CN111208473A

CN111208473A - 物体检测系统中传感器的部署方法、物品检测方法、装置和系统

Info

Publication number: CN111208473A
Application number: CN201811397994.XA
Authority: CN
Inventors: 徐怡; 底欣; 张兆宇; 田军
Original assignee: Fujitsu Ltd
Current assignee: Fujitsu Ltd
Priority date: 2018-11-22
Filing date: 2018-11-22
Publication date: 2020-05-29
Anticipated expiration: 2038-11-22
Also published as: CN111208473B

Abstract

本发明提供了一种物体检测系统中传感器的部署方法、物体检测方法、装置和系统，通过使被测物体的每个特征的有效检测范围大于预定倍数的步长、使被测物体的最远检测距离小于传感器的最远探测距离阈值，并使被测物体的最近检测距离小于传感器的最近探测距离阈值，来设置传感器的数量和/或位置，由此保证了传感器能够接收到来自被测物体的回波信号，从而可以实现对被测物体的检测和识别。

Description

物体检测系统中传感器的部署方法、物品检测方法、装置和系统

技术领域

本发明涉及物体检测的技术领域，尤其涉及一种物体检测系统中传感器的部署方法、物体检测方法、装置和系统。

背景技术

以前，已经提出了一种通过毫米波雷达对隐藏在人体身上的物体进行检测的方法，该方法的基本思想是，通过从微多普勒图像中提取特征来识别物体。该特征包括径向速度和相应的反射幅度。这些特征与微多普勒规则下被测物体的形状相关，因此可以用于诸如枪和刀等危险物品的识别。

图1示出了该检测的基本原理的示意图。如图1所示，雷达101放置在隐藏物体102的前面，随着物体102的旋转，通过雷达101接收的回波信号可以产生微多普勒图像。

应该注意，上面对技术背景的介绍只是为了方便对本发明的技术方案进行清楚、完整的说明，并方便本领域技术人员的理解而阐述的。不能仅仅因为这些方案在本发明的背景技术部分进行了阐述而认为上述技术方案为本领域技术人员所公知。

发明内容

发明人发现，某些情况下，雷达无法接收到回波信号。图2示出了雷达无法接收到回波信号的情况，如图2所示，假设雷达201和物体202处于相同的高度，并且物体202具有仰角或俯角，在这种情况下，无论物体202移动到何处，雷达201都不能接收到反射的信号(回波信号)。当这种情况发生时，会导致无法检测到物体202从而错过警报。

为了解决该问题，可以考虑将雷达移动到相对于被测物体的上部或者相对于被测物体的下部，以获得足够的高度差，如图3所示，当物体处于A到B的范围内(如D所示)时，发射信号301大致垂直于物体表面，在这个范围内雷达能够接收到回波信号302。

为了使雷达能够接收到回波信号，本发明实施例提供了一种物体检测系统中传感器的部署方法、物体检测方法、装置和系统。

根据本发明实施例的第一方面，提供了一种物体检测系统中传感器的部署方法，其中，所述方法包括：

确定待部署传感器相对于基准位置的高度，使得所述高度满足以下条件：

根据所述高度计算获得的被测物体的各个特征的有效检测范围(De)大于预定倍数的步长(N*St)，

根据所述高度计算获得的被测物体的最远检测距离(Df)小于所述传感器的最远探测距离阈值(Thdf)，以及

根据所述高度计算获得的被测物体的最近检测距离(Dn)大于所述传感器的最近探测距离阈值(Thdn)。

根据本发明实施例的第二方面，提供了一种物体检测方法，其中，所述方法包括：

获取传感器检测到的被测物体的特征；

根据所述传感器检测到的被测物体的特征确定被测物体的种类；

其中，所述传感器被部署于相对于基准位置的一定高度，所述高度满足以下条件：

根据所述高度计算获得的被测物体的各个特征的有效检测范围(De)大于预定

倍数的步长(N*St)，

根据所述高度计算获得的被测物体的最远检测距离(Df)小于所述传感器的最

远探测距离阈值(Thdf)，以及

根据所述高度计算获得的被测物体的最近检测距离(Dn)大于所述传感器的最

近探测距离阈值(Thdn)。

根据本发明实施例的第三方面，提供了一种物体检测系统中传感器的部署装置，其中，所述装置包括：

确定单元，其确定待部署传感器相对于基准位置的高度，使得所述高度满足以下条件：

根据本发明实施例的第四方面，提供了一种物体检测装置，其中，所述装置包括：

获取单元，其获取传感器检测到的被测物体的特征；

确定单元，其根据所述传感器检测到的被测物体的特征确定被测物体的种类；

根据本发明实施例的第五方面，提供了一种物体检测系统，包括传感器，其中，所述传感器被部署于相对于基准位置的一定高度，所述高度满足以下条件：

根据本发明实施例的第六方面，提供了一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现前述第一方面或第二方面所述方法的步骤。

