CN113534089B - 一种基于雷达的目标检测方法、装置以及设备 - Google Patents
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Abstract
本发明公开了一种基于雷达的目标检测方法,所述方法包括通过雷达发射电磁波并同时接收反射目标的回波信号,将所述回波信号与本振信号进行频差处理后得到中频信号;对所述中频信号进行采样后并进行FFT运算处理,得到所述反射目标的目标信息;基于速度的方向筛选出所述反射目标中在预设范围内的待检测目标,并记录每一帧中每一所述待检测目标的距离、幅值以及速度;通过所述待检测目标的历史帧预测对应所述待检测目标在当前帧的位置,并对历史帧的每一所述待检测目标的幅值进行能量加权累积后得到对应的能量值;判断所述能量值是否大于预设值,若是,则输出对应所述待检测目标的距离与速度。能够对目标聚焦度更高、运算量小、不需要消耗过多的算力。
Description
技术领域
本发明涉及雷达技术领域,尤其涉及一种基于雷达的目标检测方法、装置以及设备。
背景技术
在复杂环境中,由于远距离目标能量弱,在速度谱上直接识别出目标是个难点。传统的雷达检测方法是卡尔曼滤波,其广泛的应用于车载雷达中,例如盲区检测(BSD)、变道辅助***(LCA)与后方横向来车预警(RCTA)。卡尔曼滤波是将速度谱上检测出的原始目标先进行聚类,再对其做状态估计,建立跟踪。如果原始目标不在已有的轨迹范围中,则对目标设置新的轨迹。当状态估计条件满足后,会重新建立新的跟踪,导致同一目标分离出多条轨迹,由于对小目标在远距离处不稳定从而聚焦度较低导致原始目标的缺失。
发明内容
有鉴于此,本发明的目的在于提出一种基于雷达的目标检测方法、装置以及设备,能够实现对目标聚焦度更高、运算量小、不需要消耗过多的算力,大大节省内存。
为实现上述目的,本发明提供一种基于雷达的目标检测方法,所述方法包括:
通过雷达发射电磁波并同时接收反射目标的回波信号,将所述回波信号与本振信号进行频差处理后得到中频信号;
对所述中频信号进行采样后并进行FFT运算处理,得到所述反射目标的目标信息;
基于速度的方向筛选出所述反射目标中在预设范围内的待检测目标,并记录每一帧中每一所述待检测目标的距离、幅值以及速度;
通过所述待检测目标的历史帧预测对应所述待检测目标在当前帧的位置,并对历史帧的每一所述待检测目标的幅值进行能量加权累积后得到对应的能量值;
判断所述能量值是否大于预设值,若是,则输出对应所述待检测目标的距离与速度。
优选的,所述目标信息包括所述反射目标的距离信息和速度信息,所述对所述中频信号进行采样后并进行FFT运算处理,得到所述反射目标的目标信息的步骤包括:
对所述中频信号进行采样得到含有chirp信号的各帧数据,并对每一所述chirp信号进行FFT运算,得到所述反射目标的距离信息;
对所述距离信息中的每一距离维进行FFT运算,得到所述反射目标的速度信息。
优选的,所述对历史帧的每一所述待检测目标的幅值进行能量加权累积后得到对应的能量值的步骤包括:
根据计算所述能量值,其中,Q表示各待检测目标的历史帧数,wq表示与帧数有关的权重值,p表示距离维的索引,Apq表示第p个距离维上第q帧目标的幅值。
优选的,所述通过所述待检测目标的历史帧预测对应所述待检测目标在当前帧的位置的步骤包括:
通过所述待检测目标的历史帧中所记录的距离和速度预测对应每一所述待检测目标在当前帧的位置。
优选的,所述雷达为一发一收窄波束调频连续波雷达。
优选的,在所述基于速度的方向筛选出所述反射目标中在预设范围内的待检测目标,并记录每一帧中每一所述待检测目标的距离、幅值以及速度之后,还包括:
对每一帧中所述待检测目标的数量进行统计。
为实现上述目的,本发明还提供一种基于雷达的目标检测装置,所述装置包括:
