CN110726976B - 目标信息校准方法、装置和终端设备 - Google Patents
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Abstract
本发明适用于车载雷达技术领域,提供了一种目标信息校准方法、装置和终端设备。该方法包括:获取多个雷达对同一目标采集的原始能量帧,并确定每个原始能量帧的感兴趣区域、噪声区域和感兴趣邻近区域;根据所述每个原始能量帧的感兴趣区域、噪声区域和感兴趣邻近区域确定每个雷达的校准参数;根据每个雷达的所述校准参数建立对应的校准模型,并基于所述校准模型对每个雷达实时采集的原始能量帧中的目标能量进行校准。本发明保证了校准后的目标数据一致性,进一步提高目标识别的准确性。
Description
技术领域
本发明属于车载雷达技术领域,尤其涉及一种目标信息校准方法、装置和终端设备。
背景技术
目标检测、关联和跟踪是汽车装置实现碰撞报警、主动避障、自适应巡航等功能的技术基础。车载雷达在制作完成后由于天线角度差异、器件差异等原因会造成对同一目标检测到的能量强度不一致,有时这种差异会很大,造成后续目标识别准确率很低。
发明内容
有鉴于此,本发明实施例提供了一种目标信息校准方法、装置和终端设备,以解决现有雷达对同一目标检测到的能量强度不一致,影响目标识别准确性的问题。
本发明实施例的第一方面提供了一种目标信息校准方法,包括:
获取多个雷达对同一目标采集的原始能量帧,并确定每个原始能量帧的感兴趣区域、噪声区域和感兴趣邻近区域;
根据所述每个原始能量帧的感兴趣区域、噪声区域和感兴趣邻近区域确定每个雷达的校准参数;
根据每个雷达的所述校准参数建立对应的校准模型,并基于所述校准模型对每个雷达实时采集的原始能量帧中的目标能量进行校准。
可选的,根据所述每个原始能量帧的感兴趣区域、噪声区域和感兴趣邻近区域确定每个雷达的校准参数,包括:
计算每个所述原始能量帧的感兴趣区域的第一均值、噪声区域的第二均值和感兴趣邻近区域的第三均值;
根据每个所述原始能量帧的第一均值、第二均值和第三均值计算每个雷达的校准参数。
可选的,在计算每个所述原始能量帧的感兴趣区域的第一均值、噪声区域的第二均值和感兴趣邻近区域的第三均值之后,还包括:获取所述目标的真实能量值;
相应的,根据每个所述原始能量帧的第一均值、第二均值和第三均值计算每个雷达的校准参数,包括:
根据每个原始能量帧的第二均值和第三均值计算每个雷达的噪声系数;
根据所述目标的真实能量值、每个原始能量帧的第一均值和第三均值计算每个雷达的校准系数。
可选的,根据每个原始能量帧的第二均值和第三均值计算每个雷达的噪声系数,包括:通过
wn=rn_nearby/rn_noise
计算所述噪声系数w;其中,rn_nearby为雷达n的第三均值,rn_noise为雷达n的第二均值,wn是雷达n的噪声系数。
可选的,根据所述目标的真实能量值、每个原始能量帧的第一均值和第三均值计算每个雷达的校准系数,包括:通过
r=hn*(rn_care-rn_care_noise)
计算所述校准系数h;其中,r为所述目标的真实能量值,rn_care为雷达n的第一均值,rn_care_noise为雷达n的第三均值,hn是雷达n的校准系数。
本发明实施例的第二方面提供了一种目标信息校准装置,包括:
区域确定模块,用于获取多个雷达对同一目标采集的原始能量帧,并确定每个原始能量帧的感兴趣区域、噪声区域和感兴趣邻近区域;
校准参数计算模块,用于根据所述每个原始能量帧的感兴趣区域、噪声区域和感兴趣邻近区域确定每个雷达的校准参数;
校准模型建立模块,用于根据每个雷达的所述校准参数建立对应的校准模型,并基于所述校准模型对每个雷达实时采集的原始能量帧中的目标能量进行校准。
可选的,所述校准参数计算模块包括:
均值计算单元,用于计算每个所述原始能量帧的感兴趣区域的第一均值、噪声区域的第二均值和感兴趣邻近区域的第三均值;
校准参数计算单元,用于根据每个所述原始能量帧的第一均值、第二均值和第三均值计算每个雷达的校准参数。
可选的,所述均值计算单元还用于:获取所述目标的真实能量值;
相应的,所述校准参数计算单元具体用于:
根据每个原始能量帧的第二均值和第三均值计算每个雷达的噪声系数;
根据所述目标的真实能量值、每个原始能量帧的第一均值和第三均值计算每个雷达的校准系数。
