[发明专利]一种基于机器学习的成像毫米波雷达点云目标分类方法有效
| 申请号： | 202110556273.4 | 申请日： | 2021-05-21 |
| 公开（公告）号： | CN113516052B | 公开（公告）日： | 2023-04-18 |
| 发明（设计）人： | 白傑;李森;黄李波;谭斌;郑联庆;龙凯;罗振刚 | 申请（专利权）人： | 同济大学;安徽豪胜智能科技有限公司 |
| 主分类号： | G06V20/56 | 分类号： | G06V20/56;G06V10/774;G06V10/764;G06N3/006;G06N5/01 |
| 代理公司： | 上海科盛知识产权代理有限公司 31225 | 代理人： | 丁云 |
| 地址： | 200092 *** | 国省代码： | 上海;31 |
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| 摘要： | 本发明涉及一种基于机器学习的成像毫米波雷达点云目标分类方法，包括以下步骤：S1：获取毫米波雷达的输入点云并进行预处理，获取被测目标点云簇，并根据被测目标点云簇构建目标点云数据集；S2：生成目标点云的最小立方体包络框，计算和提取目标点云特征参数，生成目标分类的特征向量；S3：将特征向量输入到预先训练完成的分类模型中，得到被测目标点簇对应的目标类型。与现有技术相比，本发明实用性强，能够实现多种类型的目标分类，大大增强了毫米波雷达的目标分类能力。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 机器 学习 成像 毫米波 雷达 目标 分类 方法 | ||
【主权项】：
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