CN117970306B - 一种基于毫米波雷达的目标识别系统及方法 - Google Patents
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Abstract
本申请提供的一种基于毫米波雷达的目标识别系统及方法，涉及无线通信领域，根据毫米波传输的特点，通过目标停止处理模块、目标残影处理模块、目标速度核验模块、目标ID保持模块、目标闪烁处理模块、假目标消除模块的数据前端处理系统，将毫米波雷达芯片输出的检测数据进行多轮数据过滤与处理，滤除掉不准确、有干扰、残留等问题数据，最终得到更加精准的检测数据。通过本申请的目标识别与检测的方案，可以实现毫米波雷达检测区域内所有移动目标高精准锁定和跟踪、同一目标ID实时保持一致、消除雷达假目标的推送、无频繁闪现的目标推送、无异常目标残留、无异常速度推送等。
Description
技术领域
本申请涉及无线通信领域，具体而言，涉及一种基于毫米波雷达的目标识别系统及方法。
背景技术
随着数字道路建设项目的逐渐增多，对城市道路上的移动目标的检测成为长期困扰数字道路建设的一大难题。由于摄像头识别的局限性，数字道路建设中引入了雷达。综合比对激光雷达和毫米波雷达的性价比，毫米波雷达成为海量设备部署中的首选设备。但由于毫米波雷达技术特性具有局限性，导致在城市道路中运用时，存在低速目标易丢失、横向目标不敏感、静止目标检不出、目标闪烁等缺点。
发明内容
本申请实施例的目的在于提供一种基于毫米波雷达的目标识别系统及方法，用以解决了现有技术存在的上述问题，可高精准识别移动目标。
第一方面，提供了一种基于毫米波雷达的目标识别系统，该系统可以包括：目标速度核验模块和目标ID保持模块；
所述目标速度核验模块，用于分别获取第一移动目标在第一时刻的第一位置、第一速度、第一加速度和第二时刻的第二位置；对所述第一位置、所述第二位置和第一时刻与第二时刻的时间差进行计算，确定第一初始速度；基于所述第一加速度、第一速度和所述时间差，确定第二初始速度；根据配置的速度确定算法，在所述第一初始速度和第二初始速度中，确定所述第二时刻的第二速度；其中，所述第一时刻的第一位置是第一雷达获取的，所述第二时刻的第二位置是第二雷达获取的，所述第一时刻小于所述第二时刻；
所述目标ID保持模块，用于根据获取第一移动目标的第一速度、第一加速度、第一位置和第一航向角，确定所述第二时刻的预测位置，将第二雷达在所述第二时刻采集的第二移动目标的第二位置与所述预测位置进行匹配，若匹配成功，则将第一移动目标的目标ID确定为第二移动目标的目标ID。
在一种可能的实现中，所述系统还包括：目标停止处理模块；
所述目标停止处理模块，用于在目标雷达采集移动目标的检测数据过程中移动目标停止，判定移动目标距离所述目标雷达的目标距离在配置的参考距离内时，若所述移动目标的停止时长在第一预设时长内再次移动，则确定所述移动目标为停止保持车辆；以使所述目标雷达按照所述停止保持车辆停止前的目标ID，采集再次移动后的所述停止保持车辆的检测数据。
在一种可能的实现中，所述目标停止处理模块，还用于在目标雷达采集移动目标的检测数据过程中移动目标停止，判定移动目标距离所述目标雷达的目标距离未在所述参考距离内时，若所述移动目标的停止时长在第二预设时长内再次移动，则确定所述移动目标为停止保持车辆；以使所述目标雷达按照所述移动目标停止前的目标ID，采集再次移动后的所述停止保持车辆的检测数据。
在一种可能的实现中，所述第二预设时长的确定方式为：
采用预设时长算法，对探测距离和距离参数进行计算，得到第二预设时长，所述探测距离为所述目标雷达的能够探测到的最远距离。
在一种可能的实现中，所述系统还包括：目标残影处理模块；
所述目标残影处理模块，用于在所目标雷达采集移动目标的检测数据过程中所述移动目标停止，判定移动目标距离所述目标雷达的目标距离在参考距离内时，若所述移动目标的停止时长超出第一预设时长，则确定所述移动目标为停止车辆，以使所述目标雷达丢弃所述停止车辆的目标ID；
以及，在目标雷达采集移动目标的检测数据过程中移动目标停止，判定移动目标距离所述目标雷达的目标距离未在参考距离内时，若所述移动目标的停止时长超出第二预设时长，则确定所述移动目标为停止车辆，以使所述目标雷达丢弃所述停止车辆的目标ID。
在一种可能的实现中，所述系统还包括：假目标消除模块；
所述假目标消除模块，用于对目标雷达首次采集到任一移动目标的初始时刻进行标识，在所述初始时刻延时M秒时，若所述目标雷达无法采集相应移动目标的检测数据，则判定相应移动目标为假定目标，所述假定目标为在所述初始时刻到初始时刻延迟M秒时消失的移动目标。
在一种可能的实现中，所述系统还包括：目标闪烁处理模块；
