CN110456321A - 滤除雷达误报的方法、终端设备及存储介质 - Google Patents
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Abstract
本申请适用于雷达探测技术领域,提供了一种滤除雷达误报的方法、终端设备及存储介质,包括:当雷达探测到目标后,获取目标对应的第一雷达数据的序列号,以及目标的第一位置;根据第一雷达数据的序列号获取第二雷达数据;当第二雷达数据中包含目标时,根据第二雷达数据识别目标的第二位置;当第一位置和第二位置的间距小于预设的第一距离阈值时,确定目标为误报信息,并滤除目标对应的记录。由于草丛等植被在风吹作用下的摆动幅度有限,通过设置合理的第一距离阈值,能够高效、可靠地识别出植被晃动或摆动所造成的雷达误报,解决了目前缺乏可靠的技术以滤除植被晃动对毫米波雷达探测造成误报的问题。
Description
技术领域
本申请属于雷达探测技术领域,尤其涉及一种滤除雷达误报的方法、终端设备及存储介质。
背景技术
目前毫米波雷达已经应用在监狱、哨所、边境、机场、油田和变电站等重要场所,起到入侵探测和实时报警的重要作用。在雷达探测的场景中,草丛等植被可能会因风吹造成晃动,从而引起误报。风力的大小、草丛等植被的繁茂程度,都会导致植被晃动的速度变化,可能会造成与行人的速度无法分辨的情况。此外,草丛等植被的反射面积也可能与人的反射面积接近,同样会造成误判。目前,尚未有可靠的技术可以滤除这种误报,严重影响了毫米波雷达的应用和推广。
发明内容
有鉴于此,本申请实施例提供了一种滤除雷达误报的方法、终端设备及存储介质,以解决目前缺乏可靠的技术以滤除植被晃动对毫米波雷达探测造成误报的问题。
根据第一方面,本申请实施例提供了一种滤除雷达误报的方法,包括:当雷达探测到目标后,获取所述目标对应的第一雷达数据的序列号,以及所述目标的第一位置;根据所述第一雷达数据的序列号获取第二雷达数据;当所述第二雷达数据中包含所述目标时,根据所述第二雷达数据识别所述目标的第二位置;当所述第一位置和所述第二位置的间距小于预设的第一距离阈值时,确定所述目标为误报信息,并滤除所述目标对应的记录。
结合第一方面,在本申请的一些实施例中,判断所述第一雷达数据中的目标是否与所述第二雷达数据中的目标为同一目标的过程,包括:当所述第一雷达数据和所述第二雷达数据中分别仅包含一个目标时,分别获取所述第一雷达数据中目标的距离、速度和角度,以及所述第二雷达数据中目标的距离、速度和角度;根据所述第一雷达数据中目标的距离、速度和角度,以及所述第二雷达数据中目标的距离、速度和角度,分别计算所述第一雷达数据中的目标与所述第二雷达数据中的目标之间的距离差值、所述第一雷达数据中的目标与所述第二雷达数据中的目标之间的速度差值,以及所述第一雷达数据中的目标与所述第二雷达数据中的目标之间的角度差值;当所述距离差值小于预设的第二距离阈值,所述速度差值小于预设的速度阈值,且所述角度差值小于预设的角度阈值时,确定所述第一雷达数据中的目标与所述第二雷达数据中的目标为同一目标。
结合第一方面,在本申请的一些实施例中,判断所述第一雷达数据中的目标是否与所述第二雷达数据中的目标为同一目标的过程,还包括:当所述距离差值大于或等于预设的第二距离阈值,或所述速度差值大于或等于预设的速度阈值,或所述角度差值大于或等于预设的角度阈值时,确定所述第一雷达数据中的目标与所述第二雷达数据中的目标不为同一目标。
结合第一方面,在本申请的一些实施例中,判断所述第一雷达数据中的目标是否与所述第二雷达数据中的目标为同一目标的过程,还包括:当所述第一雷达数据和所述第二雷达数据中分别包含多个目标时,选取所述第二雷达数据中的任一目标,并判断所述第二雷达数据中的任一目标是否与所述第一雷达数据中的任一目标对应;当所述第二雷达数据中的任一目标与所述第一雷达数据中的任一目标对应时,确定所述第二雷达数据中的任一目标与所述第一雷达数据中的对应目标为同一目标。
结合第一方面,在本申请的一些实施例中,判断所述第一雷达数据中的目标是否与所述第二雷达数据中的目标为同一目标的过程,还包括:当所述第二雷达数据中的任一目标与所述第一雷达数据中的任一目标均不对应时,确定所述第一雷达数据中的目标与所述第二雷达数据中的目标不为同一目标。
结合第一方面,在本申请的一些实施例中,判断所述第一雷达数据中的目标是否与所述第二雷达数据中的目标为同一目标的过程,还包括:判断是否遍历所述第二雷达数据中的各个目标;当未遍历所述第二雷达数据中的各个目标时,重复执行所述选取所述第二雷达数据中的任一目标,并判断所述第二雷达数据中的任一目标是否与所述第一雷达数据中的任一目标对应的步骤,直至遍历所述第二雷达数据中的各个目标。