本发明的有益效果在于：通过使被测物体的每个特征的有效检测范围大于预定倍数的步长、使被测物体的最远检测距离小于传感器的最远探测距离阈值，并使被测物体的最近检测距离小于传感器的最近探测距离阈值，来设置传感器的数量和/或位置，由此保证了传感器能够接收到来自被测物体的回波信号，从而可以实现对被测物体的检测和识别。

参照后文的说明和附图，详细公开了本发明的特定实施方式，指明了本发明的原理可以被采用的方式。应该理解，本发明的实施方式在范围上并不因而受到限制。在所附权利要求的精神和条款的范围内，本发明的实施方式包括许多改变、修改和等同。

针对一种实施方式描述和/或示出的特征可以以相同或类似的方式在一个或更多个其它实施方式中使用，与其它实施方式中的特征相组合，或替代其它实施方式中的特征。

应该强调，术语“包括/包含”在本文使用时指特征、整件、步骤或组件的存在，但并不排除一个或更多个其它特征、整件、步骤或组件的存在或附加。

附图说明

在本发明实施例的一个附图或一种实施方式中描述的元素和特征可以与一个或更多个其它附图或实施方式中示出的元素和特征相结合。此外，在附图中，类似的标号表示几个附图中对应的部件，并可用于指示多于一种实施方式中使用的对应部件。

所包括的附图用来提供对本发明实施例的进一步的理解，其构成了说明书的一部分，用于例示本发明的实施方式，并与文字描述一起来阐释本发明的原理。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。在附图中：

图1是现有的物体检测的基本原理的示意图；

图2是雷达无法接收到回波信号的场景的示意图；

图3是雷达能够接收到回波信号的场景的示意图；

图4是实施例1的物体检测系统中传感器的部署方法的示意图；

图5是被测物体仅具有一个特征的情况下的检测场景的示意图；

图6是被测物体具有两个特征的情况下的检测场景的示意图；

图7是被测物体具有三个特征的情况下的检测场景的示意图；

图8是实施例2的物体检测方法的示意图；

图9是实施例2中物体检测场景的一个示意图；

图10是实施例3的物体检测系统中传感器的部署装置的示意图；

图11是实施例4的物体检测装置的示意图；

图12是实施例5的终端设备的示意图。

具体实施方式

参照附图，通过下面的说明书，本发明的前述以及其它特征将变得明显。在说明书和附图中，具体公开了本发明的特定实施方式，其表明了其中可以采用本发明的原则的部分实施方式，应了解的是，本发明不限于所描述的实施方式，相反，本发明包括落入所附权利要求的范围内的全部修改、变型以及等同物。

在本发明实施例中，术语“第一”、“第二”等用于对不同元素从称谓上进行区分，但并不表示这些元素的空间排列或时间顺序等，这些元素不应被这些术语所限制。术语“和/或”包括相关联列出的术语的一种或多个中的任何一个和所有组合。术语“包含”、“包括”、“具有”等是指所陈述的特征、元素、元件或组件的存在，但并不排除存在或添加一个或多个其他特征、元素、元件或组件。

在本发明实施例中，单数形式“一”、“该”等包括复数形式，应广义地理解为“一种”或“一类”而并不是限定为“一个”的含义；此外术语“所述”应理解为既包括单数形式也包括复数形式，除非上下文另外明确指出。此外术语“根据”应理解为“至少部分根据……”，术语“基于”应理解为“至少部分基于……”，除非上下文另外明确指出。

