[发明专利]基于微波雷达的未知环境多目标检测方法和装置有效
| 申请号： | 201910241637.2 | 申请日： | 2019-03-28 |
| 公开（公告）号： | CN110109090B | 公开（公告）日： | 2021-03-12 |
| 发明（设计）人： | 李秀萍;李剑菡;李昱冰 | 申请（专利权）人： | 北京邮电大学 |
| 主分类号： | G01S13/50 | 分类号： | G01S13/50;G06K9/00 |
| 代理公司： | 北京风雅颂专利代理有限公司 11403 | 代理人： | 陈宙 |
| 地址： | 100876 *** | 国省代码： | 北京;11 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于微波雷达的未知环境多目标检测方法和装置，该方法包括步骤：分别采集多个典型场景的雷达数据，并拆分为训练数据和测试数据；对训练数据和测试数据分别进行预处理；将预处理后数据，分别按人数分类，并将对应人数的回波图片进行汇总和随机排序，进行卷积神经网络模型的训练和测试；通过训练后的所述卷积神经网络模型进行未知场景的多目标检测。该装置包括数据采集模块、预处理模块、训练模块和检测模块。该方法和装置，通过结合深度学习，对环境有很好的自适应能力，能够从多个不同的环境中提取出移动目标的共同特性，消除不同背景的差异性，实现对于常见的场景中人数的判断。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 微波 雷达 未知 环境 多目标 检测 方法 装置 | ||
【主权项】：
1.一种基于微波雷达的未知环境多目标检测方法，其特征在于，包括步骤：分别对多个典型场景用微波雷达采集雷达数据，并将所述雷达数据拆分为训练数据和测试数据；对所述训练数据和所述测试数据分别进行预处理；将预处理后的所述训练数据和所述测试数据，分别按人数分类，并将对应人数的回波图片进行汇总和随机排序，进行卷积神经网络模型的训练和测试；通过训练后的所述卷积神经网络模型进行未知场景的多目标检测。
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