本发明实施例的第三方面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实施例的第一方面提供的任一项所述的目标信息校准方法的步骤。
本发明实施例的第四方面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实施例的第一方面提供的任一项所述的目标信息校准方法的步骤。
本发明实施例与现有技术相比存在的有益效果是:通过获取多个雷达对同一目标采集的原始能量帧,并确定每个原始能量帧的感兴趣区域、噪声区域和感兴趣邻近区域,然后根据每个原始能量帧的感兴趣区域、噪声区域和感兴趣邻近区域确定每个雷达的校准参数,根据每个雷达的校准参数建立对应的校准模型,基于校准模型对每个雷达实时采集的原始能量帧中的目标能量进行校准,保证了校准后的目标数据一致性,进一步提高了目标识别的准确性。
附图说明
为了更清楚地说明本发明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发明的一些实施例,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是本发明实施例提供的目标信息校准方法的实现流程示意图;
图2是图1步骤S102的具体实现流程示意图;
图3是图2步骤S202的具体实现流程示意图;
图4是本发明实施例提供的感兴趣区域、噪声区域和感兴趣邻近区域的示意图;
图5是本发明实施例提供的目标信息校准装置的结构示意图;
图6是本发明实施例提供的终端设备的结构示意图。
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,以便透彻理解本发明实施例。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发明。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发明的描述。
为了说明本发明所述的技术方案,下面通过具体实施例来进行说明。
参见图1,为本实施例提供的目标信息校准方法的一个实施例实现流程示意图,详述如下:
步骤S101,获取多个雷达对同一目标采集的原始能量帧,并确定每个原始能量帧的感兴趣区域、噪声区域和感兴趣邻近区域。
由于天线角度差异、器件差异等原因,不同的车载雷达在进入使用后会出现对同一运动目标检测到的能量强度不一致,有时这种差异会很大,就会造成后续目标识别出现较大误差。然而传统的解决方法均专注于分析雷达硬件的原因,这种方法查找问题困难,且对制造工艺和制造成本具有很高的要求。所以本实施例提出一种对雷达采集的目标信息校准方法,即对雷达进行校准,降低了解决问题的难度,还提高了校准后的数据一致性。
雷达采集同一目标的原始能量帧由目标的实际能量和噪声能量共同组成,本实施例假设同一块雷达对同一块物体检测到的能量随着时间增加保持不变,感兴趣区域附近的噪声和感兴趣区域噪声相同,进一步确定不同雷达对同一目标的测量值(采集的目标信息)之间满足一个比例关系,所以本实施例利用比例关系将所有雷达对同一物体的能量值校准到同一个值,保证不同雷达对同一目标的测量值一致。
具体应用中,本实施例可以利用角反模拟目标的运动,选取雷达采集位置,例如在校准箱后部安装角反,雷达安装在校准箱前面一个与垂直面夹角为预设角度的斜面上,使得雷达采集的原始能量帧的感兴趣区域落在预设角度区域内,示例性的,本实施例的预设角度可以为22度;获取雷达上电后5分钟之内采集的原始能量帧,设有N块雷达,一块雷达采集完数据后换下一块,保证雷达的采集位置和测试环境不变。获取了多个雷达采集同一目标的原始能量帧之后,确定每个原始能量帧的感兴趣区域、噪声区域和感兴趣邻近区域,且这三个区域互不重叠,如图4所示,感兴趣区域表示为目标区域,指既有噪声又有运动目标的区域;噪声区域指的是只有噪声的区域,这块区域没有运动目标,感兴趣邻近区域表示邻近目标的区域,可以近似为目标区域内的噪声区域。
步骤S102,根据所述每个原始能量帧的感兴趣区域、噪声区域和感兴趣邻近区域确定每个雷达的校准参数。
本实施例中,利用每个原始能量帧的感兴趣区域、噪声区域和感兴趣邻近区域内的信息确定每个雷达的校准参数,例如利用感兴趣区域的均值、噪声区域的均值和感兴趣邻近区域的均值确定每个雷达的校准参数,均值可以避免数据的波动;或者利用感兴趣区域的方差、噪声区域的方差和感兴趣邻近区域的方差确定每个雷达的校准参数,减少采集数据的误差;还可以利用感兴趣区域的中值、噪声区域的中值和感兴趣邻近区域的中值确定每个雷达的校准参数,减少数据的计算量,避免数据的波动。