下面结合附图对本发明实施例的各种实施方式进行说明。这些实施方式只是示例性的，不是对本发明实施例的限制。

实施例1

本实施例提供了一种物体检测系统中传感器的部署方法，图4是该方法的示意图，请参照图4，该方法包括：

步骤401：确定待部署传感器相对于基准位置的高度，使得所述高度满足以下条件：

1)根据所述高度计算获得的被测物体的各个特征的有效检测范围(De)大于预定倍数的步长(N*St)，

2)根据所述高度计算获得的被测物体的最远检测距离(Df)小于所述传感器的最远探测距离阈值(Thdf)，以及

3)根据所述高度计算获得的被测物体的最近检测距离(Dn)大于所述传感器的最近探测距离阈值(Thdn)。

在本实施例中，通过将传感器部署于：使被测物体的每个特征的有效检测范围大于预定倍数的步长、使被测物体的最远检测距离小于传感器的最远探测距离阈值，并使被测物体的最近检测距离小于传感器的最近探测距离阈值，保证了传感器能够接收到来自被测物体的回波信号，从而可以实现对被测物体的检测和识别。

在本实施例中，上述基准位置也可以成为基准面，其是传感器的部署位置的参考面，该基准面例如为地面。

在本实施例中，如果被测物体的特征仅有一个，则可以根据上述传感器和被测物体的高度差以及被测物体的倾斜角度，计算该特征的有效检测范围(De)、被测物体的最远检测距离(Df)以及被测物体的最近检测距离(Dn)。

在本实施例中，De、Df以及Dn与上述高度差成正比，并且与上述倾斜角度成反比，也即，上述高度差越大，De、Df以及Dn越大；被测物体的倾斜角度越小，De、Df以及Dn越大。

图5为本实施例的检测场景的示意图，如图5所示，假设被测物体的长度为L，传感器相对于基准面(例如地面)的高度为H_r，被测物体相对于上述基准面的高度为H_o，被测物体的倾斜角度(例如俯角或仰角)为α，则该被测物体的有效检测范围(De)可以根据下面的公式(1)计算获得：

此外，该被测物体的最远检测距离(Df)可以根据下面的公式(2)计算获得：

Df＝(H_r-H_o)(cot(α-γ))

公式(2)

并且，该被测物体的最近检测距离(De)可以根据下面的公式(3)计算获得：

Dn＝(H_r-H_o-L*cosα)*cot(α+γ)-L*sinα

公式(3)

在以上公式中，γ为角度调整因子，根据被测物体的倾斜角度α的不同，该角度调整因子γ可以被设置为不同的值，本实施例对其取值范围不作限制。

下面结合图5对以上公式的原理进行说明。

如图5所示，在位置A处，发射信号在被测物体的底部垂直于被测物体的表面。在位置B处，发射信号在被测物体的顶部垂直于被测物体的表面。因此，在被测物体从位置A向位置B移动的过程中，雷达总是能够接收到回波信号，位置A和位置B之间的距离被定义为d0，如图5所示，可以通过下面的公式(4)计算获得：

在实际应用中，当发射信号与被测物体的表面不垂直时，例如，角度为90+γ时，雷达不能接收到回波信号。然而，如果γ非常小，例如为1度或者2度，即便发射信号与被测物体的表面不垂直，雷达仍然能够接收到回波信号。

如图5所示，如果被测物体位于位置F，当反射点为被测物体的底部时，发射信号与被测物体的表面之间的角度为90+γ度，当γ非常小时，例如为1度或者2度时，雷达仍然能够接收到回波信号。也就是说，当被测物体在位置F和位置A之间移动的过程中，雷达也能够接收到回波信号，位置F与位置A之间的距离定义为d1，如图5所示，可以通过下面的公式(5)计算获得：

d1＝(H_r-H_o)(cot(α-γ)-cotα)

公式(5)

其中，位置A为反射点为被测物体的底部时，被测物体的表面与发射信号之间的角度为90度时被测物体所处的位置，位置F是反射点为被测物体的底部时，被测物体的表面与发射信号之间的角度为90+γ度时被测物体所处的位置。

同理，如图5所示，如果被测物体位于位置N，当反射点是被测物体的顶部时，即便发射信号与被测物体的表面之间的角度大于90度，例如为90+γ度，如果γ非常小，雷达也能接收到回波信号。由此，当被测物体在位置B和位置N之间移动的过程中，雷达也能够接收到回波信号，位置B和位置N之间的距离定义为d2，如图5所示，可以通过下面的公式(6)计算获得：

d2＝((H_r-H_o)-L*cosα)(cotα-cot(α+γ))

公式(6)

其中，位置B为反射点为被测物体的顶部时，被测物体的表面与发射信号之间的角度为90度时被测物体所处的位置，位置N是反射点为被测物体的顶部时，被测物体的表面与发射信号之间的角度为90+γ度时被测物体所处的位置。