回波处理单元,用于通过雷达发射电磁波并同时接收反射目标的回波信号,将所述回波信号与本振信号进行频差处理后得到中频信号;
采样单元,用于对所述中频信号进行采样后并进行FFT运算处理,得到所述反射目标的目标信息;
筛选单元,用于基于速度的方向筛选出所述反射目标中在预设范围内的待检测目标,并记录每一帧中每一所述待检测目标的距离、幅值以及速度;
能量累积单元,用于通过所述待检测目标的历史帧预测对应所述待检测目标在当前帧的位置,并对历史帧的每一所述待检测目标的幅值进行能量加权累积后得到对应的能量值;
目标输出单元,用于判断所述能量值是否大于预设值,若是,则输出对应所述待检测目标的距离与速度。
优选的,所述采样单元还包括:
第一处理单元,用于对所述中频信号进行采样得到含有chirp信号的各帧数据,并对每一所述chirp信号进行FFT运算,得到所述反射目标的距离信息;
第二处理单元,用于对所述距离信息中的每一距离维进行FFT运算,得到所述反射目标的速度信息。
优选的,所述能量累积单元还用于:
通过所述待检测目标的历史帧中所记录的距离和速度预测对应每一所述待检测目标在当前帧的位置。
为实现上述目的,本发明还提供一种基于雷达的目标检测设备,包括处理器、存储器以及存储在所述存储器内的计算机程序,所述计算机程序能够被所述处理器执行以实现如上述实施例所述的一种基于雷达的目标检测方法。
有益效果:
以上方案,通过对中频信号进行采样及FFT处理后,得到目标的原始数据,进而通过历史时刻预测目标在当前时刻的位置,并对历史时刻的目标能量做时间上的加权累积,能够获得高聚焦度的目标信息,不会出现同一目标分离出两条轨迹,从而不仅可以将目标与噪声区分开,还解决了小目标(包括电动车、摩托车等)在检测过程中可能存在目标丢失的情况,大大提高对目标的聚焦度。
附图说明
为了更清楚地说明本发明实施例或现有技术中的技术方案,下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍,显而易见地,下面描述中的附图仅仅是本发明的一些实施例,对于本领域普通技术人员来讲,在不付出创造性劳动的前提下,还可以根据这些附图获得其他的附图。
图1为本发明一实施例提供的一种基于雷达的目标检测方法的流程示意图。
图2为本发明一实施例的检测过程示意图。
图3为本发明一实施例单目标检测过程示意图。
图4为本发明一实施例多目标检测过程示意图。
图5为本发明一实施例提供的一种基于雷达的目标检测装置的结构示意图。
图6为本发明一实施例提供的基于雷达的目标检测设备的结构示意图。
发明目的的实现、功能特点及优点将结合实施例,参照附图做进一步说明。
具体实施方式
为使本发明实施方式的目的、技术方案和优点更加清楚,下面将结合本发明实施方式中的附图,对本发明实施方式中的技术方案进行清楚、完整地描述,显然,所描述的实施方式是本发明一部分实施方式,而不是全部的实施方式。基于本发明中的实施方式,本领域普通技术人员在没有作出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施方式,都属于本发明保护的范围。因此,以下对在附图中提供的本发明的实施方式的详细描述并非旨在限制要求保护的本发明的范围,而是仅仅表示本发明的选定实施方式。基于本发明中的实施方式,本领域普通技术人员在没有作出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施方式,都属于本发明保护的范围。
在本发明的描述中,术语“第一”、“第二”仅用于描述目的,而不能理解为指示或暗示相对重要性或者隐含指明所指示的技术特征的数量。由此,限定有“第一”、“第二”的特征可以明示或者隐含地包括一个或者更多个该特征。在本发明的描述中,“多个”的含义是两个或两个以上,除非另有明确具体的限定。
以下结合实施例详细阐述本发明的内容。