一个实施例中,参见图2,步骤S101的根据所述每个原始能量帧的感兴趣区域、噪声区域和感兴趣邻近区域确定每个雷达的校准参数的具体实现过程可以包括:
步骤S201,计算每个所述原始能量帧的感兴趣区域的第一均值、噪声区域的第二均值和感兴趣邻近区域的第三均值。
步骤S202,根据每个所述原始能量帧的第一均值、第二均值和第三均值计算每个雷达的校准参数。
本实施例计算每个原始能量帧的均值能量帧,可以增加数据的可靠性,消除噪声的影响,所述均值能量帧包括感兴趣区域的第一均值、噪声区域的第二均值和感兴趣邻近区域的第三均值。具体的,将N个雷达的原始能量帧的各个区域分别求均值,得到各雷达的对应的均值能量帧R,如雷达1的均值能量帧R1,雷达2的均值能量帧R2,…,雷达n的均值能量帧Rn,n∈(1,2,…,N),示例性的,雷达每秒可以有5帧左右的数据,每一帧数据大小可以为64*48,连续对同一运动目标检测预设时间,例如1分钟,就会产生300帧数据,本实施例对这300帧数据求均值,就是这块雷达采集这个目标获得的均值能量帧。
在计算每个原始能量帧的均值能量帧之后,还包括获取目标的真实能量值,目标的真实能量值不随雷达变化而变化。
一个实施例中,参见图3,步骤S102中的根据每个所述原始能量帧的第一均值、第二均值和第三均值计算每个雷达的校准参数的具体实现过程可以包括:
步骤S301,根据每个原始能量帧的第二均值和第三均值计算每个雷达的噪声系数。
可选的,本实施例可以通过
wn=rn_nearby/rn_noise
计算所述噪声系数w;其中,rn_nearby为雷达n的第三均值,rn_noise为雷达n的第二均值,wn是雷达n的噪声系数,它不随时间发生变化,也不随被测目标而变化。本实施例的噪声系数w表示感兴趣区域的噪声和噪声区域之间的比例关系,由于感兴趣区域的能量帧包含运动能量,无法直接使用,所以本实施例使用感兴趣邻近区域的噪声近似为感兴趣区域的噪声。
步骤S302,根据所述目标的真实能量值、每个原始能量帧的第一均值和第三均值计算每个雷达的校准系数。
可选的,本实施例可以通过
r=hn*(rn_care-rn_care_noise)
计算所述校准系数h;其中,r为所述目标的真实能量值,rn_care为雷达n的第一均值,rn_care_noise为雷达n的第三均值,hn是雷达n的校准系数。
步骤S103,根据每个雷达的所述校准参数建立对应的校准模型,并基于所述校准模型对每个雷达实时采集的原始能量帧中的目标能量进行校准。
原始能量帧即为雷达探测运动目标得到的热力图,本实施例实际上对热力图中的目标信息进行校准,不仅可以降低了解决问题的难度(无需在雷达设备上进行改装),还提高了校准后的目标信息一致性。具体的,本实施例根据每个雷达采集的原始能量帧建立一个校准参数模型,校准参数模型可以来描述雷达测量的目标信息与真实的目标信息之间的关系,即获取多个雷达在恒定可控的环境下采集的原始能量帧,通过原始能量帧求得校准参数,然后根据校准参数建立对应的校准模型,即每个雷达的校准系数和噪声系数构成对应雷达的校准模型,对以后的雷达数据进行校准。
基于所述校准模型对每个雷达实时采集的原始能量帧中的目标能量进行校准的具体实现流程包括:通过
rn=hn*(rn_care-wn*rn_noise)
得到雷达n的目标能量rn,即rn为将雷达n采集的原始能量帧中的目标能量进行校准后得到的,hn为雷达n的校准系数,rn_care为雷达n的第一均值,wn为雷达n的噪声系数,rn_noise为雷达n的第二均值。
具体的,雷达n的噪声区域的第二均值为rn_noise,感兴趣区域的第一均值为rn_care,感兴趣区域附近的均值(感兴趣邻近区域的第三均值)为rn_nearby,其中n∈(1,2,…,N),N为雷达的个数。噪声区域一般选择整个雷达采集范围的边缘部分,因为这里噪声比较纯净,但是后续校准后的热力图进行目标特征提取时其实提取的是热力图内感兴趣区域的信噪比,也就是感兴趣区域的真实能量与感兴趣区域内的噪声之比。实际过程中感兴趣区域内的噪声与噪声区域的噪声并不是完全一致的,他们之间存在着一个恒定的比例参数w,这个参数是本实施例要求得所述噪声系数。本实施例将感兴趣邻近区域的噪声近似为感兴趣区域内的噪声。
如下所示:
rn_care_noise≈rn_nearby=wn*rn_noise