在图5的实施例中，被测物体的有效检测范围De可以被定义为De＝d0+d1+d2，也即通过上述公式(1)计算获得，被测物体的最远检测距离Df可以通过上述公式(2)计算获得，被测物体的最近检测距离Dn可以通过上述公式(3)计算获得。

在本实施例中，如图5所示，如果Hr是固定的，那么α越小Df越大；相反，如果α是固定的，那么Hr越大，也即雷达相对于基准面的位置越高，Df越大。并且，当α较小时，如果想在较近的位置检测被测物体，可以减小Hr。

在本实施例中，假设雷达的最远检测距离的阈值为Th_df，雷达的最近检测距离的阈值为Th_dn，人的步幅为St，则N×St表示步行N步，也即N倍的步长，N为整数。则在本实施例的步骤401中，可以确定传感器相对于基准位置的高度，使得该高度满足以下条件：De＞N×St，Df＜Th_df，Dn＞Th_dn。De、Df和Dn的计算方法如前所述，此处不再赘述。由此，可以保证传感器在De的范围内能够接收到来自被测物体的回波信号，从而可以实现对被测物体的检测和识别。

在本实施例中，如果被测物体相对于基准面的高度是变化的，例如其变化范围为H_omin～H_omax，并且，被测物体的倾斜角度也是变化的，其范围为α_min～α_max，那么，在步骤401中，也可以根据以下条件确定上述高度：

在本实施例中，N的取值可以由需要在有效检测范围内测出的特征数量来决定，例如在本实施例中，需要在有效检测范围内测出一个特征，则N可以取大于1的值，例如N＝2。也就是说，人需要在有效检测范围De内步行两步来保证检测到至少一个有效特征，即可通过两倍步长的有效检测距离De来计算获得上述Df和Dn，并根据前述条件确定上述高度。

在本实施例中，假设被测物体的长度L为15cm，角度调整因子γ为1度，则Df和Dn随着传感器和被测物体的高度差以及被测物体的倾斜角度的变化而得到的最近检测距离和最远检测距离的结果如下面的表1所示。

以倾斜角度为5度并且高度差为20cm为例，通过本实施例的方法计算获得的最近检测距离为47cm，最远检测距离为286cm。

在本实施例中，如果被测物体的特征有多个，例如为n个，n＞1，那么在步骤401中，可以先计算该被测物体的每个特征的最远检测距离和最近检测距离，将距离基准位置最远的特征的最远检测距离作为该被测物体的最远检测距离(Df)，并将距离该基准位置最近的特征的最近检测距离作为该被测物体的最近检测距离(Dn)。

此外，在步骤401中，还可以根据该被测物体的各个特征的最远检测距离和最近检测距离，计算各个特征的有效检测范围。

例如，可以根据距离基准位置最远的特征的最远检测距离(Df_n)和距离基准位置次远的特征的最远检测距离(Df_n-1)的差，计算距离基准位置最远的特征的有效检测范围(De_n)，此时，De_n＝Df_n-Df_n-1。

再例如，可以根据距离基准位置最近的特征的最近检测距离(Dn₁)和距离基准位置次近的特征的最近检测距离(Dn₂)的差，计算距离基准位置最近的特征的有效检测范围(De₁)，此时，De₁＝Dn₂-Dn₁。

再例如，如果n＞2，还可以根据第k+1个特征的最近检测距离(Dn_k+1)和第k-1个特征的最远检测距离(Df_k-1)的差，计算第k个特征的有效检测范围(De_k)，其中，1＜k＜n，此时，De_k＝Dn_k+1-Df_k-1。

在本实施例中，被测物体的每个特征的最远检测距离和最近检测距离的计算方法与前述1个特征的情况下的计算方法相同，例如，可以根据传感器和被测物体的各个特征的高度差以及被测物体的倾斜角度，计算被测物体的每个特征的最远检测距离(Df)和最近检测距离(Dn)。

在本实施例中，同理，上述高度差越大，Df以及Dn越大；被测物体的倾斜角度越小，Df以及Dn越大。

在本实施例中，对于被测物体的每个特征的最远检测距离可以通过下面的公式(7)计算获得：

Df_k'＝(H_r-H_ok')*(cot(α-γ))

公式(7)