所述目标闪烁处理模块，用于对所述目标雷达在当前时刻采集的移动目标的目标数量进行处理，若所述目标数量不大于数量阈值，则控制所述目标雷达采集全部移动目标相应的检测数据；若所述目标数量大于数量阈值，则控制所述目标雷达对所述停止车辆的检测数据进行打包处理，得到停止数据标识。
第二方面，提供了一种基于毫米波雷达的目标识别方法，该方法可以包括：
目标速度核验模块分别获取第一移动目标在第一时刻的第一位置、第一速度、第一加速度和第二时刻的第二位置；
对所述第一位置、所述第二位置和第一时刻和第二时刻的时间差进行计算，确定第一初始速度；
基于所述第一加速度、第一速度和所述时间差，确定第二初始速度；
根据配置的速度确定算法，在所述第一初始速度和第二初始速度中，确定所述第二时刻的第二速度；其中，所述第一时刻的第一位置是第一雷达获取的，所述第二时刻的第二位置是第二雷达获取的，所述第一时刻小于第二时刻；
确定所述第一雷达采集的第一移动目标与所述第二雷达采集第二移动目标为同一移动目标的方式为：
所述目标ID保持模块根据获取第一移动目标的第一速度、第一加速度、第一位置和第一航向角，确定所述第二时刻的预测位置，将第二雷达在所述第二时刻采集的第二移动目标的第二位置与所述预测位置进行匹配，若匹配成功，则确定第一移动目标与第二移动目标为同一移动目标，并将第一移动目标的目标ID确定为第二移动目标的目标ID。
第三方面，提供了一种电子设备，该电子设备包括处理器、通信接口、存储器和通信总线，其中，处理器，通信接口，存储器通过通信总线完成相互间的通信；
存储器，用于存放计算机程序；
处理器，用于执行存储器上所存放的程序时，实现上述第二方面中任一所述的方法步骤。
第四方面，提供了一种计算机可读存储介质，该计算机可读存储介质内存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现上述第二方面中任一所述的方法步骤。
本申请提供的一种基于毫米波雷达的目标识别系统，根据毫米波传输的特点，通过目标停止处理模块、目标残影处理模块、目标速度核验模块、目标ID保持模块、目标闪烁处理模块、假目标消除模块的数据前端处理系统，将毫米波雷达芯片输出的检测数据进行多轮数据过滤与处理，滤除掉不准确、有干扰、残留等问题数据，最终得到更加精准的检测数据。通过本申请的目标识别与检测的方案，可以实现毫米波雷达检测区域内所有移动目标高精准锁定和跟踪、同一目标ID实时保持一致、消除雷达假目标的推送、无频繁闪现的目标推送、无异常目标残留、无异常速度推送等。
附图说明
为了更清楚地说明本申请实施例的技术方案，下面将对本申请实施例中所需要使用的附图作简单地介绍，应当理解，以下附图仅示出了本申请的某些实施例，因此不应被看作是对范围的限定，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他相关的附图。
图1为本申请实施例提供的一种基于毫米波雷达的目标识别系统的系统架构图；
图2为本申请实施例提供的一种基于毫米波雷达的目标识别方法的流程示意图；
图3为本申请实施例提供的一种电子设备的结构示意图。
具体实施方式
下面将结合本申请实施例中的附图，对本申请实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅是本申请一部分实施例，并不是全部的实施例。基于本申请实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本申请保护的范围。
随着数字道路建设项目的逐渐增多，对城市道路上的移动目标的检测成为长期困扰数字道路建设的一大难题。由于摄像头识别的局限性，数字道路建设中引入了雷达设备。综合比对激光雷达和毫米波雷达的性价比，毫米波雷达成为海量设备部署中的首选设备。但由于毫米波雷达技术特性具有局限性，导致在城市道路中运用时，存在低速目标易丢失、横向目标不敏感、静止目标检不出、目标闪烁等缺点。
因此，本申请提出一种基于毫米波雷达的目标识别系统，用以解决上述提出的问题，可以在城市级复杂路网、人机移动目标多样环境下的毫米波雷达实现对移动目标的高精准识别与检测。
以下结合说明书附图对本申请的优选实施例进行说明，应当理解，此处所描述的优选实施例仅用于说明和解释本申请，并不用于限定本申请，并且在不冲突的情况下，本申请中的实施例及实施例中的特征可以相互组合。
图1为本申请提供的一种基于毫米波雷达的目标识别系统的系统架构图；如图1所示，该系统可以包括：目标速度核验模块、目标ID保持模块、目标停止处理模块、目标残影处理模块、目标消除模块、目标闪烁处理模块、左右转识别模块和时间高精准同步模块；
需要说明的是，本申请还提供了一种与目标识别系统协同工作的海量设备调测系统。本申请中提及到的雷达均为毫米波雷达。