在本方案中主要通过历史时刻对当前时刻的目标信息进行预测,并对历史时刻的目标能量做时间上的加权,一方面可以将目标与噪声区分开,另一方面解决了小目标在检测过程中可能存在的目标丢失情况。与卡尔曼滤波或传统的雷达检测方法相比,该方案得到的目标聚焦度更高、运算量小、不需要消耗过多的算力。
参照图1所示为本发明实施例提供的一种基于雷达的目标检测方法的流程示意图。
本实施例中,该方法包括:
S11,通过雷达发射电磁波并同时接收反射目标的回波信号,将所述回波信号与本振信号进行频差处理后得到中频信号。
其中,所述雷达为一发一收窄波束调频连续波雷达。
在本实施例中,通过雷达天线将发射机发射的射频信号发送出去,接收机接收到的回波信号与本振信号经过混频器混频形成不同频率的中频信号,也就是雷达波遇到目标后有一部分信号回到天线,进而送到混频器与本振信号做频差得到中频信号。
S12,对所述中频信号进行采样后并进行FFT运算处理,得到所述反射目标的目标信息。
进一步的,所述目标信息包括所述反射目标的距离信息和速度信息,所述对所述中频信号进行采样后并进行FFT运算处理,得到所述反射目标的目标信息的步骤包括:
S12-1,对所述中频信号进行采样得到含有chirp信号的各帧数据,并对每一所述chirp信号进行FFT运算,得到所述反射目标的距离信息;
S12-2,对所述距离信息中的每一距离维进行FFT运算,得到所述反射目标的速度信息。
具体实施中,通过对中频信号进行采样,得到原始数据,其中,该原始数据包括历史帧中各目标对应的距离和速度。进一步对中频信号做两次FFT:第一次对每个chirp信号的N1个采样点做FFT得到距离维信息,完成后再第二次对N2个chirp信号的相应采样点做FFT得到速度维信息。在本实施例中,每一帧数据含有128个chirp信号,通过对每个chirp信号进行128点的FFT处理,得到每个目标的距离索引,进而在同一距离维对不同的帧做FFT,也就是对每个距离维进行128点的FFT处理,得到每个目标的速度索引,其中,根据所得到的距离后,128点可以根据所需要的距离分辨率进行修改,同理,所得到的速度其128点可以根据所需要的速度分辨率进行修改调整。
S13,基于速度的方向筛选出所述反射目标中在预设范围内的待检测目标,并记录每一帧中每一所述待检测目标的距离、幅值以及速度。
其中,在所述基于速度的方向筛选出所述反射目标中在预设范围内的待检测目标,并记录每一帧中每一所述待检测目标的距离、幅值以及速度之后,还包括:对每一帧中所述待检测目标的数量进行统计。
在本实施例中,进一步将反射目标通过二维FFT处理可以在当前时刻筛选出其中靠近雷达的目标,并记录每一帧中各目标的距离、幅值以及速度,全部目标筛选后均用于后期做热力图,而远离雷达的目标则不作处理。进一步通过对每一帧中的目标数量进行统计,能够检测同一帧中出现的多个目标,以实现车流统计功能。
S14,通过所述待检测目标的历史帧预测对应所述待检测目标在当前帧的位置,并对历史帧的每一所述待检测目标的幅值进行能量加权累积后得到对应的能量值。
其中,所述通过所述待检测目标的历史帧预测对应所述待检测目标在当前帧的位置的步骤包括:
通过所述待检测目标的历史帧中所记录的距离和速度预测对应每一所述待检测目标在当前帧的位置。
在本实施例中,通过对应目标经过历史帧的运动后预测该目标在当前帧的位置。如图2所示的检查过程示意图,其中,灰色表示真实目标,黑色(图中虚线框的部分)表示预测的目标位置,RangeIdx表示距离索引,FrameNumber表示帧序列。通过历史帧中的距离与速度预测当前帧的目标位置,假设当前帧为第M帧,预测过程中默认在一小段时间内的历史Q帧中目标的运动是匀速的,则在预测Q帧后第i个目标的位置,将对应的幅值Aiq记录在该位置上。对于第(M-Q)帧,预测的是目标经过Q帧运动后的位置;对于第(M-Q+1)帧,预测的是目标经过(Q-1)运动后的位置,以此类推。具体为:当前帧为第M帧,取(M-1)帧、(M-2)帧、…(M-19)帧、…,预测当前帧的目标位置。对于第(M-1)帧,可以通过距离与速度算出在第M帧的位置,并将目标的幅值记录在预测的位置上。特别地,当前帧数是50,累积帧数是20,那么要计算的是每个距离维上第30到第50帧的能量累积。