结合第一方面,在本申请的一些实施例中,所述判断所述第二雷达数据中的任一目标是否与所述第一雷达数据中的任一目标对应,包括:分别获取所述第一雷达数据中任一目标的距离、速度和角度,以及所述第二雷达数据中任一目标的距离、速度和角度;根据所述第一雷达数据中任一目标的距离、速度和角度,以及所述第二雷达数据中任一目标的距离、速度和角度,分别计算所述第一雷达数据中的任一目标与所述第二雷达数据中的任一目标之间的距离差值、所述第一雷达数据中的任一目标与所述第二雷达数据中的任一目标之间的速度差值,以及所述第一雷达数据中的任一目标与所述第二雷达数据中的任一目标之间的角度差值;当所述距离差值小于预设的第二距离阈值,所述速度差值小于预设的速度阈值,且所述角度差值小于预设的角度阈值时,确定所述第二雷达数据中的任一目标与所述第一雷达数据中的任一目标对应,且所述第二雷达数据中的任一目标与所述第一雷达数据中的对应目标为同一目标。
根据第二方面,本申请实施例提供了一种终端设备,包括:第一位置探测单元,当雷达探测到目标后,用于获取所述目标对应的第一雷达数据的序列号,以及所述目标的第一位置;第二位置探测单元,用于根据所述第一雷达数据的序列号获取第二雷达数据;当所述第二雷达数据中包含所述目标时,所述第二位置探测单元还用于根据所述第二雷达数据识别所述目标的第二位置;判断单元,当所述第一位置和所述第二位置的间距小于预设的第一距离阈值时,用于确定所述目标为误报信息,并滤除所述目标对应的记录。
根据第三方面,本申请实施例提供了一种终端设备,包括存储器、处理器以及存储在所述存储器中并可在所述处理器上运行的计算机程序,所述处理器执行所述计算机程序时实现如第一方面或第一方面任一实施方式所述方法的步骤。
根据第四方面,本申请实施例提供了一种计算机可读存储介质,所述计算机可读存储介质存储有计算机程序,所述计算机程序被处理器执行时实现如第一方面或第一方面任一实施方式所述方法的步骤。
本申请实施例提供的滤除雷达误报的方法,通过检测前后两帧中目标的位置,判断目标的移动是否超出预设的第一距离阈值,并将移动距离未超出第一距离阈值的目标,确认为误报信息,从而滤除雷达探测中的入侵误报。由于草丛等植被在风吹作用下的摆动幅度有限,通过设置合理的第一距离阈值,能够高效、可靠地识别出植被晃动或摆动所造成的雷达误报,解决了目前缺乏可靠的技术以滤除植被晃动对毫米波雷达探测造成误报的问题。
附图说明
为了更清楚地说明本申请实施例中的技术方案,下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍,显而易见地,下面描述中的附图仅仅是本申请的一些实施例,对于本领域普通技术人员来讲,在不付出创造性劳动性的前提下,还可以根据这些附图获得其他的附图。
图1是草丛等植被的移动位置示意图;
图2是人员活动的移动位置示意图;
图3是本申请实施例提供的一种滤除雷达误报的方法的实现流程示意图;
图4是本申请实施例提供的终端设备的示意图;
图5是本申请实施例提供的另一终端设备的示例图。
具体实施方式
以下描述中,为了说明而不是为了限定,提出了诸如特定系统结构、技术之类的具体细节,以便透彻理解本申请实施例。然而,本领域的技术人员应当清楚,在没有这些具体细节的其它实施例中也可以实现本申请。在其它情况中,省略对众所周知的系统、装置、电路以及方法的详细说明,以免不必要的细节妨碍本申请的描述。
草丛等植被在风吹动的情形下,其特征是左右或前后摆动,偏离草丛在静止态时的位置,但是草丛等植被的晃动或摆动一定在一个变化范围以内。如图1所示,假设该变化范围是R,则草丛等植被的移动位置始终在一个以R为半径的圆环内。
图2示出了雷达探测的人员活动示意图。如图2所示,在发生人员入侵时,人的移动轨迹一般会超出以R为半径的圆环。需要说明的是,当行人的运动轨迹如果也是以某一点为中心作左右或前后摆动,则在这种情形下,由于目标的距离变化范围并不大,对于实际的安防并无影响,也可以认为这种情况下的人员活动属于雷达入侵探测的误判。
为了说明本申请所述的技术方案,下面通过具体实施例来进行说明。
本申请实施例提供了一种滤除雷达误报的方法,如图3所示,该方法可以包括:
步骤S101:当雷达探测到目标后,获取目标对应的第一雷达数据的序列号,以及目标的第一位置。
假设雷达在第M帧处理时发现了目标,在不确定目标是否是真实的入侵动作前,先缓存目标的当前位置P0,并将P0记为目标的第一位置,将第M帧记为第一雷达数据的序列号。
在一具体实施方式中,可以采用以下雷达检测算法实现雷达对目标的探测:
(1)雷达的发射机通过软件配置的方式发出时长固定(设为T)、带宽固定(设为B)的调频信号。该调频信号在空间传播,到达行人、车辆和墙体等物体后反射到接收器。