具体的，A、目标速度核验模块，用于分别获取待测区域中第一移动目标在第一时刻的第一位置、第一速度、第一加速度和第二时刻的第二位置；对第一位置、第二位置和第一时刻和第二时刻的时间差进行计算，确定第一初始速度。其中，第一时刻的第一位置是第一雷达获取的，第二时刻的第二位置是第二雷达获取的，第一时刻小于第二时刻，也可以将第一时刻理解为相对于第二时刻的历史时刻。第一雷达的采集对象和第二雷达的采集对象，是将两个雷达在不同时刻的采集对象进行关联的，以确定两个雷达采集的是同一对象。
以及，基于第一加速度、第一速度和时间差，确定第二初始速度。
进一步的，根据配置的速度确定算法，在第一初始速度和第二初始速度中，确定第二时刻的第二速度。
例如：第一雷达在第一时刻采集的数据包括：第一速度Vt-1，第一加速度At-1，第一位置的经纬度坐标Jt-1(Long1，Lat1)；
第二雷达在第二时刻采集的数据包括：第二位置的经纬度坐标Jt(Long2，Lat2)；也就是说第二雷达在第二时刻采集的数据是未经核验的数据。
之后，根据经纬度计算公式可得第一时刻和第二时刻间移动目标所移动的距离为Distance(Jt-1，Jt)。基于该移动的距离和时间差(移动时长)确定第一初始速度。
需要说明的是，基于Vincenty‘s formulae近似算法计算两点距离，Distance＝ACOS(COS(RADIANS(90-Lat1))*COS(RADIANS(90-Lat2))+
SIN(RADIANS(90-Lat1))*SIN(RADIANS(90-Lat2))*
COS(RADIANS(Long2-Long1)))*6371000。
以及，根据第一加速度、第一速度和时间差，确定第二初始速度Vt和第二加速度为At。
再之后，采用速度确定算法，确定第一初始速度和第二初始速度中的最优的速度，将该速度作为第二时刻的第二速度。
其中，速度确定算法为：
其中，Vt为第二初始速度，T为时间差,At-1为第一加速度，Vt’为第二速度；
速度确定算法的过程可以理解为：
当速度偏差大于预设速度偏差(X阈)时，则确定第一初始速度为第二速度。
当速度偏差不大于预设速度偏差(X阈)时，则确定第二初始速度(Vt)为第二速度。
其中，预设速度偏差可以根据实际情况设定，默认为50％。
该方式中，可得到已经核验过的较为准确的第二时刻的第二速度，进一步的也可以获取准确的第二加速度为At。
B、目标ID保持模块，用于根据获取第一移动目标的第一速度、第一加速度、第一位置和第一航向角，确定第二时刻的预测位置。
之后，将第二雷达在第二时刻采集的第二移动目标的第二位置与预测位置进行匹配；
若匹配成功，则表明第一移动目标和第二移动目标为同一移动目标，将第一移动目标的目标ID确定为第二移动目标的目标ID。
为了更加准确的匹配各移动目标之间的关系，可以在预测位置与第二位置匹配成功后，可以基于各雷达采集各移动目标的属性特征进行匹配，以进一步的确定第一移动目标和第二移动目标是否为同一移动目标。例如，各雷达采集的各移动车辆高度(或宽度，或高度和宽度结合形成车型数据，或车辆对应的线段点云特征)的点云特征间进行匹配，以根据第一高度点云和第二高度点云相同时，确定各移动车辆是为同一车辆。
C、目标停止处理模块，用于在目标雷达采集移动目标的检测数据过程中移动目标停止，判定移动目标距离目标雷达的目标距离在配置的参考距离内时，若移动目标的停止时长在第一预设时长内再次移动，则确定移动目标为停止保持车辆；以使目标雷达按照停止保持车辆停止前的目标ID，采集再次移动后的停止保持车辆的检测数据。例如，车辆D在距离目标雷达为30m(参考距离为50m)处停止，车辆D停止了60s(第一预设时长为120s)，之后车辆D再次行驶，此时，目标雷达按照车辆D对该车辆进行数据采集。
以及，目标雷达采集移动目标的检测数据过程中移动目标停止，判定移动目标距离目标雷达的目标距离未在所述参考距离内时，若移动目标的停止时长在第二预设时长内再次移动，则确定移动目标为停止保持车辆；以使目标雷达按照移动目标停止前的目标ID，采集再次移动后的停止保持车辆的检测数据。此情况是在目标雷达的远端有移动目标停止，也会做相应的保持处理，但保持时间(第二预设时长)不会太久，由于远端目标检出率比近端低，防止出现目标离开但雷达未检测到而产生大量的残影现象。例如：车辆A在距离目标雷达为55m(参考距离为50m)处停止，车辆D停止了50s(第二预设时长为60s)，之后车辆D再次行驶，此时，目标雷达按照车辆D对该车辆进行数据采集。
在目标雷达检测远端的去向的停车时候，会做一个停车保持算法，同时也会基于排队策略进行处理，具体保留时间与目标距离雷达的距离成反比，并非定值。
采用预设时长确定算法，确定预设时长，其中，预设时长包括第一预设时长和第二预设时长；
预设时长确定算法为：
Td＝S＞S阈？(L/C):X
其中，Td为预设时长，L为探测距离，C为距离参数，S阈为参考距离，S为目标距离。其中，探测距离为目标雷达的能够探测到的最远距离。距离参数一般根据实际情况进行设定，一般设置为5；
