[发明专利]一种基于双毫米波雷达的船舶环境下步态识别方法

说明书

本发明公开了一种基于双毫米波雷达的船舶环境下步态识别方法，包括以下步骤，S1、设置第一毫米波雷达与第二毫米波雷达，使第一毫米波雷达检测人的上肢特征，第二毫米波雷达检测人的下肢特征，并且第一毫米波雷达与第二毫米波雷达的检测范围不重叠；S2、对第一毫米波雷达与第二毫米波雷达的探测数据进行处理，得到对上肢的3D点云特征图、上肢的速度‑时间特征图、下肢的速度‑时间特征图、下肢的节奏频率‑速度特征图；S3、对S2所得的各特征图降噪后，输入mmGRnet网络，mmGRnet网络运算后输出步态类型。该方法实现了在船舶复杂的检测环境下，对人员步态特征的准确识别。

技术领域

本发明涉及人员特征识别技术领域，具体涉及一种基于双毫米波雷达的船舶环境下步态识别方法。

背景技术

船舶作为一种重要的水上交通运输工具，其自身安全保障和信息的捕获受到越来越多的关注，人们积极利用各种各样的手段提高船舶自身信息精细化程度，通过一系列方法来完善船舶的各个方面，但是舱室众多、结构复杂、金属干扰严重的船载环境给步态信息检测手段带来了一系列困境和约束。

现有步态识别分类方法，通常先由监控摄像头采集人的步态，通过检测与跟踪获得步态的视频序列，经过预处理分析提取该人的步态特征，但是这种识别方法需要在光线良好且无视野遮挡的情况下进行而且识别精度有限，在特殊情况下容易被模仿，在恶劣条件下可能无法识别或者识别效率较低，不能做到快速多用户识别。同时，用摄像机识别还会涉及到个人隐私问题。因此，在能使用毫米波雷达解决问题的情况下，应该是优先选择毫米波雷达，既不会收到天气、光线或者恶劣情况的影响，也不会侵犯个人隐私。然而现有的使用毫米波雷达进行步态识别的方法，大多数是基于正常步态下的识别，当目标对象在其他步态下时无法做出正确识别。

综上所述，尽管目前一些步态识别分类技术比较成熟，但是较为复杂的船载环境对这些技术的应用产生了极大的约束作用。在使用单毫米波雷达检测步态时，单毫米波雷达的视野有限而且船舶在航行中存在船体震动、舱壁金属干扰等场景，这些因素会导致检测精度，特征获取不全等问题。使用双毫米波雷达正常放置的情况下，雷达获取的信号也会产生混叠，上雷达同样会探测到下肢的特征，下雷达也会探测到上肢的特征。因此，基于船载环境下的步态识别分类仍然没有较全面、系统化、特征较为纯净的方法。

发明内容

本发明的目的在于提供一种基于双毫米波雷达的船舶环境下步态识别方法，以实现在船舶复杂的检测环境下，对人员步态特征的准确识别。

为解决上述技术问题，本发明提供了一种技术方案：一种基于双毫米波雷达的船舶环境下步态识别方法，包括以下步骤，

S1、在船舱的人员检测区域设置第一毫米波雷达与第二毫米波雷达，使第一毫米波雷达检测被测目标在船载环境下的上肢特征，第二毫米波雷达检测被测目标在船载环境下的下肢特征，并且第一毫米波雷达与第二毫米波雷达的检测范围不重叠；

S2、对第一毫米波雷达的探测数据进行点云预处理，获得上肢的3D点云特征图，对第一毫米波雷达和第二毫米波雷达的探测数据进行短时傅里叶变换分别得到上肢的速度-时间特征图和下肢的速度-时间特征图，对下肢的速度-时间特征图再进行快速傅里叶变换得到下肢的节奏频率-速度特征图；

S3、根据设定的步态类目建立mmGRnet网络；对上肢的3D点云特征图、上肢的速度-时间特征图、下肢的速度-时间特征图、下肢的节奏频率-速度特征图降噪后，输入mmGRnet网络，mmGRnet网络运算后输出被测目标的步态类型；其中mmGRnet网络包括输入层、卷积层、LSTM层以及全连接层；