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CN112946630B - 一种基于毫米波雷达的人员计数跟踪方法 - Google Patents

一种基于毫米波雷达的人员计数跟踪方法 Download PDF

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Abstract

本发明公开了一种基于毫米波雷达的人员计数跟踪方法，对毫米波雷达的各帧数据进行的处理过程包括以下步骤：(S1)对当前帧的回波信号进行处理，得到当前帧的目标点云矩阵；(S2)对目标点云矩阵进行聚类分析，得到各目标物对应的目标物簇；(S3)目标物簇的状态类型包括可疑、确定、静止以及离开，本步骤中结合上一帧数据，确定当前帧中各目标物簇的ID及状态，并统计状态由可疑转换至确定的新增目标物数目以及状态由确定转换至离开的离去目标物数目。本方法增加目标的可疑和静止两个状态以及可信度概念，解决目标静止后即消失的问题，同时减少误检，提高检测的可靠性。

Description

一种基于毫米波雷达的人员计数跟踪方法
技术领域
本发明设计传感器领域，特别涉及一种基于毫米波雷达的人员计数跟踪方法。
背景技术
随着科技的发展，工厂、城市等对于智能检测和人员安全防护的需求也日益增加。而实现智能工厂和智能城市的重要一环，就是人员的检测和人数的统计。
毫米波雷达能够穿透雨、雪、雾，在室内外均能够稳定检测，且毫米波段对于人的微小动作灵敏度很高，是人员检测和人数统计的有效手段。
目前的人数统计方法包括：被动红外线探测器(PIR)、光学摄像头、激光雷达等。被动红外线探测器，通过感应移动物体与背景温度的差异进行检测。具有低功耗，技术简单的优点。光学摄像头能够进行人像分析，确定人员的数量和行为。红外摄像头在夜晚也能工作。激光雷达具有很高的角分辨率，并能够提供目标的距离、方位等信息，绘制地图。毫米波雷达则对于人体的动作检测灵敏度极高，能够检测呼吸、打字的微小动作，检测距离可达几十米，且不易受天气、环境影响。
现有技术的缺点：
(1)被动红外线探测器在室外受光照、温度等影响较大，易产生误检，且量程小，动作检测灵敏度低。
(2)摄像头会受阴影、遮挡、光线、环境等因素影响，算法要求复杂，且可能造成暴露隐私问题。
(3)激光雷达在室外强光下，量程会衰减，且软件算法复杂，计算量大。
(4)毫米波雷达检测目标物时，当目标位静止，则无法检测，人员计数出错。且通常采用基于密度的聚类算法，计算量较大。噪声干扰也易造成人员误检。
发明内容
本发明的目的是提供一种基于毫米波雷达的人员计数跟踪方法，该方法通过毫米波雷达的探测结果进行聚类得到各目标物的目标物簇；并根据各帧的检测结果对目标物的状态进行转换判断，实现了人员计数及跟踪，解决了现有技术中存在的问题。
本发明的技术方案是，一种基于毫米波雷达的人员计数跟踪方法，对毫米波雷达的各帧数据进行的处理过程包括以下步骤：
(S1)对当前帧的回波信号进行处理，得到当前帧的目标点云矩阵；
(S2)对目标点云矩阵进行聚类分析，得到各目标物对应的目标物簇；
(S3)目标物簇的状态类型包括可疑、确定、静止以及离开，本步骤中结合上一帧数据，确定当前帧中各目标物簇的ID及状态，并统计状态由可疑转换至确定的新增目标物数目以及状态由确定转换至离开的离去目标物数目。
本发明的进一步改进在于，所述毫米波雷达发射的信号为76～81GHz的毫米波，采用锯齿波调频，调频带宽为5GHz。
本发明的进一步改进在于，所述毫米波雷达接收回波信号的过程中，由接收天线接收回波信号；接收信号与发射信号经过混频，得到中频信号，由MCU进行采集。
本发明的进一步改进在于，步骤(S1)包括：
(S11)对所述中频信号进行一维FFT，提取距离维信息；对多个调频周期的一维FFT结果进行二维FFT，提取速度维信息，生成R-V矩阵。
(S12)利用CFAR算法对R-V矩阵进行目标点提取，生成目标点云矩阵；
(S13)利用多通道接收天线信号相位差，对目标点角度进行计算，利用卡尔曼滤波进行目标追踪，得出运动参数，更新目标点云矩阵的运动参数。
本发明的进一步改进在于，步骤(S2)包括：根据目标物极限体积，以速度升序的标准建立目标点云矩阵；对目标点云矩阵中速度进行初步分类，并提取分类后的距离、速度居中点作为目标物簇质心；将质心与相邻目标点加入目标物簇，从而得到各目标物对应的目标物簇。
本发明的进一步改进在于，确定当前帧中各目标物簇的ID及状态的过程中：
若当前帧中某个目标物簇在上一帧数据中没有对应的目标物簇，则将该目标物簇的状态设置为可疑；
若当前帧中某个目标物簇在上一帧数据中存在对应的可疑目标物簇，则将该目标物簇的状态设置为可疑，对其可信度进行增加；当其可信度大于可信度阈值时，将其状态转换为确定并配置ID，并对新增目标物数目加一；
若上一帧数据中某个确定或静止的目标物簇在当前帧中没有对应的目标物簇，且该目标物簇的预测范围位于检测区域内，则在当前帧中保留该目标物簇，并将该目标物簇的状态转换为静止；