预设时长确定算法的过程可以理解为：
当目标距离大于参考距离时，将(L/C)确定为预设时长，即第二预设时长。也就是说，预设时长算法为Td＝L/C。
当目标距离不大于参考距离时，将设定的X为预设时长，即第一预设时长，一般将第一预设时长默认为120s。
该方式可以理解为目标停止处理机制，由于毫米波雷达是基于多普勒效应原理来工作，先天性的对静止目标进行了过滤，所以毫米波雷达不具备检测静态目标的能力。但我们利用毫米波雷达做移动目标检测中，经常会有移动目标停下来的情况发生。常规的处理是将判断逻辑放到上层平台，传感器只根据原理提供简单数据即可。但涉及海量设备，这种方法会严重影响系统的响应效率。该方式提出将目标停止的判断放在毫米波雷达前端进行处理，提高终端设备的智能性。
D、目标残影处理模块，用于在目标雷达采集移动目标的检测数据过程中移动目标停止，判定移动目标距离目标雷达的目标距离未在参考距离内时，若移动目标的停止时长超出第二预设时长，则确定移动目标为停止车辆，以使目标雷达丢弃停止车辆的目标ID。例如，车辆A在距离目标雷达为55m(参考距离为50m)处停止，车辆A停止了65(第一预设时长为60s)，此时，当车辆A停止时长到达60s时，剔除该车辆的车辆A标识以及之前对车辆A的所有检测数据。之后，如果该车辆再次行驶，此时，目标雷达按照新的车辆标识对该车辆进行数据采集。
以及，在所目标雷达采集移动目标的检测数据过程中移动目标停止，判定移动目标距离目标雷达的目标距离在参考距离内时，若移动目标的停止时长超出第一预设时长，则确定移动目标为停止车辆，以使目标雷达丢弃停止车辆的目标ID。例如，车辆D在距离目标雷达为30m(参考距离为50m)处停止，车辆D停止了130s(第一预设时长为120s)，此时，当车辆D停止时长到达120s时，剔除该车辆的车辆D标识以及之前对车辆D的所有检测数据。之后，如果该车辆再次行驶，此时，目标雷达按照新的车辆标识对该车辆进行数据采集。
该方式中，当一个移动物体停止下来(或其他情况)在某一时刻离开了，但雷达未检测到移动目标行驶，则会发生实际的移动目标已经离开，但雷达会持续上报一个目标信息，在海量设备调测系统中则表现为出现了一个滞留目标，简称“残影”。上述处理方式是为了弥补“目标停止处理机制”有可能导致的目标滞留问题而设计的。
目标残影处理模块与目标停止处理模块协同工作，根据移动高目标与雷达的距离，获取最优的停车时长，能够提高雷达检测数据的准确性。
E、假目标消除模块，用于对目标雷达首次采集到任一移动目标的初始时刻进行标识，在初始时刻延时M秒时，若目标雷达无法采集相应移动目标的检测数据，则判定相应移动目标为假定目标，假定目标为在所述初始时刻到初始时刻延迟M秒时消失的移动目标。若目标雷达能够采集相应移动目标的检测数据，则表明移动目标为可以采集检测数据的移动目标，可以将该过程理解为移动目标的首发时刻的判断机制。例如：目标雷达初次在2023年12月19日15:48:30检测到移动目标，在延迟Ms(2s)后，也就是在15:48:32还能够检测到该移动目标，则表明该移动目标为可以采集检测数据的移动目标。当在15:48:32未检测到该移动目标，则该移动目标为虚假的目标(本身不存在)，就无需将15:48:30检测到移动目标的检测数据进行上报。
毫米波雷达芯片由于自身或可能的外部环境干扰因素，导致偶尔会检测到虚假的目标，而在短时间上报后会消失。需要说明的是，针对与同一移动目标在后续出现停止保持时，无需在进行首发时刻的判断机制。
F、目标闪烁处理模块，用于对目标雷达在当前时刻采集的移动目标的目标数量进行处理，若目标数量不大于数量阈值，则控制目标雷达采集全部移动目标相应的检测数据；若目标数量大于数量阈值，则控制目标雷达对该目标数量中对应的停止车辆的检测数据进行打包处理，得到停止数据标识。
也就是说，首先判断目标雷达在当前采集移动目标的目标数量，当目标数量较少时(可内部设定一个数量阈值)，全量的检测数据都上报；当目标数量超过设定的数量阈值时，将停止保持车辆的数据进行精简处理，将原有的速度、加速度、经纬度、航向角等各种信息数据，精简为一个保持标识即可，但并不丢弃。通过以上判断和精简后，既能减少数据传输的长度，也能保证信息的不丢失。
毫米波雷达在上报数据时，同一秒内的部分数据帧内所包含的检测数据不完整，导致测试平台对该移动目标的显示表现为时有时无的移动目标“闪烁”现象。数据帧不完整的问题，是由于毫米波雷达的内部固件上报数据收集不够完整，为了降低数据处理的负荷，将1s内的多帧数据中部分帧数据的业务数据进行了裁减处理导致。该方式能够解决提出的移动目标“闪烁”现象。
目标闪烁的处理模块能够在既保证了目标数据的完整性的情况下，又降低了多目标情况下的数据压力。
