[发明专利]基于毫米波传感器的行人和车辆分类方法有效
| 申请号： | 201910336968.4 | 申请日： | 2019-04-25 |
| 公开（公告）号： | CN110378191B | 公开（公告）日： | 2023-09-22 |
| 发明（设计）人： | 武其松;高腾 | 申请（专利权）人： | 东南大学 |
| 主分类号： | G06F18/24 | 分类号： | G06F18/24;G06F18/20;G06N3/0464;G01S7/41 |
| 代理公司： | 南京苏高专利商标事务所(普通合伙) 32204 | 代理人： | 吴静波 |
| 地址： | 211102 江*** | 国省代码： | 江苏;32 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于毫米波传感器的行人和车辆分类方法，包括：根据行人的步态分析和车辆的运动分析获取行人和车辆目标的时域回波信号；目标时域回波信号处理，获得距离‑多普勒图；并构建距离‑多普勒图样本集；将样本集分成训练样本集和测试样本集，对训练样本集中的数据进行预处理；构建级联神经网络分类器，并将距离‑多普勒图作为训练数据输入到级联神经网络分类器中，进行有监督的学习，训练和学习出各级分类器的网络参数；基于训练的各级网络参数，获得具有行人和车辆分类功能的级联神经网络分类器。本发明通过构建级联神经网络分类器，有效降低了实际应用中行人和车辆样本不平衡对目标分类的影响，提高目标分类准确率。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 毫米波 传感器 行人 车辆 分类 方法 | ||
【主权项】：
1.一种基于毫米波传感器的行人和车辆分类方法，其特征在于：该方法包括以下步骤：(1)根据行人的步态分析和车辆的运动分析进行信号回波建模，获取行人和车辆目标的时域回波信号；(2)目标时域回波信号处理，获得距离‑多普勒图；并构建距离‑多普勒图训练样本集和测试样本集；(3)对上述训练样本集中的数据进行预处理；(4)构建级联神经网络分类器，并将距离‑多普勒图作为训练数据输入到构建的级联神经网络分类器中，进行有监督的学习，获得各级分类器的网络参数；(5)基于训练的各级网络参数，对构建的神经网络进行配置，获得具有行人和车辆分类功能的级联神经网络分类器，利用测试样本集的数据对该级联分类器性能进行评估。
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