其中，H_r为所述高度，H_ok’为所述被测物体的第k’个特征相对于所述基准位置的高度，1≤k’≤n，α为所述被测物体的倾斜角度，γ为角度调整因子，Df_k’为第k’个特征的最远检测距离。

在本实施例中，对于被测物体的每个特征的最近检测距离可以通过下面的公式(8)计算获得：

Dn_k'＝(H_r-H_ok'-L_k'*cosα)*cot(α+γ)-L_k'*sinα

公式(8)

其中，H_r为所述高度，H_ok’为所述被测物体的第k’个特征相对于所述基准位置的高度，L_k’为所述被测物体的第k’个特征的长度，α为所述被测物体的倾斜角度，γ为角度调整因子，Dn_k’为第k’个特征的最近检测距离。

图6是被测物体具有两个特征的检测场景的示意图，如图6所示，该被测物体具有两个特征，其长度分别为L1和L2，其中，长度为L1的特征距离基准面较远，长度为L2的特征距离基准面较近。

如图6所示，长度为L1的特征的最远检测距离(Df1)和最近检测距离(Dn1)分别为：

df₁＝(H_r-H_o1)(cot(α-γ))-L₂*sinα

Dn₁＝((H_r-H_o1)-L₁*cosα)*(cot(α+γ))-L₂*sinα

此外，长度为L2的特征的最远检测距离(Df2)和最近检测距离(Dn2)分别为：

df₂＝(H_r-H_o2)(cot(α-γ))

dn₂＝(H_r-H_o1)(cot(α+γ))-L₂*sinα

并且，雷达所处的高度Hr满足以下条件：

从图6可以看出，当被测物体从位置F1移动到位置N2的过程中，这两个不同的特征具有重叠部分，所以重叠部分的特征是哪个是不清楚的。当被测物体在位置F2和位置F1之间的范围内移动时，能够检测到长度为L2的特征；当被测物体在位置N2和位置N1之间的范围内移动时，能够检测到长度为L1的特征。由此，雷达可以通过检测到的不同的特征，识别该被测物体。

图7是被测物体具有三个特征的检测场景的示意图，如图7所示，被测物体具有三个特征，其长度分别为L1，L2和L3，其中，长度为L1的特征距离基准面最远，长度为L3的特征距离基准面最近，长度为L2的特征是被测物体的中间段的特征。

如图7所示，传感器与这三个特征的高度差分别为H1、H2和H3，该被测物体的最远检测距离为长度为L3的特征的最远检测距离Df₃；该被测物体的最近检测距离为长度为L1的特征的最近检测距离Dn₁；长度为L1的特征的有效检测范围(De₁)为长度为L2的特征的最近检测距离与长度为L1的特征的最近检测距离之差，也即De₁＝Dn₂-Dn₁；长度为L2的特征的有效检测范围(De₂)为长度为L3的特征的最近检测距离与长度为L1的特征的最远检测距离之差，也即De₂＝Dn₃-Df₁；长度为L3的特征的有效检测范围(De₃)为长度为L3的特征的最远检测距离与长度为L2的特征的最远检测距离之差，也即De₃＝Df₃-Df₂。由此，雷达可以通过检测到的不同的特征，识别该被测物体。

在本实施例中，以传感器为雷达为例进行了说明，例如该雷达为毫米波雷达，但本发明不限于此，传感器也可以是除雷达以外的其他具有物体检测功能的实体或组件。

在本实施例中，以被测物体的倾斜角是仰角为例进行了说明，但本发明不限于此，被测物体的倾斜角也可以的俯角。

本实施例的方法与原始的基于微多普勒图像的物体检测方法相比，提高了存在仰角或者俯角的被测物体的检测率，保证了传感器能够接收到来自被测物体的回波信号，并且解决了有效检测范围不足以进行检测的情况，从而可以实现对被测物体的检测和识别。