G、左右转识别模块，用于在特定区域，毫米波雷达预置有特定的左右转判断算法，以提高毫米波雷达对移动目标左右转动作的检出率和准确率。
其中，特定区域是指小区出入口、交通路口、车道数量、路口车道属性(直行道、左转道、右转道等)、掉头标志等。
毫米波雷达由于存在对静止和低速目标的不敏感特性，导致毫米波雷达对目标的左右转识别能力非常低下。该方式提出依靠车辆位置信息，并结合真实道路的实际情况，对移动目标进行左右转综合判断。因此，将毫米波雷达所检测的全域道路情况进行高精地图采集，并将小区出入口、交通路口、车道数量、路口车道属性(直行道、左转道、右转道等)、掉头标志等一系列道路信息录入毫米波雷达内部，以使毫米波雷达在特定区域，确定出移动目标的左右转动作。
H、时间高精准同步模块，用于在该目标识别系统的网络中布设两台以上PTP授时服务器，并保证时间ns及同步。每一个毫米波雷达的时钟系统设定为PTP授时方案，并在内部周期性判断授时服务器的路径时延，选定最优授时路径。从而保证自身时间与中心授时时间保持在ns级同步，从而保证各毫米波雷达之间以及毫米波雷达与海量设备调测系统间的时间同步在ns级。
本申请提供的目标识别系统是根据毫米波传输的特点，通过目标停止处理模块、目标残影处理模块、目标速度核验模块、目标ID保持模块、目标闪烁处理模块、假目标消除模块的数据前端处理系统，将毫米波雷达芯片输出的检测数据进行多轮数据过滤与处理，滤除掉不准确、有干扰、残留等问题数据，最终得到更加精准的检测数据。通过本申请的目标识别与检测的方案，可以实现毫米波雷达检测区域内所有移动目标高精准锁定和跟踪、同一目标ID实时保持一致、消除雷达假目标的推送、无频繁闪现的目标推送、无异常目标残留、无异常速度推送等。
在一些实施例中，由于目前路测方式采用单设备或单路口设备的小范围校准，在大范围内雷达设备的调试系统实用性不足，效率低，无法准确识别跨雷达监测区域的重叠或盲区问题，本申请通过搭建三维高精地图场景，作为海量设备调测系统的场景底座，不依赖点云数据或静止目标的识别能力，对毫米波雷达和激光雷达校准都适用。
海量设备调测系统具体可以包括：高精地图场景底图模块、路侧设备高精准定位模块、高精准车道采集模块、目标检测数据采集模块、高精准时间同步模块、毫米波雷达覆盖范围检测模块、高精准ID融合模块、实况感知呈现模块。
应用于海量设备调测系统的调试方法，具体可以包括：
步骤S1：通过无人机倾斜摄影或接入城市CIM数据搭建三维高精地图场景，作为海量设备调测系统的场景底座。
步骤S2：通过路侧设备高精准定位模块上报设备点位置数据加载到场景底座中，实现雷达与被检测道路的一对一匹配，作为后面判定各个毫米波雷达覆盖范围的根据。
步骤S3：通过高精准车道采集模块将厘米级车道线加载到场景底座中，作为道路的精准尺线，精准判断移动目标的相对位置。
步骤S4：通过目标检测数据采集模块上报毫米波雷达检测数据(包含精准时间戳、目标ID、速度、经纬度等信息)至场景中做实时渲染。
步骤S5：引入高精准网络时间同步系统(PTP)，将场景底座及依附于底座的所有目标的时间同步误差控制在微秒级，保证目标的时空同步。高精准时间同步是ID融合工作的前提和保障。
步骤S6：通过毫米波雷达覆盖范围检测模块，精准识别每一个雷达的有效覆盖范围，合理设置多个毫米波雷达间的重叠区域范围，为多雷达间重叠区域内进行ID融合提供技术前提，从而将重叠区域变为融合区域。
步骤S7：高精准ID融合模块利用重叠区域选取、高精准时间同步、实时采集移动目标的检测数据等，将多个同一目标在不同雷达上的ID进行融合，得到目标的全域唯一ID。
步骤S8：实况感知呈现模块将经过高精准ID融合模块处理后所得到的检测数据(融合ID、速度、经纬度等)，在场景底座中实现移动目标的实时呈现。
步骤S9：将单一毫米波雷达的移动目标的检测数据在场景底座中呈现(单点呈现)，通过大数据算法，结合车道线及视频监控作为真值精准尺寸，反向验证毫米波雷达的检测数据的准确性。
步骤S10：利用最终的核验过的检测数据在场景底座中呈现(融合呈现)，通过大数据算法，结合车道线及视频监控作为真值精准尺寸，反向验证毫米波雷达的检测数据的准确性。
步骤S11：将单点呈现和融合呈现的反向验证数据作为毫米波雷达的修正参数，优化毫米波雷达的内部固件或配置参数，以实现整个海量设备调测系统的高精准检测。
本申请的海量设备调测系统，通过建立高精准的三维仿真城区，将区域内海量级设备以高精准定位的方式映射到三维的虚拟场景中，然后将海量的雷达感知到的目标物在场景中做实时呈现。通过引入路侧监控视频对雷达观测目标的准确度进行核验，提高实际场景与检测数据比对工作的效率。对异常数据(如车速与轨迹不匹配、车道异常、目标物残留、数量异常等)的重点标注。通过打点定位、测距等标绘功能，快速实现设备的检测距离、覆盖范围、检测方向等设备调测工作。通过自由灵活的视角调节，提供宏观到细节多重视角的观察方式，可实现单路口或单路段的精准观察和视角的全域感知。通过毫米波雷达的检测数据，将实际道路上的海量级移动目标在远端的数字平台中建立一个孪生的世界，实现实际世界与数字世界的一一对应，直观的实现检测数据的可视化呈现，可以大大提高海量毫米波雷达系统的调测速度。
