，计算似然函数需要建立目标观测模型或者对雷达聚类结果进行特征提取以匹配航迹状态参数，而该申请对这两方面均无说明。此外，该申请在航迹更新步骤利用多普勒的概率数据关联滤波器进行更新，但毫米波雷达测得的多普勒信息为目标的径向速度分量，直接利用此信息对目标的运动状态进行更新有较大误差。

申请号：CN201910661302.6发明专利申请提出了一种毫米波雷达多目标跟踪方法。该发明提供的多目标跟踪方法中，在对雷达点云数据聚类后进行了特征提取。该发明取同一类点的平均坐标作为目标坐标的估计；取同一类点与平均坐标的x轴、y轴最大差值的绝对值作为长轴和短轴，作为目标的尺寸估计；取同一类点的速度均值作为目标速度估计。该发明提供的雷达目标特征提取方法仅适用于沿x轴或y轴做直线运动的目标，当目标偏转时，其估计出的目标尺寸偏大，且缺少航向信息；当目标运动方向不相对雷达径向运动时，同一类点的速度均值仅能反映目标速度的径向分量，直接用此对目标的速度进行更新有较大误差。

综上，基于现有技术已公开的相关技术内容而言，其均存在技术功能上的局限性，无法同时满足精准跟踪与观测关联可靠性的综合评估。

发明内容

本发明的目的是克服了上述现有技术的缺点，提供了一种能够实现精准跟踪与可靠观测的基于4D毫米波雷达实现目标特征提取与多目标跟踪的方法、装置、处理器及其计算机可读存储介质。

为了实现上述目的，本发明的基于4D毫米波雷达实现目标特征提取与多目标跟踪的方法、装置、处理器及其计算机可读存储介质如下：

该基于4D毫米波雷达实现目标特征提取与多目标跟踪的方法，其主要特点是，所述的方法包括以下步骤：