实施例2

本实施例提供了一种物体检测方法，图8是该方法的示意图，如图8所示，该方法包括：

步骤801：获取传感器检测到的被测物体的特征；

步骤802：根据所述传感器检测到的被测物体的特征确定被测物体的种类。

在本实施例中，上述传感器被部署于相对于基准位置的一定高度，所述高度满足以下条件：

在本实施例中，关于该传感器的部署位置，已经在实施例1中做了说明，其内容被合并于此，此处不再赘述。

在本实施例中，利用部署的传感器可以获得被测物体的特征，进而可以确定被测物体的种类，实现了对被测物体的检测和识别，具体的检测方法本实施例不作限制。

图9是本实施例的一个检测场景的示意图，如图9所示，为了覆盖被测物体的承载物(例如人)，可以部署三个传感器，部署方式可以参考实施例1，此处不再赘述。其中，传感器1部署于较高的位置，可以用于检测倾斜角度为仰角的被测物体，如图9的(a)和(b)所示；此外，传感器3部署于较低的位置，可以用于检测倾斜角度为俯角的被测物体，如图9的(a)和(b)所示；此外，传感器2不属于传感器1和传感器3之间的位置，可以用于检测倾斜角度很小，例如倾斜角度大致为0的被测物体，如图9的(c)所示。

图9的检测场景只是举例说明，根据被测物体所包含的特征数量，以及被测物体的承载物的体积，可以根据实施例1的方法部署更多或更少的传感器，以实现对被测物体的种类的识别。

实施例3

本实施例提供了一种物体检测系统中传感器的部署装置。该装置例如可以是物体检测系统中的某个实体，也可以是独立于物体检测系统的单独的实体，可以通过现有的设备承载，也可以通过单独的设备承载。由于该装置解决问题的原理与实施例1的方法类似，因此其具体的实施可以参考实施例1的方法的实施例，内容相同之处，不再重复说明。

图10是本实施例的物体检测系统中传感器的部署装置的示意图，如图10所示，本实施例的物体检测系统中传感器的部署装置1000包括：确定单元1001，其确定待部署传感器相对于基准位置的高度，使得所述高度满足以下条件：

在一个实施方式中，被测物体的特征为1个，则如图10所示，该装置1000还可以包括：计算单元1002，其根据所述传感器和所述被测物体的高度差以及所述被测物体的倾斜角度，计算所述特征的有效检测范围(De)、所述最远检测距离(Df)以及所述最近检测距离(Dn)。

在本实施方式中，所述高度差越大，所述De、所述Df以及所述Dn越大；所述被测物体的倾斜角度越小，所述De、所述Df以及所述Dn越大。

在本实施方式中，计算单元1002可以根据公式(1)计算上述有效检测范围(De)，根据公式(2)计算最远检测距离(Df)，并根据公式(3)计算最近检测距离(Dn)。关于公式(1)-(3)的内容已经在实施例1中做了说明，此处省略说明。

在另一个实施方式中，被测物体的特征为n个，n＞1，如图10所示，该装置1000还可以包括：第一计算单元1003、第二计算单元1004和第三计算单元1005，第一计算单元1003计算所述被测物体的每个特征的最远检测距离和最近检测距离，将距离所述基准位置最远的特征的最远检测距离作为所述被测物体的最远检测距离(Df)，将距离所述基准位置最近的特征的最近检测距离作为所述被测物体的最近检测距离(Dn)；第二计算单元1004根据距离所述基准位置最远的特征的最远检测距离(Df_n)和距离所述基准位置次远的特征的最远检测距离(Df_n-1)的差，计算距离所述基准位置最远的特征的有效检测范围(De_n)；第三计算单元1005根据距离所述基准位置最近的特征的最近检测距离(Dn₁)和距离所述基准位置次近的特征的最近检测距离(Dn₂)的差，计算距离所述基准位置最近的特征的有效检测范围(De₁)。

在本实施方式中，如图10所示，该装置1000还可以包括：第四计算单元1006，其根据第k+1个特征的最近检测距离(Dn_k+1)和第k-1个特征的最远检测距离(Df_k-1)的差，计算第k个特征的有效检测范围(De_k)，其中，1＜k＜n。

在本实施方式中，第一计算单元1003可以根据所述传感器和所述被测物体的各个特征的高度差以及所述被测物体的倾斜角度，计算所述被测物体的每个特征的最远检测距离(Df)和最近检测距离(Dn)。其中，高度差越大，所述Df以及所述Dn越大；被测物体的倾斜角度越小，所述Df以及所述Dn越大。

在本实施方式中，第一计算单元1003可以根据公式(7)计算被测物体的每个特征的最远检测距离(Df_k’)，也可以根据公式(8)计算被测物体的每个特征的最近检测距离(Dn_k’)，其中，1≤k’≤n。