若当前帧中某个目标物簇与上一帧数据中的某个静止的目标物簇对应，且该目标物簇的速度达到运动阈值，则将该目标物簇的状态设置为确定；
若当前帧中某个目标物簇与上一帧数据中的某个确定的目标物簇对应，则将该目标物簇的状态设置为确定，并将其ID设置为对应目标物簇的ID；
若上一帧数据中某个确定的目标物簇在当前帧中没有对应的目标物簇，且该目标物簇的预测范围位于检测区域外，则将该目标物的状态转换为离开，注销其ID，并对离去目标物数目加一。
本发明的进一步改进在于，每个目标物簇包括多数量的目标点以及各目标点的运动参数；步骤S3中，采用卡尔曼滤波跟踪算法确定上一帧数据中的某个目标物簇与当前帧中某个目标物簇是否对应。
本发明的进一步改进在于，当前帧中，若某个目标物簇处于静止状态的持续时间大于超时阈值，则删除该目标物，并注销对应ID。
本发明的有益效果为：
1)采用毫米波雷达进行人员检测、跟踪和人数统计，不涉及隐私问题。
2)采用中值提取质心，填充目标物簇矩阵的目标识别方法，算法简单，计算量小。
3)增加目标的可疑和静止两个状态以及可信度概念，解决目标静止后即消失的问题，同时减少误检，提高检测的可靠性。
4)通过卡尔曼滤波跟踪算法对目标进行下一时刻的预测匹配，以实现目标物跟踪的功能。
附图说明
图1是本发明基于毫米波雷达的人员计数跟踪方法的流程图；
图2是本发明采用的毫米波雷达系统的原理图；
图3是目标物簇矩阵的获取过程的示意图；
图4是获取点云矩阵的过程的流程图。
具体实施方式
如图1、2所示，本发明的实施例提供了一种基于毫米波雷达的人员计数跟踪方法，该方法采用的毫米波雷达由射频前端，毫米波雷达芯片，处理器及上位机组成。雷达芯片控制射频前端进行信号发射和接收，并进行混频处理，处理器采集信号并进行信号解算和相关算法，并将处理结果发送至上位机进行显示。该毫米波雷达发射的信号为76～81GHz的毫米波，采用锯齿波调频，调频带宽为5GHz。检测区域6m*6m。毫米波雷达接收回波信号的过程中，由接收天线接收回波信号；接收信号与发射信号经过混频，得到中频信号，由MCU进行采集处理。毫米波雷达对检测区域进行周期性扫描，每次扫描得到一帧数据，对毫米波雷达的各帧数据进行的处理过程包括以下步骤：
(S1)对当前帧的回波信号进行处理，得到当前帧的目标点云矩阵。本步骤具体包括：
(S11)对所述中频信号进行一维FFT，提取距离维信息；对多个调频周期的一维FFT结果进行二维FFT，提取速度维信息，生成R-V矩阵(距离-速度矩阵)。
(S12)利用CFAR算法对R-V矩阵进行目标点提取，生成目标点云矩阵；
(S13)利用多通道接收天线信号相位差，对目标点角度进行计算，利用卡尔曼滤波进行目标追踪，得出运动参数，更新目标点云矩阵的运动参数。
(S2)对目标点云矩阵进行聚类分析，得到各目标物对应的目标物簇。如图3、4所示，本步骤中，根据目标物极限体积，以速度升序的标准建立目标点云矩阵；对目标点云矩阵中速度进行初步分类，并提取分类后的距离、速度居中点作为目标物簇质心；将质心与相邻目标点加入目标物簇，从而得到各目标物对应的目标物簇。
(S3)目标物簇的状态类型包括可疑、确定、静止以及离开，本步骤中结合上一帧数据，确定当前帧中各目标物簇的ID及状态，并统计状态由可疑转换至确定的新增目标物数目以及状态由确定转换至离开的离去目标物数目。
具体的，确定当前帧中各目标物簇的ID及状态的过程中：
若当前帧中某个目标物簇在上一帧数据中没有对应的目标物簇，则将该目标物簇的状态设置为可疑；
若当前帧中某个目标物簇在上一帧数据中存在对应的状态为可疑的目标物簇，则将该目标物簇的状态设置为可疑，对其可信度进行增加；当其可信度大于可信度阈值时，将其状态转换为确定并配置ID，并对新增目标物数目加一；
若上一帧数据中某个确定或静止的目标物簇在当前帧中没有对应的目标物簇，且该目标物簇的预测范围位于检测区域内，则在当前帧中保留该目标物簇，并将该目标物簇的状态转换为静止；若某个目标物簇处于静止状态的持续时间大于超时阈值，则删除该目标物，并注销对应ID；
若当前帧中某个目标物簇与上一帧数据中的某个静止的目标物簇对应，且该目标物簇的速度达到运动阈值，则将该目标物簇的状态设置为确定；
若当前帧中某个目标物簇与上一帧数据中的某个确定的目标物簇对应，则将该目标物簇的状态设置为确定，将ID设置为对应目标物簇的ID；
若上一帧数据中某个确定的目标物簇在当前帧中没有对应的目标物簇，且该目标物簇的预测范围位于检测区域外，则将该目标物的状态转换为离开，注销其ID，并对离去目标物数目加一。
本实施例中，每个目标物簇包括多数量的目标点以及各目标点的运动参数；步骤S3中，采用卡尔曼滤波跟踪算法确定上一帧数据中的某个目标物簇与当前帧中某个目标物簇是否对应，两个目标物簇对应指的是这两个目标物簇是同一个目标物在两帧数据中形成的两个目标物簇。卡尔曼滤波跟踪算法为本领域的现有技术。
以上详细描述了本发明的较佳具体实施例。应当理解，本领域的普通技术人员无需创造性劳动就可以根据本发明的构思作出诸多修改和变化。因此，凡本技术领域中技术人员依本发明的构思在现有技术的基础上通过逻辑分析、推理或者有限的实验可以得到的技术方案，皆应在由权利要求书所确定的保护范围内。