其中,所述对历史帧的每一所述待检测目标的幅值进行能量加权累积后得到对应的能量值的步骤包括:
根据计算所述能量值,其中,Q表示各待检测目标的历史帧数,wq表示与帧数有关的权重值,p表示距离维的索引,Apq表示第p个距离维上第q帧目标的幅值。
在本实施例中,通过对历史时刻(共Q帧数据)进行累加,则第p个距离维的累加表示为进一步的,假设Q为20帧,则对20帧的数据进行累加,则第p个距离维的累加表示为/>其中,wq是个经验值,在此wq的设置区间为[0,4]、步进为0.2,具体按采样时间的先后来分配权重,采样时间越早的帧权重值越小,由于采样时间越早对预测的影响越小,所以权重值越小;反之,采样时间越靠后,权重值越大。
S15,判断所述能量值是否大于预设值,若是,则输出对应所述待检测目标的距离与速度。
在本实施例中,该预设值设为δ,其中,δ为根据经验模型设定的阈值,用于区分目标与噪声。通过对每一个距离维的累加结果与δ进行比较,如果大于δ,则进行目标输出目标的距离与速度,反之,则不进行输出。
进一步的,在对每一帧中所述待检测目标的数量进行统计后,若在该帧中只出现单个目标时,其检测过程参见图3所示,其中,Raw Target表示真实目标,Prediction ofTarget表示预测的目标位置。在实际场景中,目标是以块状形式存在的,在图3中,颜色越深的部分表示反射越强。另外,Accumulation表示能量加权累加得到的结果,Result表示通过与阈值比较后得到的目标图像。当有多目标出现时,其检测过程如图4所示,其中,RawTarget表示真实目标,Prediction of Target表示预测的目标位置。同理,Accumulation表示能量加权累加得到的结果,Result表示通过与阈值比较后得到的目标图像。在能量累积的过程中即使目标融合到一块区域中,由于累积后每个距离维的幅值不同,通过幅值可以将目标进行区别,因此可用于做车流统计。
在本方案中采用一发一收窄波束调频连续波雷达,主要用于动目标的检测,是一种具有高灵敏度、高聚焦度的目标检测方法。在动目标检测场景的复杂过程中,能够获得高聚焦度的目标信息,不会出现同一目标分离处两条轨迹,而卡尔曼滤波需要提前设置目标个数、运动状态等初始条件,本方案不需要考虑目标的初始状态,直接对所有的原始目标做能量累积。再有,尤其是对小目标的检测中,通过一定时间段的能量累积,可以很好的与噪声区别开;还可用于多目标检测,实现车流统计功能。
参照图5所示为本发明实施例提供的一种基于雷达的目标检测装置的结构示意图。
本实施例中,该装置50包括:
回波处理单元51,用于通过雷达发射电磁波并同时接收反射目标的回波信号,将所述回波信号与本振信号进行频差处理后得到中频信号;
采样单元52,用于对所述中频信号进行采样后并进行FFT运算处理,得到所述反射目标的目标信息;
筛选单元53,用于基于速度的方向筛选出所述反射目标中在预设范围内的待检测目标,并记录每一帧中每一所述待检测目标的距离、幅值以及速度;
能量累积单元54,用于通过所述待检测目标的历史帧预测对应所述待检测目标在当前帧的位置,并对历史帧的每一所述待检测目标的幅值进行能量加权累积后得到对应的能量值;
目标输出单元55,用于判断所述能量值是否大于预设值,若是,则输出对应所述待检测目标的距离与速度。
其中,所述雷达为一发一收窄波束调频连续波雷达。
其中,所述采样单元52,还包括:
第一处理单元,用于对所述中频信号进行采样得到含有chirp信号的各帧数据,并对每一所述chirp信号进行FFT运算,得到所述反射目标的距离信息;