简单来说，目标识别系统为前端系统，而海量设备调试系统为后端的调试系统，通过两个系统协同对城市海量毫米波雷达检测数据进行系统化的优化处理，提高最终用户的数据质量，为数字道路建设中的数据质量提升工作提供技术支撑。
目标识别系统与海量设备调试系统的系统工作过程为：
搭建的毫米波雷达海量设备调测系统的场景底座，在场景底座中单毫米波雷达调优，多毫米波雷达间的ID融合，全域场景的可视化呈现。
毫米波雷达中引入高精地图数据，将小区出入口、交通路口、车道数量、路口车道属性(直行道、左转道、右转道等)、掉头标志等一系列道路信息录入毫米波雷达内部。
在特定区域，毫米波雷达预置有特定的左右转判断算法，以提高毫米波雷达对移动目标左右转动作的检出率和准确率。
对毫米波雷达检测移动目标速度的核验过程，是前端设备在常规速度提取的基础上的一个补充，可以更加精准的获取相应时刻的速度。
停车保持与残影消除进行协同工作，根据目标与雷达的距离，通过算法获取最佳停车保持值，有效提高了雷达对目标停止事件的判断准确度。
目标识别系统与海量设备调试系统协同工作，能够有效提高路侧毫米波雷达对复杂城市道路的可用性。
本申请可以应用在数字道路建设中的海量设备调优、路侧毫米波雷达的性能调优、高精准毫米波雷达研发生产、全息路口、智能交通、云控平台、车路协同无人驾驶公交路线等场景，可以提高毫米波雷达的检测精度，提高毫米波雷达的应用范围，很好解决了城市级、复杂交通场景的目标检测的准确度低的问题。
图2为本申请实施例提供的一种基于毫米波雷达的目标识别方法的流程示意图，如图2所示，该方法可以包括：
步骤S210、目标速度核验模块分别获取第一移动目标在第一时刻的第一位置、第一速度、第一加速度和第二时刻的第二位置。
步骤S220、对第一位置、第二位置和第一时刻和第二时刻的时间差进行计算，确定第一初始速度。
步骤S230、基于第一加速度、第一速度和时间差，确定第二初始速度。
步骤S240、根据配置的速度确定算法，在第一初始速度和第二初始速度中，确定第二时刻的第二速度。
其中，第一时刻的第一位置是第一雷达获取的，第二时刻的第二位置是第二雷达获取的，第一时刻小于第二时刻。
确定所述第一雷达采集的第一移动目标与所述第二雷达采集第二移动目标为同一移动目标的方式为：
所述目标ID保持模块根据获取第一移动目标的第一速度、第一加速度、第一位置和第一航向角，确定所述第二时刻的预测位置，将第二雷达在所述第二时刻采集的第二移动目标的第二位置与所述预测位置进行匹配，若匹配成功，则确定第一移动目标与第二移动目标为同一移动目标，并将第一移动目标的目标ID确定为第二移动目标的目标ID。
本申请实施例还提供了一种电子设备，如图3所示，包括处理器310、通信接口320、存储器330和通信总线340，其中，处理器310，通信接口320，存储器330通过通信总线340完成相互间的通信。
存储器330，用于存放计算机程序；
处理器310，用于执行存储器330上所存放的程序时，实现如下步骤：
目标速度核验模块分别获取第一移动目标在第一时刻的第一位置、第一速度、第一加速度和第二时刻的第二位置。
对所述第一位置、所述第二位置和第一时刻和第二时刻的时间差进行计算，确定第一初始速度。
基于所述第一加速度、第一速度和所述时间差，确定第二初始速度。
根据配置的速度确定算法，在所述第一初始速度和第二初始速度中，确定所述第二时刻的第二速度；其中，所述第一时刻的第一位置是第一雷达获取的，所述第二时刻的第二位置是第二雷达获取的，所述第一时刻小于第二时刻。
确定所述第一雷达采集的第一移动目标与所述第二雷达采集第二移动目标为同一移动目标的方式为：
所述目标ID保持模块根据获取第一移动目标的第一速度、第一加速度、第一位置和第一航向角，确定所述第二时刻的预测位置，将第二雷达在所述第二时刻采集的第二移动目标的第二位置与所述预测位置进行匹配，若匹配成功，则确定第一移动目标与第二移动目标为同一移动目标，并将第一移动目标的目标ID确定为第二移动目标的目标ID。
上述提到的通信总线可以是外设部件互连标准(Peripheral ComponentInterconnect，PCI)总线或扩展工业标准结构(Extended Industry StandardArchitecture，EISA)总线等。该通信总线可以分为地址总线、数据总线、控制总线等。为便于表示，图中仅用一条粗线表示，但并不表示仅有一根总线或一种类型的总线。
通信接口用于上述电子设备与其他设备之间的通信。