(2)发射机工作的同时接收机也进行接收工作,接收到的信号与发射机的调频信号进行混频,经过低通滤波器,滤除高频部分,留下低频部分。
(3)对低频部分信号进行AD(模拟-数字)采样(采集N1次),并存储数据。
(4)重复以上过程N2次,并存储数据。
(5)根据雷达原理可知,目标信息隐含在以上采集的数据之中。对以上数据进行两次FFT(Fast Fourier Transformation快速傅里叶变换,简称FFT)运算,可得出一幅二维的Range-Doppler图(简称RD图),RD图上的坐标体现目标的距离和径向速度。
(6)通过CFAR(Constant False-Alarm Rate恒虚警率,简称CFAR)检测的方法可以筛选出RD图中的尖峰位置,这些位置的坐标就体现了目标的信息,不同距离或速度的目标在RD图中的位置也不同。
(7)通过接收天线之间的比相测角、比幅测角或三维FFT测角,可以计算出目标与雷达正前方法线间的夹角φ。
(8)根据目标的距离R和角度φ即可确定目标相对雷达的位置。
步骤S102:根据第一雷达数据的序列号获取第二雷达数据。
具体的,可以获取第M+N帧雷达数据,并将第M+N帧记为第二雷达数据的序列号。
步骤S103:判断第一雷达数据中的目标是否与第二雷达数据中的目标为同一目标。当第二雷达数据中包含目标,且第一雷达数据中的目标与第二雷达数据中的目标为同一目标时,执行步骤S104;当第二雷达数据中不包含目标,或者第一雷达数据中的目标与第二雷达数据中的目标并非同一目标时,可以进一步检测后续的雷达数据,即返回步骤S101。
当第一雷达数据和第二雷达数据中分别仅包含一个目标时,可以通过以下几个子步骤实现步骤S103的过程:
步骤S1031:分别获取第一雷达数据中目标的距离、速度和角度,以及第二雷达数据中目标的距离、速度和角度。
步骤S1032:根据第一雷达数据中目标的距离、速度和角度,以及第二雷达数据中目标的距离、速度和角度,分别计算第一雷达数据中的目标与第二雷达数据中的目标之间的距离差值、第一雷达数据中的目标与第二雷达数据中的目标之间的速度差值,以及第一雷达数据中的目标与第二雷达数据中的目标之间的角度差值。
步骤S1033:判断距离差值是否小于预设的第二距离阈值,速度差值是否小于预设的速度阈值,以及角度差值是否小于预设的角度阈值。当距离差值小于预设的第二距离阈值,速度差值小于预设的速度阈值,且角度差值小于预设的角度阈值时,执行步骤S1034;当距离差值大于或等于预设的第二距离阈值,或速度差值大于或等于预设的速度阈值,或角度差值大于或等于预设的角度阈值时,确定第一雷达数据中的目标与第二雷达数据中的目标不为同一目标。
步骤S1034:确定第一雷达数据中的目标与第二雷达数据中的目标为同一目标。
当第一雷达数据和第二雷达数据中分别包含多个目标时,可以通过以下几个子步骤实现步骤S103的过程:
步骤S1031’:选取第二雷达数据中的任一目标,并判断第二雷达数据中的该目标是否与第一雷达数据中的任一目标对应。当第二雷达数据中的任一目标与第一雷达数据中的任一目标对应时,执行步骤S1032’;当第二雷达数据中的任一目标与第一雷达数据中的任一目标均不对应时,确定第一雷达数据中的目标与第二雷达数据中的目标不为同一目标;此时,可以记录第二雷达数据中新发现的目标的航迹,以备后续检测入侵误报时使用。
在判断第二雷达数据中的任一目标是否与第一雷达数据中的任一目标对应的过程中,可以分别获取第一雷达数据中任一目标的距离、速度和角度,以及第二雷达数据中任一目标的距离、速度和角度。根据第一雷达数据中任一目标的距离、速度和角度,以及第二雷达数据中任一目标的距离、速度和角度,分别计算第一雷达数据中的任一目标与第二雷达数据中的任一目标之间的距离差值、第一雷达数据中的任一目标与第二雷达数据中的任一目标之间的速度差值,以及第一雷达数据中的任一目标与第二雷达数据中的任一目标之间的角度差值。当距离差值小于预设的第二距离阈值,速度差值小于预设的速度阈值,且角度差值小于预设的角度阈值时,确定第二雷达数据中的任一目标与第一雷达数据中的任一目标对应,且第二雷达数据中的任一目标与第一雷达数据中的对应目标为同一目标。当距离差值大于或等于预设的第二距离阈值,或速度差值大于或等于预设的速度阈值,或角度差值大于或等于预设的角度阈值时,可以判定用于比较的第二雷达数据中的目标与第一雷达数据中的目标,并非对应的同一目标。
步骤S1032’:确定第二雷达数据中的任一目标与第一雷达数据中的对应目标为同一目标。
步骤S1033’:判断是否遍历第二雷达数据中的各个目标。当未遍历第二雷达数据中的各个目标时,重复执行步骤S1031’,直至遍历第二雷达数据中的各个目标。