第二处理单元,用于对所述距离信息中的每一距离维进行FFT运算,得到所述反射目标的速度信息。
其中,所述能量累积单元54,还用于:
根据计算所述能量值,其中,Q表示各待检测目标的历史帧数,wq表示与帧数有关的权重值,p表示距离维的索引,Apq表示第p个距离维上第q帧目标的幅值。
其中,所述能量累积单元54,还用于:
通过所述待检测目标的历史帧中所记录的距离和速度预测对应每一所述待检测目标在当前帧的位置。
其中,所述装置50,还包括:
统计单元,用于对每一帧中所述待检测目标的数量进行统计。
该装置50的各个单元模块可分别执行上述方法实施例中对应步骤,故在此不对各单元模块进行赘述,详细请参见以上对应步骤的说明。
本发明实施例还提供一种基于雷达的目标检测设备,包括处理器、存储器以及存储在所述存储器内的计算机程序,所述计算机程序能够被所述处理器执行以实现如上述实施例所述的基于雷达的目标检测方法。
如图6所示,所述基于雷达的目标检测设备可包括但不仅限于处理器、存储器。本领域技术人员可以理解,所述示意图仅仅是基于雷达的目标检测设备的示例,并不构成对基于雷达的目标检测设备的限定,可以包括比图示更多或更少的部件,或者组合某些部件,或者不同的部件,例如所述基于雷达的目标检测设备还可以包括输入输出设备、网络接入设备、总线等。
所称处理器可以是中央处理单元(Central Processing Unit,CPU),还可以是其他通用处理器、数字信号处理器(Digital Signal Processor,DSP)、专用集成电路(Application Specific Integrated Circuit,ASIC)、现成可编程门阵列(Field-Programmable Gate Array,FPGA)或者其他可编程逻辑器件、分立门或者晶体管逻辑器件、分立硬件组件等。通用处理器可以是微处理器或者该处理器也可以是任何常规的处理器等,所述基于雷达的目标检测设备的控制中心,利用各种接口和线路连接整个基于雷达的目标检测设备的各个部分。
所述存储器可用于存储所述计算机程序和/或模块,所述处理器通过运行或执行存储在所述存储器内的计算机程序和/或模块,以及调用存储在存储器内的数据,实现所述基于雷达的目标检测设备的各种功能。此外,存储器可以包括高速随机存取存储器,还可以包括非易失性存储器,例如硬盘、内存、插接式硬盘,智能存储卡(Smart Media Card,SMC),安全数字(Secure Digital,SD)卡,闪存卡(Flash Card)、至少一个磁盘存储器件、闪存器件、或其他易失性固态存储器件。
其中,所述基于雷达的目标检测设备集成的单元如果以软件功能单元的形式实现并作为独立的产品销售或使用时,可以存储在一个计算机可读取存储介质中。基于这样的理解,本发明实现上述实施例方法中的全部或部分流程,也可以通过计算机程序来指令相关的硬件来完成,所述的计算机程序可存储于一计算机可读存储介质中,该计算机程序在被处理器执行时,可实现上述各个方法实施例的步骤。其中,所述计算机程序包括计算机程序代码,所述计算机程序代码可以为源代码形式、对象代码形式、可执行文件或某些中间形式等。
需说明的是,以上所描述的装置实施例仅仅是示意性的,其中所述作为分离部件说明的单元可以是或者也可以不是物理上分开的,作为单元显示的部件可以是或者也可以不是物理单元,即可以位于一个地方,或者也可以分布到多个网络单元上。可以根据实际的需要选择其中的部分或者全部模块来实现本实施例方案的目的。另外,本发明提供的装置实施例附图中,模块之间的连接关系表示它们之间具有通信连接,具体可以实现为一条或多条通信总线或信号线。本领域普通技术人员在不付出创造性劳动的情况下,即可以理解并实施。