存储器可以包括随机存取存储器(Random Access Memory，RAM)，也可以包括非易失性存储器(Non-Volatile Memory，NVM)，例如至少一个磁盘存储器。可选的，存储器还可以是至少一个位于远离前述处理器的存储装置。
上述的处理器可以是通用处理器，包括中央处理器(Central Processing Unit，CPU)、网络处理器(Network Processor，NP)等；还可以是数字信号处理器(Digital SignalProcessing，DSP)、专用集成电路(Application Specific Integrated Circuit，ASIC)、现场可编程门阵列(Field-Programmable Gate Array，FPGA)或者其他可编程逻辑器件、分立门或者晶体管逻辑器件、分立硬件组件。
由于上述实施例中电子设备的各器件解决问题的实施方式以及有益效果可以参见实施例中的各步骤来实现，因此，本申请实施例提供的电子设备的具体工作过程和有益效果，在此不复赘述。
在本申请提供的又一实施例中，还提供了一种计算机可读存储介质，该计算机可读存储介质中存储有指令，当其在计算机上运行时，使得计算机执行上述实施例中任一所述的一种基于毫米波雷达的目标识别方法。
在本申请提供的又一实施例中，还提供了一种包含指令的计算机程序产品，当其在计算机上运行时，使得计算机执行上述实施例中任一所述的一种基于毫米波雷达的目标识别方法。
本领域内的技术人员应明白，本申请实施例中的实施例可提供为方法、系统、或计算机程序产品。因此，本申请实施例中可采用完全硬件实施例、完全软件实施例、或结合软件和硬件方面的实施例的形式。而且，本申请实施例中可采用在一个或多个其中包含有计算机可用程序代码的计算机可用存储介质(包括但不限于磁盘存储器、CD-ROM、光学存储器等)上实施的计算机程序产品的形式。
本申请实施例中是参照根据本申请实施例中实施例的方法、设备(系统)、和计算机程序产品的流程图和/或方框图来描述的。应理解可由计算机程序指令实现流程图和/或方框图中的每一流程和/或方框、以及流程图和/或方框图中的流程和/或方框的结合。可提供这些计算机程序指令到通用计算机、专用计算机、嵌入式处理机或其他可编程数据处理设备的处理器以产生一个机器，使得通过计算机或其他可编程数据处理设备的处理器执行的指令产生用于实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能的装置。
这些计算机程序指令也可存储在能引导计算机或其他可编程数据处理设备以特定方式工作的计算机可读存储器中，使得存储在该计算机可读存储器中的指令产生包括指令装置的制造品，该指令装置实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能。
这些计算机程序指令也可装载到计算机或其他可编程数据处理设备上，使得在计算机或其他可编程设备上执行一系列操作步骤以产生计算机实现的处理，从而在计算机或其他可编程设备上执行的指令提供用于实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能的步骤。
尽管已描述了本申请实施例中的优选实施例，但本领域内的技术人员一旦得知了基本创造性概念，则可对这些实施例作出另外的变更和修改。所以，本申请实施例意欲解释为包括优选实施例以及落入本申请实施例中范围的所有变更和修改。
显然，本领域的技术人员可以对本申请实施例中实施例进行各种改动和变型而不脱离本申请实施例中实施例的精神和范围。这样，倘若本申请实施例中实施例的这些修改和变型属于本申请实施例及其等同技术的范围之内，则本申请实施例中也意图包含这些改动和变型在内。
Claims (8)
1.一种基于毫米波雷达的目标识别系统，其特征在于，所述系统包括：目标速度核验模块和目标ID保持模块；
所述目标速度核验模块，用于分别获取第一移动目标在第一时刻的第一位置、第一速度、第一加速度和第二时刻的第二位置；对所述第一位置、所述第二位置和第一时刻与第二时刻的时间差进行计算，确定第一初始速度；基于所述第一加速度、第一速度和所述时间差，确定第二初始速度；根据配置的速度确定算法，在所述第一初始速度和第二初始速度中，确定所述第二时刻的第二速度；其中，所述第一时刻的第一位置是第一雷达获取的，所述第二时刻的第二位置是第二雷达获取的，所述第一时刻小于所述第二时刻；
所述目标ID保持模块，用于根据获取第一移动目标的第一速度、第一加速度、第一位置和第一航向角，确定所述第二时刻的预测位置，将第二雷达在所述第二时刻采集的第二移动目标的第二位置与所述预测位置进行匹配，若匹配成功，则将第一移动目标的目标ID确定为第二移动目标的目标ID；
所述系统还包括：目标停止处理模块；
