[发明专利]一种基于雷达及模式识别的行人姿态识别方法及系统

说明书

本发明涉及一种基于雷达及模式识别的行人姿态识别方法及系统,其方法包括对雷达信号的回波信号进行预处理，得到输出信号；将输出信号中的静止目标进行抑制处理；搜索经过抑制处理后的输出信号中的行人所处距离单元；对行人所在距离单元对应的回波信号进行时频分析，得到回波信号时频图；利用卷积神经网络对回波信号时频图进行识别，得到人姿态识别结果。本发明的基于雷达及模式识别的行人姿态识别方法，通过对雷达回波的分析，实时的给出行人姿态识别结果，该方法基于雷达实现，不受光照条件、天气、烟雾等因素干扰，能够全天时、全天候工作，工程可实现性强，能够有效地对行人姿态进行高准确率识别，同时不易受各种环境因素影响，系统稳健性好。

技术领域

本发明涉及雷达信号处理及图像识别技术领域，尤其涉及一种基于雷达及模式识别的行人姿态识别方法及系统。

背景技术

现有技术中对行人的姿态识别大多采用光学摄像机获取图像，然后对获取的图像进行图像识别处理，这样方式中由于受到光照条件、天气、烟雾等环境因素干扰，尤其是在夜间，其识别效果大大折扣，识别准确度不高，甚至出现无法识别的情况，稳定性非常差。因此，这种方式已经不能满足全天24小时等高要求的场合。

发明内容

本发明所要解决的技术问题是针对上述现有技术的不足，提供一种基于雷达及模式识别的行人姿态识别方法及系统

本发明解决上述技术问题的技术方案如下：

依据本发明的一个方面，提供了一种基于雷达及模式识别的行人姿态识别方法,包括如下步骤：

步骤1：对雷达信号的回波信号进行预处理，得到输出信号；

步骤2：将所述输出信号中的静止目标进行抑制处理；

步骤3：搜索经过抑制处理后的所述输出信号中的行人所处距离单元；

步骤4：对所述行人所在距离单元对应的回波信号进行时频分析，得到回波信号时频图；

步骤5：利用卷积神经网络对所述回波信号时频图进行识别，得到人姿态识别结果。

本发明的有益效果是：本发明的基于雷达及模式识别的行人姿态识别方法，通过对雷达回波的分析，实时的给出行人姿态识别结果。同时，该方法基于雷达实现，相比于光学摄像机，该发明不受光照条件、天气、烟雾等因素干扰，能够全天时、全天候工作。本发明方法工程可实现性强，能够有效地对行人姿态进行高准确率识别，同时不易受各种环境因素影响，系统稳健性好。

在上述技术方案的基础上，本发明还可以做如下改进：

进一步：所述步骤1中，所述对回波信号进行预处理具体包括：

步骤11：对所述对回波信号进行去调频处理，具体如下：

假设雷达信号s_ref(τ)表示如下：

s_t(τ)＝exp{jπ(2f_cτ+γτ²)}

其中，f_c为发射频率，τ为快时间，t为慢时间，γ为调频频率；

所述雷达信号对应的回波信号s_r(t,τ)可表示为：

s_r(t，τ)＝A_rmexp{jπ(2f_c(τ-t_d(t))+γ(τ-t_d(t))²)}τ∈(0,T_p]