申请/专利权人：路晟悠拜(重庆)科技有限公司

申请日：2021-01-13

公开（公告）日：2024-06-18

公开（公告）号：CN112731332B

主分类号：G01S7/41

分类号：G01S7/41;G01S13/04;G01S13/06;G06F18/2413;G06N3/0442;G06N3/0464;G06N3/08

优先权：

专利状态码：有效-授权

法律状态：2024.06.18#授权;2021.05.21#实质审查的生效;2021.04.30#公开

摘要：本发明提供了一种基于毫米波的静态目标存在识别方法及系统，方法包括：通过一个或多个毫米波传感设备向监测空间内发射线性调频连续毫米波，并实时接收监测空间内反射的毫米波传感信号；毫米波传感信号包括初始传感信号和待识别传感信号；基于预处理后的初始传感信号构建空间环境静物模型；基于预处理后的待识别传感信号采用神经网络识别分析静态目标的空间位置；将待识别静态目标的空间位置和空间环境静物模型数据导入模式识别分类学习器，输出静态人体或环境静物，确定存在于监测空间内的静态人体；将静态人体于监测空间的空间位置信息实时发送到监测服务器或用户端。提高了静态人体存在的识别准确率、降低了误判率、同时又不侵犯个人隐私。

主权项：1.一种基于毫米波的静态目标存在识别方法，其特征在于，包括以下步骤：通过一个或多个毫米波传感设备向监测空间内发射线性调频连续毫米波，并实时接收监测空间内反射的毫米波传感信号；所述毫米波传感信号包括初始毫米波传感信号和待识别毫米波传感信号；对接收的毫米波传感信号进行预处理，根据预处理后的初始毫米波传感信号分析计算静态目标的初始物理值，并基于初始物理值构建空间环境静物模型；根据预处理后的待识别毫米波传感信号分析计算静态目标的实时物理值，并基于实时物理值采用神经网络识别分析静态目标的空间位置；将待识别静态目标的空间位置和空间环境静物模型数据导入模式识别分类学习器，输出静态人体或环境静物，确定存在于监测空间内的静态人体；将静态人体于监测空间的空间位置信息实时发送到监测服务器或用户端；所述初始物理值包括监测空间中环境静物的距离、角度以及初始毫米波传感信号的信号强度幅值，所述实时物理值包括监测空间中静态人体或环境静物的距离、角度以及待识别毫米波传感信号的信号强度幅值；所述空间环境静物模型的构建方法如下：通过毫米波传感设备对静态的监测空间进行N次扫描；获取每次扫描所对应的距离、角度和幅值数据，幅值为距离和角度的二维相关函数；比较k时刻的幅值数据与k+1时刻的幅值数据是否在容差δ的容限范围内；若k+1时刻在相同距离和角度的比较数据小于容差δ，即为真实空间环境静物的反射点云；对每一个真实反射点云重做N次数据比较，确定空间环境静物的所有真实反射点云集，并对所有环境静物点云集数据和坐标进行存储。

全文数据：

权利要求：

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