其中,rn_care_noise为雷达n的感兴趣区域内的噪声能量均值,rn_nearby为雷达n的感兴趣邻近区域的第三均值,rn_noise为雷达n的噪声区域的第二均值,wn为雷达n的噪声系数。可得到:
wn=rn_nearby/rn_noise
wn是雷达n的恒定参数,它不随时间发生变化,也不随被测物体而变化。
进一步的,通过
rn_care_real=rn_care-rn_care_noise
得到雷达n的感兴趣区域中目标的能量均值rn_care_real;其中rn_care表示雷达n的感兴趣区域的第一均值,rn_care_noise表示为雷达n的感兴趣区域内的噪声能量均值(雷达n的感兴趣邻近区域的第三均值)。
进一步的,通过
r=hn*rn_care_real
得到雷达n的校准系数hn;其中,r表示为目标的真实能量值,rn_care_real表示为雷达n的感兴趣区域内目标的能量均值。hn是雷达n的恒定参数,它不随时间发生变化,也不随被测物体而变化。通过上述公式求出雷达n的噪声系数wn和校准系数hn,以此类推,N个雷达求出噪声系数W=[w1,w2,…,wN],H=[h1,h2,…,hN]。进一步的,对于雷达n,感兴趣区域内被校准后的目标能量rn=hn*(感兴趣区域的能量均值rn_care–wn*噪声区域能量均值rn_noise),即:
rn=hn*rn_care_real
=hn*(rn_care-rn_care_noise)
=hn*(rn_care–wn*rn_noise)
根据校准模型对每个雷达实时采集的原始能量帧中的目标能量进行校准,校准之后的雷达数据将被用来作为这块雷达最后的输出,这些输出可以用来进行运动目标识别等应用。
上述目标信息校准方法,通过获取多个雷达对同一目标采集的原始能量帧,并确定每个原始能量帧的感兴趣区域、噪声区域和感兴趣邻近区域,然后根据每个原始能量帧的感兴趣区域、噪声区域和感兴趣邻近区域确定每个雷达的校准参数,根据每个雷达的校准参数建立对应的校准模型,基于校准模型对每个雷达实时采集的原始能量帧中的目标能量进行校准,保证了校准后的目标数据一致性,进一步提高了目标识别的准确性。
本领域技术人员可以理解,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,而不应对本发明实施例的实施过程构成任何限定。
对应于上文实施例所述的目标信息校准方法,本实施例提供了一种目标信息校准装置,如图5,为本实施例中装置的结构示意图。为了便于说明,仅示出了与本实施例相关的部分。
所述装置包括:区域确定模块110、校准参数计算模块120和校准模型建立模块130。
区域确定模块110用于获取多个雷达对同一目标采集的原始能量帧,并确定每个原始能量帧的感兴趣区域、噪声区域和感兴趣邻近区域。
校准参数计算模块120用于根据所述每个原始能量帧的感兴趣区域、噪声区域和感兴趣邻近区域确定每个雷达的校准参数。
校准模型建立模块130用于根据每个雷达的所述校准参数建立对应的校准模型,并基于所述校准模型对每个雷达实时采集的原始能量帧中的目标能量进行校准。
一个实施例中,校准参数计算模块120可以包括:均值计算单元121和校准参数计算单元122。
均值计算单元121用于计算每个所述原始能量帧的感兴趣区域的第一均值、噪声区域的第二均值和感兴趣邻近区域的第三均值。
校准参数计算单元122用于根据每个所述原始能量帧的第一均值、第二均值和第三均值计算每个雷达的校准参数。
可选的,本实施例的均值计算单元121还用于:获取所述目标的真实能量值。相应的,校准参数计算单元122具体用于:根据每个原始能量帧的第二均值和第三均值计算每个雷达的噪声系数;根据所述目标的真实能量值、每个原始能量帧的第一均值和第三均值计算每个雷达的校准系数。
可选的,根据每个原始能量帧的第二均值和第三均值计算每个雷达的噪声系数的具体实现可以包括:通过
wn=rn_nearby/rn_noise
计算所述噪声系数w;其中,rn_nearby为雷达n的第三均值,rn_noise为雷达n的第二均值,wn是雷达n的噪声系数。
可选的,根据所述目标的真实能量值、每个原始能量帧的第一均值和第三均值计算每个雷达的校准系数的具体实现可以包括:通过
r=hn*(rn_care-rn_care_noise)
计算所述校准系数h;其中,r为所述目标的真实能量值,rn_care为雷达n的所述第一均值,rn_care_noise为雷达n的所述第三均值,hn是雷达n的校准系数。