在实际应用中,当第M帧首次检测到某一目标时,可以为该首次检测到的目标分配航迹序列号;只要该目标的航迹存在,在接下来的每帧数据到来后,均会对雷达检测数据进行上述目标的航迹关联判断。可以采用上文记述的第二雷达数据(对应于第M帧后的每帧数据)与第一雷达数据(对应于第M帧数据)的关联判定方法,对该目标的航迹进行识别和判断。
如果在检测到上述目标的航迹后,出现连续多帧数据均未再检测到可以关联的雷达数据的情况,则可以删除该目标对应的航迹序列号。
实际应用中,上述步骤S103对于是否为同一目标的判断步骤,应当在接收到每一帧雷达数据后均进行,即需要对每一帧雷达数据均进行航迹关联,以识别每帧雷达数据中的相同目标,并更新航迹信息。
由于在实际应用中,需要在航迹信息进行N次更新后,以第M+N帧的雷达数据与第M帧的雷达数据为依据,进行目标入侵及误判的滤除,因此,需要重点关注第M+N帧与第M帧的雷达数据所检测的目标是否为同一目标,从而在后续步骤中通过第M+N帧与第M帧中同一目标的位置变化,来实现对草丛、树木等植物晃动造成的入侵误判进行滤除。
步骤S104:根据第二雷达数据识别目标的第二位置。在一具体实施方式中,可以将第二雷达数据中目标对应的第二位置记为P1。
步骤S105:判断第一位置和第二位置的间距是否小于预设的第一距离阈值。当第一位置和第二位置的间距小于预设的第一距离阈值时,执行步骤S106;当第一位置和第二位置的间距大于或等于预设的第一距离阈值时,确定目标为入侵目标并报警。
步骤S106:确定目标为误报信息,并滤除目标对应的记录。
在实际应用中,如果第二位置P1与第一位置P0之间的间距大于或等于设定的第一距离阈值R,则可以认为确实发生了真实的入侵动作;如果第二位置P1与第一位置P0之间的间距小于设定的第一距离阈值R,则可以认为没有发生真实的入侵动作,可以去除第M帧记录的第一位置P0相关数据。
本申请实施例提供的滤除雷达误报的方法,通过检测前后两帧中目标的位置,判断目标的移动是否超出预设的第一距离阈值,并将移动距离未超出第一距离阈值的目标,确认为误报信息,从而滤除雷达探测中的入侵误报。由于草丛等植被在风吹作用下的摆动幅度有限,通过设置合理的第一距离阈值,能够高效、可靠地识别出植被晃动或摆动所造成的雷达误报,解决了目前缺乏可靠的技术以滤除植被晃动对毫米波雷达探测造成误报的问题。
应理解,上述实施例中各步骤的序号的大小并不意味着执行顺序的先后,各过程的执行顺序应以其功能和内在逻辑确定,而不应对本申请实施例的实施过程构成任何限定。
本申请实施例还提供了一种终端设备,如图4所示,该终端设备可以包括:
第一位置探测单元401、第二位置探测单元402和判断单元403。
其中,当雷达探测到目标后,第一位置探测单元401用于获取目标对应的第一雷达数据的序列号,以及目标的第一位置;其对应的工作过程可参见上述方法实施例中步骤S101所述。
第二位置探测单元402用于根据第一雷达数据的序列号获取第二雷达数据;当第二雷达数据中包含目标时,第二位置探测单元402还用于根据第二雷达数据识别目标的第二位置;其对应的工作过程可参见上述方法实施例中步骤S102至步骤S104所述。
当第一位置和第二位置的间距小于预设的第一距离阈值时,判断单元403用于确定目标为误报信息,并滤除目标对应的记录;其对应的工作过程可参见上述方法实施例中步骤S105至步骤S106所述。
图5是本申请一实施例提供的另一终端设备的示意图。如图5所示,该实施例的终端设备600包括:处理器601、存储器602以及存储在所述存储器602中并可在所述处理器601上运行的计算机程序603,例如滤除雷达误报的程序。所述处理器601执行所述计算机程序603时实现上述各个滤除雷达误报的方法实施例中的步骤,例如图3所示的步骤S101至步骤S106。或者,所述处理器601执行所述计算机程序603时实现上述各装置实施例中各模块/单元的功能,例如图4所示第一位置探测单元401、第二位置探测单元402和判断单元403的功能。
所述计算机程序603可以被分割成一个或多个模块/单元,所述一个或者多个模块/单元被存储在所述存储器602中,并由所述处理器601执行,以完成本申请。所述一个或多个模块/单元可以是能够完成特定功能的一系列计算机程序指令段,该指令段用于描述所述计算机程序603在所述终端设备600中的执行过程。例如,所述计算机程序603可以被分割成同步模块、汇总模块、获取模块、返回模块(虚拟装置中的模块)。
