[发明专利]一种人员进出计数方法、装置、电子设备及存储介质

权利要求书

1.一种人员进出计数方法，其特征在于，所述方法包括：

通过毫米波雷达传感器在当前帧中生成4D超分辨稠密点云；其中，所述毫米波雷达传感器设置在进出通道的正上方并垂直朝下放置；

将所述4D超分辨稠密点云进行多尺度聚类，得到所述4D超分辨稠密点云的多尺度聚类结果；

基于所述多尺度聚类结果进行多扩展目标跟踪，得到所述多尺度聚类结果的多扩展目标跟踪结果；

基于所述多扩展目标跟踪结果对通过所述进出通道的人员进行计数。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，通过雷达接收机在当前帧中生成4D超分辨稠密点云，包括：

对所述毫米波雷达传感器接收到的信号在快时间维上做快速傅里叶变换处理；

使用超分辨的多重信号分类算法在快速傅里叶变换结果中提取多个角度信息；

针对每个角度信息进行检测，得到球坐标系下的一组点云数据；并获取所述一组点云数据中的每个点云数据的速度估计值；基于各个点云数据的球坐标和速度估计值得到所述4D超分辨稠密点云。

3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，将所述4D超分辨稠密点云进行多尺度聚类，包括：

将所述4D超分辨稠密点云进行全局尺度聚类，得到所述4D超分辨稠密点云的全局尺度聚类结果；

基于所述全局尺度聚类结果将所述4D超分辨稠密点云进行局部尺度聚类，得到所述4D超分辨稠密点云的局部尺度聚类结果。

4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，基于所述多尺度聚类结果进行多扩展目标跟踪，包括：

计算所有的已有轨迹与所述一组点云数据中的各个点云数据的距离；并根据所有的已有轨迹与各个点云数据的距离，将所有的已有轨迹与所述多尺度聚类结果中的全局簇进行关联；

根据所有的已有轨迹与所述全局簇的关联结果，将所有的已有轨迹与所述一组点云数据中的各个点云数据进行关联。

5.一种人员进出计数装置，其特征在于，所述装置包括：点云生成模块、多尺度聚类模块、多扩展目标跟踪模块和人员计数模块；其中，

所述点云生成模块，用于通过毫米波雷达传感器在当前帧中生成4D超分辨稠密点云；其中，所述毫米波雷达传感器设置在进出通道的正上方并垂直朝下放置；

所述多尺度聚类模块，用于将所述4D超分辨稠密点云进行多尺度聚类，得到所述4D超分辨稠密点云的多尺度聚类结果；

所述多扩展目标跟踪模块，用于基于所述多尺度聚类结果进行多扩展目标跟踪，得到所述多尺度聚类结果的多扩展目标跟踪结果；

所述人员计数模块，用于基于所述多扩展目标跟踪结果对通过所述进出通道的人员进行计数。

6.根据权利要求5所述的装置，其特征至于，所述点云生成模块，具体用于对所述毫米波雷达传感器接收到的信号在快时间维上做快速傅里叶变换处理；使用超分辨的多重信号分类算法在快速傅里叶变换结果中提取多个角度信息；针对每个角度信息进行检测，得到球坐标系下的一组点云数据；并获取所述一组点云数据中的每个点云数据的速度估计值；基于各个点云数据的球坐标和速度估计值得到所述4D超分辨稠密点云。

7.根据权利要求5所述的装置，其特征在于，所述多尺度聚类模块，具体用于将所述4D超分辨稠密点云进行全局尺度聚类，得到所述4D超分辨稠密点云的全局尺度聚类结果；基于所述全局尺度聚类结果将所述4D超分辨稠密点云进行局部尺度聚类，得到所述4D超分辨稠密点云的局部尺度聚类结果。

8.根据权利要求5所述的装置，其特征在于，所述多扩展目标跟踪模块，具体用于计算所有的已有轨迹与所述一组点云数据中的各个点云数据的距离；并根据所有的已有轨迹与各个点云数据的距离，将所有的已有轨迹与所述多尺度聚类结果中的全局簇进行关联；根据所有的已有轨迹与所述全局簇的关联结果，将所有的已有轨迹与所述一组点云数据中的各个点云数据进行关联。