Claims (7)

1.一种基于毫米波雷达的人员计数跟踪方法，其特征在于，对毫米波雷达的各帧数据进行的处理过程包括以下步骤：
(S1)对当前帧的回波信号进行处理，得到当前帧的目标点云矩阵；
(S2)对目标点云矩阵进行聚类分析，得到各目标物对应的目标物簇；
(S3)目标物簇的状态类型包括可疑、确定、静止以及离开，本步骤中结合上一帧数据，确定当前帧中各目标物簇的ID及状态，并统计状态由可疑转换至确定的新增目标物数目以及状态由确定转换至离开的离去目标物数目；
确定当前帧中各目标物簇的ID及状态的过程中：
若当前帧中某个目标物簇在上一帧数据中没有对应的目标物簇，则将该目标物簇的状态设置为可疑；
若当前帧中某个目标物簇在上一帧数据中存在对应的可疑目标物簇，则将该目标物簇的状态设置为可疑，对其可信度进行增加；当其可信度大于可信度阈值时，将其状态转换为确定并配置ID，并对新增目标物数目加一；
若上一帧数据中某个确定或静止的目标物簇在当前帧中没有对应的目标物簇，且该目标物簇的预测范围位于检测区域内，则在当前帧中保留该目标物簇，并将该目标物簇的状态转换为静止；
若当前帧中某个目标物簇与上一帧数据中的某个静止的目标物簇对应，且该目标物簇的速度达到运动阈值，则将该目标物簇的状态设置为确定；
若当前帧中某个目标物簇与上一帧数据中的某个确定的目标物簇对应，则将该目标物簇的状态设置为确定，并将其ID设置为对应目标物簇的ID；
若上一帧数据中某个确定的目标物簇在当前帧中没有对应的目标物簇，且该目标物簇的预测范围位于检测区域外，则将该目标物的状态转换为离开，注销其ID，并对离去目标物数目加一。
2.根据权利要求1所述的一种基于毫米波雷达的人员计数跟踪方法，其特征在于，所述毫米波雷达发射的信号为76～81GHz的毫米波，采用锯齿波调频，调频带宽为5GHz。
3.根据权利要求1所述的一种基于毫米波雷达的人员计数跟踪方法，其特征在于，所述毫米波雷达接收回波信号的过程中，由接收天线接收回波信号；接收信号与发射信号经过混频，得到中频信号，由MCU进行采集。
4.根据权利要求3所述的一种基于毫米波雷达的人员计数跟踪方法，其特征在于，步骤(S1)包括：
(S11)对所述中频信号进行一维FFT，提取距离维信息；对多个调频周期的一维FFT结果进行二维FFT，提取速度维信息，生成R-V矩阵；
(S12)利用CFAR算法对R-V矩阵进行目标点提取，生成目标点云矩阵；
(S13)利用多通道接收天线信号相位差，对目标点角度进行计算，利用卡尔曼滤波进行目标追踪，得出运动参数，更新目标点云矩阵的运动参数。
5.根据权利要求4所述的一种基于毫米波雷达的人员计数跟踪方法，其特征在于，步骤(S2)包括：根据目标物极限体积，以速度升序的标准建立目标点云矩阵；对目标点云矩阵中速度进行初步分类，并提取分类后的距离、速度居中点作为目标物簇质心；将质心与相邻目标点加入目标物簇，从而得到各目标物对应的目标物簇。
6.根据权利要求1所述的一种基于毫米波雷达的人员计数跟踪方法，其特征在于，每个目标物簇包括多数量的目标点以及各目标点的运动参数；步骤S3中，采用卡尔曼滤波跟踪算法确定上一帧数据中的某个目标物簇与当前帧中某个目标物簇是否对应。
7.根据权利要求1所述的一种基于毫米波雷达的人员计数跟踪方法，其特征在于，当前帧中，若某个目标物簇处于静止状态的持续时间大于超时阈值，则删除该目标物，并注销对应ID。
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