所述终端设备600可以是桌上型计算机、笔记本、掌上电脑及云端服务器等计算设备。所述终端设备可包括,但不仅限于,处理器601、存储器602。本领域技术人员可以理解,图5仅仅是终端设备600的示例,并不构成对终端设备600的限定,可以包括比图示更多或更少的部件,或者组合某些部件,或者不同的部件,例如所述终端设备还可以包括输入输出设备、网络接入设备、总线等。
所称处理器601可以是中央处理单元(Central Processing Unit,CPU),还可以是其他通用处理器、数字信号处理器(Digital Signal Processor,DSP)、专用集成电路(Application Specific Integrated Circuit,ASIC)、现成可编程门阵列(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、分立硬件组件等。通用处理器可以是微处理器或者该处理器也可以是任何常规的处理器等。
所述存储器602可以是所述终端设备600的内部存储单元,例如终端设备600的硬盘或内存。所述存储器602也可以是所述终端设备600的外部存储设备,例如所述终端设备600上配备的插接式硬盘,智能存储卡(Smart Media Card,SMC),安全数字(SecureDigital,SD)卡,闪存卡(Flash Card)等。进一步地,所述存储器602还可以既包括所述终端设备600的内部存储单元也包括外部存储设备。所述存储器602用于存储所述计算机程序以及所述终端设备所需的其他程序和数据。所述存储器602还可以用于暂时地存储已经输出或者将要输出的数据。
所属领域的技术人员可以清楚地了解到,为了描述的方便和简洁,仅以上述各功能单元、模块的划分进行举例说明,实际应用中,可以根据需要而将上述功能分配由不同的功能单元、模块完成,即将所述装置的内部结构划分成不同的功能单元或模块,以完成以上描述的全部或者部分功能。实施例中的各功能单元、模块可以集成在一个处理单元中,也可以是各个单元单独物理存在,也可以两个或两个以上单元集成在一个单元中,上述集成的单元既可以采用硬件的形式实现,也可以采用软件功能单元的形式实现。另外,各功能单元、模块的具体名称也只是为了便于相互区分,并不用于限制本申请的保护范围。上述系统中单元、模块的具体工作过程,可以参考前述方法实施例中的对应过程,在此不再赘述。
在上述实施例中,对各个实施例的描述都各有侧重,某个实施例中没有详述或记载的部分,可以参见其它实施例的相关描述。
本领域普通技术人员可以意识到,结合本文中所公开的实施例描述的各示例的单元及算法步骤,能够以电子硬件、或者计算机软件和电子硬件的结合来实现。这些功能究竟以硬件还是软件方式来执行,取决于技术方案的特定应用和设计约束条件。专业技术人员可以对每个特定的应用来使用不同方法来实现所描述的功能,但是这种实现不应认为超出本申请的范围。
在本申请所提供的实施例中,应该理解到,所揭露的装置/终端设备和方法,可以通过其它的方式实现。例如,以上所描述的装置/终端设备实施例仅仅是示意性的,例如,所述模块或单元的划分,仅仅为一种逻辑功能划分,实际实现时可以有另外的划分方式,例如多个单元或组件可以结合或者可以集成到另一个系统,或一些特征可以忽略,或不执行。另一点,所显示或讨论的相互之间的耦合或直接耦合或通讯连接可以是通过一些接口,装置或单元的间接耦合或通讯连接,可以是电性,机械或其它的形式。
所述作为分离部件说明的单元可以是或者也可以不是物理上分开的,作为单元显示的部件可以是或者也可以不是物理单元,即可以位于一个地方,或者也可以分布到多个网络单元上。可以根据实际的需要选择其中的部分或者全部单元来实现本实施例方案的目的。
另外,在本申请各个实施例中的各功能单元可以集成在一个处理单元中,也可以是各个单元单独物理存在,也可以两个或两个以上单元集成在一个单元中。上述集成的单元既可以采用硬件的形式实现,也可以采用软件功能单元的形式实现。
所述集成的模块/单元如果以软件功能单元的形式实现并作为独立的产品销售或使用时,可以存储在一个计算机可读取存储介质中。基于这样的理解,本申请实现上述实施例方法中的全部或部分流程,也可以通过计算机程序来指令相关的硬件来完成,所述的计算机程序可存储于一计算机可读存储介质中,该计算机程序在被处理器执行时,可实现上述各个方法实施例的步骤。。其中,所述计算机程序包括计算机程序代码,所述计算机程序代码可以为源代码形式、对象代码形式、可执行文件或某些中间形式等。所述计算机可读介质可以包括:能够携带所述计算机程序代码的任何实体或装置、记录介质、U盘、移动硬盘、磁碟、光盘、计算机存储器、只读存储器(ROM,Read-Only Memory)、随机存取存储器(RAM,Random Access Memory)、电载波信号、电信信号以及软件分发介质等。需要说明的是,所述计算机可读介质包含的内容可以根据司法管辖区内立法和专利实践的要求进行适当的增减,例如在某些司法管辖区,根据立法和专利实践,计算机可读介质不包括电载波信号和电信信号。