上述实施例中的实施方案可以进一步组合或者替换,且实施例仅仅是对本发明的优选实施例进行描述,并非对本发明的构思和范围进行限定,在不脱离本发明设计思想的前提下,本领域中专业技术人员对本发明的技术方案作出的各种变化和改进,均属于本发明的保护范围。
Claims (7)
1.一种基于雷达的目标检测方法,其特征在于,所述方法包括:
通过雷达发射电磁波并同时接收反射目标的回波信号,将所述回波信号与本振信号进行频差处理后得到中频信号;
对所述中频信号进行采样后并进行FFT运算处理,得到所述反射目标的目标信息;
基于速度的方向筛选出所述反射目标中在预设范围内的待检测目标,并记录每一帧中每一所述待检测目标的距离、幅值以及速度;
通过所述待检测目标的历史帧预测对应所述待检测目标在当前帧的位置,并对历史帧的每一所述待检测目标的幅值进行能量加权累积后得到对应的能量值;
判断所述能量值是否大于预设值,若是,则输出对应所述待检测目标的距离与速度;
所述目标信息包括所述反射目标的距离信息和速度信息,所述对所述中频信号进行采样后并进行FFT运算处理,得到所述反射目标的目标信息的步骤包括:
对中频信号做两次FFT:
对所述中频信号进行采样得到含有chirp信号的各帧数据,并对每一所述chirp信号进行FFT运算,得到所述反射目标的距离信息;
对所述距离信息中的每一距离维进行FFT运算,得到所述反射目标的速度信息;
基于速度的方向筛选出所述反射目标中在预设范围内的待检测目标,并记录每一帧中每一所述待检测目标的距离、幅值以及速度的步骤包括:
将反射目标通过二维FFT处理在当前时刻筛选出其中靠近雷达的目标,并记录每一帧中各目标的距离、幅值以及速度,全部目标筛选后均用于后期做热力图,而远离雷达的目标则不作处理;
所述对历史帧的每一所述待检测目标的幅值进行能量加权累积后得到对应的能量值的步骤包括:
根据计算所述能量值,其中,Q表示各待检测目标的历史帧数,/>表示与帧数有关的权重值,p表示距离维的索引,/>表示第p个距离维上第q帧目标的幅值;且按采样时间的先后来分配权重,采样时间越早的帧权重值越小。
2.根据权利要求1所述的一种基于雷达的目标检测方法,其特征在于,所述通过所述待检测目标的历史帧预测对应所述待检测目标在当前帧的位置的步骤包括:
通过所述待检测目标的历史帧中所记录的距离和速度预测对应每一所述待检测目标在当前帧的位置。
3.根据权利要求1至2任一所述的一种基于雷达的目标检测方法,其特征在于,所述雷达为一发一收窄波束调频连续波雷达。
4.根据权利要求1所述的一种基于雷达的目标检测方法,其特征在于,在所述基于速度的方向筛选出所述反射目标中在预设范围内的待检测目标,并记录每一帧中每一所述待检测目标的距离、幅值以及速度之后,还包括:
对每一帧中所述待检测目标的数量进行统计。
5.一种基于雷达的目标检测装置,其特征在于,所述装置包括:
回波处理单元,用于通过雷达发射电磁波并同时接收反射目标的回波信号,将所述回波信号与本振信号进行频差处理后得到中频信号;
采样单元,用于对所述中频信号进行采样后并进行FFT运算处理,得到所述反射目标的目标信息;
筛选单元,用于基于速度的方向筛选出所述反射目标中在预设范围内的待检测目标,并记录每一帧中每一所述待检测目标的距离、幅值以及速度;
能量累积单元,用于通过所述待检测目标的历史帧预测对应所述待检测目标在当前帧的位置,并对历史帧的每一所述待检测目标的幅值进行能量加权累积后得到对应的能量值;
目标输出单元,用于判断所述能量值是否大于预设值,若是,则输出对应所述待检测目标的距离与速度;
所述目标信息包括所述反射目标的距离信息和速度信息,所述对所述中频信号进行采样后并进行FFT运算处理,得到所述反射目标的目标信息的步骤包括:
对中频信号做两次FFT:
所述采样单元还包括:
第一处理单元,用于对所述中频信号进行采样得到含有chirp信号的各帧数据,并对每一所述chirp信号进行FFT运算,得到所述反射目标的距离信息;