所述目标停止处理模块，用于在目标雷达采集移动目标的检测数据过程中移动目标停止，判定移动目标距离所述目标雷达的目标距离在配置的参考距离内时，若所述移动目标的停止时长在第一预设时长内再次移动，则确定所述移动目标为停止保持车辆；以使所述目标雷达按照所述停止保持车辆停止前的目标ID，采集再次移动后的所述停止保持车辆的检测数据；
所述目标停止处理模块，还用于在目标雷达采集移动目标的检测数据过程中移动目标停止，判定移动目标距离所述目标雷达的目标距离未在所述参考距离内时，若所述移动目标的停止时长在第二预设时长内再次移动，则确定所述移动目标为停止保持车辆；以使所述目标雷达按照所述移动目标停止前的目标ID，采集再次移动后的所述停止保持车辆的检测数据。
2.如权利要求1所述的系统，其特征在于，所述第二预设时长的确定方式为：
采用预设时长算法，对探测距离和距离参数进行计算，得到第二预设时长，所述探测距离为所述目标雷达的能够探测到的最远距离。
3.如权利要求1所述的系统，其特征在于，所述系统还包括：目标残影处理模块；
所述目标残影处理模块，用于在所述目标雷达采集移动目标的检测数据过程中所述移动目标停止，判定移动目标距离所述目标雷达的目标距离在参考距离内时，若所述移动目标的停止时长超出第一预设时长，则确定所述移动目标为停止车辆，以使所述目标雷达丢弃所述停止车辆的目标ID；
以及，在目标雷达采集移动目标的检测数据过程中移动目标停止，判定移动目标距离所述目标雷达的目标距离未在参考距离内时，若所述移动目标的停止时长超出第二预设时长，则确定所述移动目标为停止车辆，以使所述目标雷达丢弃所述停止车辆的目标ID。
4.如权利要求1所述的系统，其特征在于，所述系统还包括：假目标消除模块；
所述假目标消除模块，用于对目标雷达首次采集到任一移动目标的初始时刻进行标识，在所述初始时刻延时M秒时，若所述目标雷达无法采集相应移动目标的检测数据，则判定相应移动目标为假定目标，所述假定目标为在所述初始时刻到初始时刻延迟M秒时消失的移动目标。
5.如权利要求3所述的系统，其特征在于，所述系统还包括：目标闪烁处理模块；
所述目标闪烁处理模块，用于对所述目标雷达在当前时刻采集的移动目标的目标数量进行处理，若所述目标数量不大于数量阈值，则控制所述目标雷达采集全部移动目标相应的检测数据；若所述目标数量大于数量阈值，则控制所述目标雷达对所述停止车辆的检测数据进行打包处理，得到停止数据标识。
6.一种基于毫米波雷达的目标识别方法，其特征在于，应用于包括目标速度核验模块和目标ID保持模块的目标识别系统，所述方法包括：
目标速度核验模块分别获取第一移动目标在第一时刻的第一位置、第一速度、第一加速度和第二时刻的第二位置；
对所述第一位置、所述第二位置和第一时刻和第二时刻的时间差进行计算，确定第一初始速度；
基于所述第一加速度、第一速度和所述时间差，确定第二初始速度；
根据配置的速度确定算法，在所述第一初始速度和第二初始速度中，确定所述第二时刻的第二速度；其中，所述第一时刻的第一位置是第一雷达获取的，所述第二时刻的第二位置是第二雷达获取的，所述第一时刻小于第二时刻；
确定所述第一雷达采集的第一移动目标与所述第二雷达采集第二移动目标为同一移动目标的方式为：
所述目标ID保持模块根据获取第一移动目标的第一速度、第一加速度、第一位置和第一航向角，确定所述第二时刻的预测位置，将第二雷达在所述第二时刻采集的第二移动目标的第二位置与所述预测位置进行匹配，若匹配成功，则确定第一移动目标与第二移动目标为同一移动目标，并将第一移动目标的目标ID确定为第二移动目标的目标ID；
在目标雷达采集移动目标的检测数据过程中移动目标停止，判定移动目标距离所述目标雷达的目标距离在配置的参考距离内时，若所述移动目标的停止时长在第一预设时长内再次移动，则确定所述移动目标为停止保持车辆；以使所述目标雷达按照所述停止保持车辆停止前的目标ID，采集再次移动后的所述停止保持车辆的检测数据；
在目标雷达采集移动目标的检测数据过程中移动目标停止，判定移动目标距离所述目标雷达的目标距离未在所述参考距离内时，若所述移动目标的停止时长在第二预设时长内再次移动，则确定所述移动目标为停止保持车辆；以使所述目标雷达按照所述移动目标停止前的目标ID，采集再次移动后的所述停止保持车辆的检测数据。
7.一种电子设备，其特征在于，所述电子设备包括处理器、通信接口、存储器和通信总线，其中，处理器，通信接口，存储器通过通信总线完成相互间的通信；
存储器，用于存放计算机程序；
处理器，用于执行存储器上所存储的程序时，实现权利要求6所述的方法步骤。
8.一种计算机可读存储介质，其特征在于，所述计算机可读存储介质内存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现权利要求6所述的方法步骤。
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