以上所述实施例仅用以说明本申请的技术方案,而非对其限制;尽管参照前述实施例对本申请进行了详细的说明,本领域的普通技术人员应当理解:其依然可以对前述各实施例所记载的技术方案进行修改,或者对其中部分技术特征进行等同替换;而这些修改或者替换,并不使相应技术方案的本质脱离本申请各实施例技术方案的精神和范围,均应包含在本申请的保护范围之内。
Claims (10)
1.一种滤除雷达误报的方法,其特征在于,包括:
当雷达探测到目标后,获取所述目标对应的第一雷达数据的序列号,以及所述目标的第一位置;
根据所述第一雷达数据的序列号获取第二雷达数据;
当所述第二雷达数据中包含所述目标时,根据所述第二雷达数据识别所述目标的第二位置;
当所述第一位置和所述第二位置的间距小于预设的第一距离阈值时,确定所述目标为误报信息,并滤除所述目标对应的记录。
2.如权利要求1所述的滤除雷达误报的方法,其特征在于,判断所述第一雷达数据中的目标是否与所述第二雷达数据中的目标为同一目标的过程,包括:
当所述第一雷达数据和所述第二雷达数据中分别仅包含一个目标时,分别获取所述第一雷达数据中目标的距离、速度和角度,以及所述第二雷达数据中目标的距离、速度和角度;
根据所述第一雷达数据中目标的距离、速度和角度,以及所述第二雷达数据中目标的距离、速度和角度,分别计算所述第一雷达数据中的目标与所述第二雷达数据中的目标之间的距离差值、所述第一雷达数据中的目标与所述第二雷达数据中的目标之间的速度差值,以及所述第一雷达数据中的目标与所述第二雷达数据中的目标之间的角度差值;
当所述距离差值小于预设的第二距离阈值,所述速度差值小于预设的速度阈值,且所述角度差值小于预设的角度阈值时,确定所述第一雷达数据中的目标与所述第二雷达数据中的目标为同一目标。
3.如权利要求2所述的滤除雷达误报的方法,其特征在于,判断所述第一雷达数据中的目标是否与所述第二雷达数据中的目标为同一目标的过程,还包括:
当所述距离差值大于或等于预设的第二距离阈值,或所述速度差值大于或等于预设的速度阈值,或所述角度差值大于或等于预设的角度阈值时,确定所述第一雷达数据中的目标与所述第二雷达数据中的目标不为同一目标。
4.如权利要求1所述的滤除雷达误报的方法,其特征在于,判断所述第一雷达数据中的目标是否与所述第二雷达数据中的目标为同一目标的过程,还包括:
当所述第一雷达数据和所述第二雷达数据中分别包含多个目标时,选取所述第二雷达数据中的任一目标,并判断所述第二雷达数据中的任一目标是否与所述第一雷达数据中的任一目标对应;
当所述第二雷达数据中的任一目标与所述第一雷达数据中的任一目标对应时,确定所述第二雷达数据中的任一目标与所述第一雷达数据中的对应目标为同一目标。
5.如权利要求4所述的滤除雷达误报的方法,其特征在于,判断所述第一雷达数据中的目标是否与所述第二雷达数据中的目标为同一目标的过程,还包括:
当所述第二雷达数据中的任一目标与所述第一雷达数据中的任一目标均不对应时,确定所述第一雷达数据中的目标与所述第二雷达数据中的目标不为同一目标。
6.如权利要求4或5所述的滤除雷达误报的方法,其特征在于,判断所述第一雷达数据中的目标是否与所述第二雷达数据中的目标为同一目标的过程,还包括:
判断是否遍历所述第二雷达数据中的各个目标;
当未遍历所述第二雷达数据中的各个目标时,重复执行所述选取所述第二雷达数据中的任一目标,并判断所述第二雷达数据中的任一目标是否与所述第一雷达数据中的任一目标对应的步骤,直至遍历所述第二雷达数据中的各个目标。
7.如权利要求6所述的滤除雷达误报的方法,其特征在于,所述判断所述第二雷达数据中的任一目标是否与所述第一雷达数据中的任一目标对应,包括:
分别获取所述第一雷达数据中任一目标的距离、速度和角度,以及所述第二雷达数据中任一目标的距离、速度和角度;
根据所述第一雷达数据中任一目标的距离、速度和角度,以及所述第二雷达数据中任一目标的距离、速度和角度,分别计算所述第一雷达数据中的任一目标与所述第二雷达数据中的任一目标之间的距离差值、所述第一雷达数据中的任一目标与所述第二雷达数据中的任一目标之间的速度差值,以及所述第一雷达数据中的任一目标与所述第二雷达数据中的任一目标之间的角度差值;
当所述距离差值小于预设的第二距离阈值,所述速度差值小于预设的速度阈值,且所述角度差值小于预设的角度阈值时,确定所述第二雷达数据中的任一目标与所述第一雷达数据中的任一目标对应,且所述第二雷达数据中的任一目标与所述第一雷达数据中的对应目标为同一目标。