上述装置,区域确定模块110获取多个雷达对同一目标采集的原始能量帧,并确定每个原始能量帧的感兴趣区域、噪声区域和感兴趣邻近区域,然后校准参数计算模块120根据所述每个原始能量帧的感兴趣区域、噪声区域和感兴趣邻近区域确定每个雷达的校准参数,最后校准模型建立模块130根据每个雷达的所述校准参数建立对应的校准模型,并基于所述校准模型对每个雷达实时采集的原始能量帧中的目标能量进行校准,保证了校准后的目标数据一致性,进一步提高了目标识别的准确性。
本实施例还提供了一种终端设备100的示意图。如图6所示,该实施例的终端设备100包括:处理器140、存储器150以及存储在所述存储器150中并可在所述处理器140上运行的计算机程序151,例如目标信息校准方法的程序。所述处理器140在执行所述计算机程序151时实现上述目标信息校准方法实施例中的步骤,例如图1所示的步骤101至103。或者,所述处理器140执行所述计算机程序151时实现上述各装置实施例中各模块/单元的功能,例如图5所示模块110至130的功能。
示例性的,所述计算机程序151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150中,并由所述处理器140执行,以完成本发明。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151在所述终端设备100中的执行过程。例如,所述计算机程序151可以被分割成区域确定模块110、校准参数计算模块120和校准模型建立模块130,各模块具体功能如下:
区域确定模块110用于获取多个雷达对同一目标采集的原始能量帧,并确定每个原始能量帧的感兴趣区域、噪声区域和感兴趣邻近区域。
校准参数计算模块120用于根据所述每个原始能量帧的感兴趣区域、噪声区域和感兴趣邻近区域确定每个雷达的校准参数。
校准模型建立模块130用于根据每个雷达的所述校准参数建立对应的校准模型,并基于所述校准模型对每个雷达实时采集的原始能量帧中的目标能量进行校准。
可选的,校准参数计算模块120可以包括:均值计算单元121和校准参数计算单元122。
均值计算单元121用于计算每个所述原始能量帧的感兴趣区域的第一均值、噪声区域的第二均值和感兴趣邻近区域的第三均值。
校准参数计算单元122用于根据每个所述原始能量帧的第一均值、第二均值和第三均值计算每个雷达的校准参数。
可选的,本实施例的均值计算单元121还用于:获取所述目标的真实能量值。相应的,校准参数计算单元122具体用于:根据每个原始能量帧的第二均值和第三均值计算每个雷达的噪声系数;根据所述目标的真实能量值、每个原始能量帧的第一均值和第三均值计算每个雷达的校准系数。
所述终端设备100可以是计算机、笔记本及云端服务器等计算设备。所述终端设备100可包括,但不仅限于处理器140、存储器150。本领域技术人员可以理解,图6仅仅是终端设备100的示例,并不构成对终端设备100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100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140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150可以是所述终端设备100的内部存储单元,例如终端设备100的硬盘或内存。所述存储器150也可以是所述终端设备100的外部存储设备,例如所述终端设备100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150还可以既包括所述终端设备100的内部存储单元也包括外部存储设备。所述存储器150用于存储所述计算机程序以及所述终端设备100所需的其他程序和数据。所述存储器150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、模型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发明的范围。
在本发明所提供的实施例中,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,在本发明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,本发明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是电载波信号和电信信号。