第二处理单元,用于对所述距离信息中的每一距离维进行FFT运算,得到所述反射目标的速度信息;
基于速度的方向筛选出所述反射目标中在预设范围内的待检测目标,并记录每一帧中每一所述待检测目标的距离、幅值以及速度的步骤包括:
将反射目标通过二维FFT处理在当前时刻筛选出其中靠近雷达的目标,并记录每一帧中各目标的距离、幅值以及速度,全部目标筛选后均用于后期做热力图,而远离雷达的目标则不作处理;
所述对历史帧的每一所述待检测目标的幅值进行能量加权累积后得到对应的能量值的步骤包括:
根据计算所述能量值,其中,Q表示各待检测目标的历史帧数,/>表示与帧数有关的权重值,p表示距离维的索引,/>表示第p个距离维上第q帧目标的幅值;且按采样时间的先后来分配权重,采样时间越早的帧权重值越小。
6.根据权利要求5所述的一种基于雷达的目标检测装置,其特征在于,所述能量累积单元还用于:
通过所述待检测目标的历史帧中所记录的距离和速度预测对应每一所述待检测目标在当前帧的位置。
7.一种基于雷达的目标检测设备,其特征在于,包括处理器、存储器以及存储在所述存储器内的计算机程序,所述计算机程序能够被所述处理器执行以实现如权利要求1至4任意一项所述的一种基于雷达的目标检测方法。
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Citations (3)
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CN110646773A (zh) * | 2019-09-27 | 2020-01-03 | 成都纳雷科技有限公司 | 一种基于汽车毫米波雷达的弱目标检测方法、跟踪方法及*** |
CN110687530A (zh) * | 2019-09-18 | 2020-01-14 | 上海广电通信技术有限公司 | 微型安防雷达监控*** |
CN112154356A (zh) * | 2019-09-27 | 2020-12-29 | 深圳市大疆创新科技有限公司 | 点云数据处理方法及其装置、激光雷达、可移动平台 |
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---|---|---|---|---|
WO2019119177A1 (zh) * | 2017-12-18 | 2019-06-27 | 深圳市大疆创新科技有限公司 | 弱目标检测方法、微波雷达传感器及无人机 |
US11821977B2 (en) * | 2019-07-10 | 2023-11-21 | Samsung Electronics Co., Ltd. | Target detection and tracking for feature extraction |
-
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Patent Citations (3)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN110687530A (zh) * | 2019-09-18 | 2020-01-14 | 上海广电通信技术有限公司 | 微型安防雷达监控*** |
CN110646773A (zh) * | 2019-09-27 | 2020-01-03 | 成都纳雷科技有限公司 | 一种基于汽车毫米波雷达的弱目标检测方法、跟踪方法及*** |
CN112154356A (zh) * | 2019-09-27 | 2020-12-29 | 深圳市大疆创新科技有限公司 | 点云数据处理方法及其装置、激光雷达、可移动平台 |
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