8.一种终端设备,其特征在于,包括:
第一位置探测单元,当雷达探测到目标后,用于获取所述目标对应的第一雷达数据的序列号,以及所述目标的第一位置;
第二位置探测单元,用于根据所述第一雷达数据的序列号获取第二雷达数据;当所述第二雷达数据中包含所述目标时,所述第二位置探测单元还用于根据所述第二雷达数据识别所述目标的第二位置;
判断单元,当所述第一位置和所述第二位置的间距小于预设的第一距离阈值时,用于确定所述目标为误报信息,并滤除所述目标对应的记录。
9.一种终端设备,包括存储器、处理器以及存储在所述存储器中并可在所述处理器上运行的计算机程序,其特征在于,所述处理器执行所述计算机程序时实现如权利要求1至7任一项所述方法的步骤。
10.一种计算机可读存储介质,所述计算机可读存储介质存储有计算机程序,其特征在于,所述计算机程序被处理器执行时实现如权利要求1至7任一项所述方法的步骤。
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Cited By (6)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN111025288A (zh) * | 2019-12-27 | 2020-04-17 | 森思泰克河北科技有限公司 | 安防雷达监测装置及系统 |
CN111427032A (zh) * | 2020-04-24 | 2020-07-17 | 森思泰克河北科技有限公司 | 基于毫米波雷达的房间墙体轮廓识别方法及终端设备 |
CN111812601A (zh) * | 2020-07-06 | 2020-10-23 | 南京隼眼电子科技有限公司 | 雷达性能的评估方法及存储介质 |
CN112254755A (zh) * | 2020-11-11 | 2021-01-22 | 北京邮电大学 | 测量信号处理方法、装置、电子设备及可读存储介质 |
CN113391289A (zh) * | 2021-06-11 | 2021-09-14 | 森思泰克河北科技有限公司 | 一种雷达虚假目标抑制方法、装置及终端设备 |
CN117111019A (zh) * | 2023-10-25 | 2023-11-24 | 深圳市先创数字技术有限公司 | 一种基于雷达探测的目标跟踪监控方法和系统 |
Citations (10)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
EP1756618A2 (en) * | 2004-04-14 | 2007-02-28 | Safeview, Inc. | Surveilled subject imaging with object identification |
CN101282266A (zh) * | 2008-03-05 | 2008-10-08 | 中科院嘉兴中心微系统所分中心 | 一种智能防入侵微波雷达无线传感器网络 |
CN103679988A (zh) * | 2012-09-14 | 2014-03-26 | 成都扬帆电力制造有限公司 | 一种区域性入侵报警装置 |
CN104392464A (zh) * | 2014-09-30 | 2015-03-04 | 天津艾思科尔科技有限公司 | 一种基于彩色视频图像的人为入侵检测方法 |
CN105528796A (zh) * | 2015-12-08 | 2016-04-27 | 武汉大学 | 一种穿墙探测雷达在多运动目标场景下对虚假目标实时剔除的方法 |
CN108228798A (zh) * | 2017-12-29 | 2018-06-29 | 百度在线网络技术(北京)有限公司 | 确定点云数据之间的匹配关系的方法和装置 |
CN108764373A (zh) * | 2018-06-08 | 2018-11-06 | 北京领骏科技有限公司 | 一种用于自动驾驶中的传感器数据过滤及融合方法 |
CN109613492A (zh) * | 2018-11-27 | 2019-04-12 | 西安电子工程研究所 | 一种雷达导引头抑制地面闪烁干扰的方法 |
CN109886308A (zh) * | 2019-01-25 | 2019-06-14 | 中国汽车技术研究中心有限公司 | 一种基于目标级别的双传感器数据融合方法和装置 |
CN109901156A (zh) * | 2019-01-25 | 2019-06-18 | 中国汽车技术研究中心有限公司 | 一种车辆毫米波雷达和摄像头的目标融合方法和装置 |