以上所述实施例仅用以说明本发明的技术方案,而非对其限制;尽管参照前述实施例对本发明进行了详细的说明,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发明各实施例技术方案的精神和范围,均应包含在本发明的保护范围之内。
Claims (6)
1.一种目标信息校准方法,其特征在于,包括:
获取多个雷达对同一目标采集的原始能量帧,并确定每个原始能量帧的感兴趣区域、噪声区域和感兴趣邻近区域;感兴趣区域表示为目标区域,指既有噪声又有运动目标的区域;噪声区域指的是只有噪声的区域,这块区域没有运动目标;感兴趣邻近区域表示邻近目标的区域,为目标区域内的噪声区域;
根据所述每个原始能量帧的感兴趣区域、噪声区域和感兴趣邻近区域确定每个雷达的校准参数;
根据每个雷达的所述校准参数建立对应的校准模型,并基于所述校准模型对每个雷达实时采集的原始能量帧中的目标能量进行校准;
根据所述每个原始能量帧的感兴趣区域、噪声区域和感兴趣邻近区域确定每个雷达的校准参数,包括:
计算每个所述原始能量帧的感兴趣区域的第一均值、噪声区域的第二均值和感兴趣邻近区域的第三均值;
根据每个所述原始能量帧的第一均值、第二均值和第三均值计算每个雷达的校准参数;
在计算每个所述原始能量帧的感兴趣区域的第一均值、噪声区域的第二均值和感兴趣邻近区域的第三均值之后,还包括:获取所述目标的真实能量值;
相应的,根据每个所述原始能量帧的第一均值、第二均值和第三均值计算每个雷达的校准参数,包括:
根据每个原始能量帧的第二均值和第三均值计算每个雷达的噪声系数;
根据所述目标的真实能量值、每个原始能量帧的第一均值和第三均值计算每个雷达的校准系数。
2.如权利要求1所述的目标信息校准方法,其特征在于,根据每个原始能量帧的第二均值和第三均值计算每个雷达的噪声系数,包括:通过
wn=rn_nearby/rn_noise
计算所述噪声系数w;其中,rn_nearby为雷达n的第三均值,rn_noise为雷达n的第二均值,wn是雷达n的噪声系数。
3.如权利要求1所述的目标信息校准方法,其特征在于,根据所述目标的真实能量值、每个原始能量帧的第一均值和第三均值计算每个雷达的校准系数,包括:通过
r=hn*(rn_care-rn_care_noise)
计算所述校准系数h;其中,r为所述目标的真实能量值,rn_care为雷达n的第一均值,rn_care_noise为雷达n的第三均值,hn是雷达n的校准系数。
4.一种目标信息校准装置,其特征在于,包括:
区域确定模块,用于获取多个雷达对同一目标采集的原始能量帧,并确定每个原始能量帧的感兴趣区域、噪声区域和感兴趣邻近区域;感兴趣区域表示为目标区域,指既有噪声又有运动目标的区域;噪声区域指的是只有噪声的区域,这块区域没有运动目标;感兴趣邻近区域表示邻近目标的区域,为目标区域内的噪声区域;
校准参数计算模块,用于根据所述每个原始能量帧的感兴趣区域、噪声区域和感兴趣邻近区域确定每个雷达的校准参数;
校准模型建立模块,用于根据每个雷达的所述校准参数建立对应的校准模型,并基于所述校准模型对每个雷达实时采集的原始能量帧中的目标能量进行校准;
所述校准参数计算模块包括:
均值计算单元,用于计算每个所述原始能量帧的感兴趣区域的第一均值、噪声区域的第二均值和感兴趣邻近区域的第三均值;
校准参数计算单元,用于根据每个所述原始能量帧的第一均值、第二均值和第三均值计算每个雷达的校准参数;
所述均值计算单元还用于:获取所述目标的真实能量值;
相应的,所述校准参数计算单元具体用于:
根据每个原始能量帧的第二均值和第三均值计算每个雷达的噪声系数;
根据所述目标的真实能量值、每个原始能量帧的第一均值和第三均值计算每个雷达的校准系数。
5.一种终端设备,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3任一项所述的目标信息校准方法的步骤。
6.一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3任一项所述的目标信息校准方法的步骤。
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