[发明专利]基于毫米波雷达的车内活体检测方法及系统

说明书

本发明揭示了一种基于毫米波雷达的车内活体检测方法及系统，所述方法包括：S1、获取毫米波信号的回波信号，进行一维傅里叶变换后得到一维傅里叶变换数据，并对一维傅里叶变换数据进行静态去杂波处理，去除静态背景；S2、对去除静态背景后的一维傅里叶变换数据进行毫米波信号处理，检测车内是否有活体；S3、对去除静态背景后的一维傅里叶变换数据进行神经网络算法处理，检测是否存在干扰项；S4、判断车内是否有活体，若检测到车内有活体且不存在干扰项，则判定车内有活体，若检测到车内无活体、或存在干扰项，则判定车内无活体。本发明结合毫米波信号处理和神经网络算法处理进行车内活体检测，能够排除车内外的干扰项，具有检测精度高、成本低、抗干扰能力强等优点。

技术领域

本发明属于活体检测技术领域，具体涉及一种基于毫米波雷达的车内活体检测方法及系统。

背景技术

目前，为了避免驾驶人员误将宠物或者儿童遗留在车内而造成危险，车内活体检测方法主要通过红外传感器、超宽带UWB、摄像头等进行检测，上述活体检测方法或多或少存在技术以及应用方面的瓶颈：

红外传感器检测具有价格低廉、使用简单的优点，但其灵敏度较低，受外界气温、气流、光线影响较大；

UWB超宽带检测具有精度高、距离远的优点，但价格昂贵；

摄像头检测具有检测算法成熟的优点，但缺乏隐私。

因此，针对上述技术问题，有必要提供一种基于毫米波雷达的车内活体检测方法及系统。

发明内容

有鉴于此，本发明的目的在于提供一种基于毫米波雷达的车内活体检测方法及系统。

为了实现上述目的，本发明一实施例提供的技术方案如下：

一种基于毫米波雷达的车内活体检测方法，所述方法包括：

S1、获取毫米波信号的回波信号，进行一维傅里叶变换后得到一维傅里叶变换数据，并对一维傅里叶变换数据进行静态去杂波处理，去除静态背景；

S2、对去除静态背景后的一维傅里叶变换数据进行毫米波信号处理，检测车内是否有活体；

S3、对去除静态背景后的一维傅里叶变换数据进行神经网络算法处理，检测是否存在干扰项；

S4、判断车内是否有活体，若检测到车内有活体且不存在干扰项，则判定车内有活体，若检测到车内无活体、或存在干扰项，则判定车内无活体。

一实施例中，所述步骤S2具体为：

将去除静态背景后的一维傅里叶变换数据转化为能量并进行能量累加；

根据恒虚警率检测算法检测车内是否有活体。

一实施例中，所述步骤S3具体为：

对去除静态背景后的一维傅里叶变换数据进行短时傅里叶变换，得到时频域数据；

获取时频域数据的时频域特征，并基于神经网络算法判断该时频域数据是否为干扰项。

一实施例中，所述干扰项为车内干扰项和/或车外干扰项。

一实施例中，所述神经网络算法为卷积神经网络算法。

一实施例中，所述步骤S4后还包括：

若判定车内有活体，控制喇叭进行报警；和/或，

若判定车内有活体，控制车窗打开；和/或，

若判定车内有活体，发布信息到车联网并进行推送。

本发明另一实施例提供的技术方案如下：

一种基于毫米波雷达的车内活体检测系统，所述系统包括：