-
2019
- 2019-08-21 CN CN201910773839.1A patent/CN110456321B/zh active Active
Patent Citations (10)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
EP1756618A2 (en) * | 2004-04-14 | 2007-02-28 | Safeview, Inc. | Surveilled subject imaging with object identification |
CN101282266A (zh) * | 2008-03-05 | 2008-10-08 | 中科院嘉兴中心微系统所分中心 | 一种智能防入侵微波雷达无线传感器网络 |
CN103679988A (zh) * | 2012-09-14 | 2014-03-26 | 成都扬帆电力制造有限公司 | 一种区域性入侵报警装置 |
CN104392464A (zh) * | 2014-09-30 | 2015-03-04 | 天津艾思科尔科技有限公司 | 一种基于彩色视频图像的人为入侵检测方法 |
CN105528796A (zh) * | 2015-12-08 | 2016-04-27 | 武汉大学 | 一种穿墙探测雷达在多运动目标场景下对虚假目标实时剔除的方法 |
CN108228798A (zh) * | 2017-12-29 | 2018-06-29 | 百度在线网络技术(北京)有限公司 | 确定点云数据之间的匹配关系的方法和装置 |
CN108764373A (zh) * | 2018-06-08 | 2018-11-06 | 北京领骏科技有限公司 | 一种用于自动驾驶中的传感器数据过滤及融合方法 |
CN109613492A (zh) * | 2018-11-27 | 2019-04-12 | 西安电子工程研究所 | 一种雷达导引头抑制地面闪烁干扰的方法 |
CN109886308A (zh) * | 2019-01-25 | 2019-06-14 | 中国汽车技术研究中心有限公司 | 一种基于目标级别的双传感器数据融合方法和装置 |
CN109901156A (zh) * | 2019-01-25 | 2019-06-18 | 中国汽车技术研究中心有限公司 | 一种车辆毫米波雷达和摄像头的目标融合方法和装置 |
Cited By (9)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN111025288A (zh) * | 2019-12-27 | 2020-04-17 | 森思泰克河北科技有限公司 | 安防雷达监测装置及系统 |
CN111025288B (zh) * | 2019-12-27 | 2022-05-31 | 森思泰克河北科技有限公司 | 安防雷达监测装置及系统 |
CN111427032A (zh) * | 2020-04-24 | 2020-07-17 | 森思泰克河北科技有限公司 | 基于毫米波雷达的房间墙体轮廓识别方法及终端设备 |
CN111812601A (zh) * | 2020-07-06 | 2020-10-23 | 南京隼眼电子科技有限公司 | 雷达性能的评估方法及存储介质 |
CN112254755A (zh) * | 2020-11-11 | 2021-01-22 | 北京邮电大学 | 测量信号处理方法、装置、电子设备及可读存储介质 |
CN113391289A (zh) * | 2021-06-11 | 2021-09-14 | 森思泰克河北科技有限公司 | 一种雷达虚假目标抑制方法、装置及终端设备 |
CN113391289B (zh) * | 2021-06-11 | 2022-12-30 | 森思泰克河北科技有限公司 | 一种雷达虚假目标抑制方法、装置及终端设备 |
CN117111019A (zh) * | 2023-10-25 | 2023-11-24 | 深圳市先创数字技术有限公司 | 一种基于雷达探测的目标跟踪监控方法和系统 |
CN117111019B (zh) * | 2023-10-25 | 2024-01-09 | 深圳市先创数字技术有限公司 | 一种基于雷达探测的目标跟踪监控方法和系统 |
Also Published As
Publication number | Publication date |
---|---|
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