在本实施例中，上述倾斜角度可以是仰角或者俯角，传感器可以是雷达，例如毫米波雷达，但本发明不限于此。

本实施例的装置保证了传感器能够接收到来自被测物体的回波信号，并且解决了有效检测范围不足以进行检测的情况，从而可以实现对被测物体的检测和识别。

实施例4

本实施例提供了一种物体检测装置。该装置例如可以是物体检测系统中的某个实体，也可以是独立于物体检测系统的单独的实体，可以通过现有的设备承载，也可以通过单独的设备承载。由于该装置解决问题的原理与实施例2的方法类似，因此其具体的实施可以参考实施例2的方法的实施例，内容相同之处，不再重复说明。

图11是本实施例的物体检测装置的示意图，如图11所示，本实施例的物体检测装置1100包括：获取单元1101和确定单元1102。获取单元1101获取传感器检测到的被测物体的特征；该传感器被部署于相对于基准位置的一定高度，高度满足一定的条件，具体已经在实施例2中做了说明，此处省略说明。确定单元1102根据所述传感器检测到的被测物体的特征确定被测物体的种类。

实施例5

本发明实施例提供了一种终端设备，该终端设备包括实施例3或4所述的装置。该终端设备可以是物体检测系统中的某个设备，也可以是独立于物体检测系统的单独的设备。

图12是本实施例的终端设备的系统构成的示意框图。如图12所示，该终端设备1200可以包括中央处理器1201和存储器1202；存储器1202耦合到中央处理器1201。值得注意的是，该图是示例性的；还可以使用其他类型的结构，来补充或代替该结构，以实现电信功能或其他功能。

在一个实施方式中，实施例3或4所述的装置的功能可以被集成到中央处理器1201中，实现实施例1或2所述的方法。

在另一个实施方式中，实施例3或4所述的装置可以与中央处理器1201分开配置，例如可以将实施例3或4所述的装置配置为与中央处理器1201连接的芯片，通过中央处理器1201的控制来实现实施例3或4所述的装置的功能。

如图12所示，该终端设备1200还可以包括：通信模块1203、输入单元1204、音频处理器1205、显示器1206、电源1207。值得注意的是，终端设备1200也并不是必须要包括图12中所示的所有部件；此外，终端设备1200还可以包括图12中没有示出的部件，可以参考现有技术。

如图12所示，中央处理器1201有时也称为控制器或操作控件，可以包括微处理器或其他处理器装置和/或逻辑装置，该中央处理器1201接收输入并控制终端设备1200的各个部件的操作。

其中，存储器1202，例如可以是缓存器、闪存、硬驱、可移动介质、易失性存储器、非易失性存储器或其它合适装置中的一种或更多种。可储存各种信息，此外还可存储执行有关信息的程序。并且中央处理器1201可执行该存储器1202存储的该程序，以实现信息存储或处理等。其他部件的功能与现有类似，此处不再赘述。终端设备1200的各部件可以通过专用硬件、固件、软件或其结合来实现，而不偏离本发明的范围。

本实施例的终端设备保证了传感器能够接收到来自被测物体的回波信号，并且解决了有效检测范围不足以进行检测的情况，从而可以实现对被测物体的检测和识别。

实施例6

本实施例提供了一种物体检测系统，该系统包括传感器，该传感器被部署于相对于基准位置的一定高度，该高度满足一定的条件，如实施例1或实施例2所述，此处不再赘述。

本实施例的系统保证了传感器能够接收到来自被测物体的回波信号，并且解决了有效检测范围不足以进行检测的情况，从而可以实现对被测物体的检测和识别。

本发明实施例还提供一种计算机可读程序，其中当在终端设备中执行所述程序时，所述程序使得所述终端设备执行实施例1或2所述的方法。

本发明实施例还提供一种存储有计算机可读程序的存储介质，其中所述计算机可读程序使得终端设备执行实施例1或2所述的方法。

本发明以上的装置和方法可以由硬件实现，也可以由硬件结合软件实现。本发明涉及这样的计算机可读程序，当该程序被逻辑部件所执行时，能够使该逻辑部件实现上文所述的装置或构成部件，或使该逻辑部件实现上文所述的各种方法或步骤。本发明还涉及用于存储以上程序的存储介质，如硬盘、磁盘、光盘、DVD、flash存储器等。

结合本发明实施例描述的方法/装置可直接体现为硬件、由处理器执行的软件模块或二者组合。例如，图11中所示的功能框图中的一个或多个和/或功能框图的一个或多个组合，既可以对应于计算机程序流程的各个软件模块，亦可以对应于各个硬件模块。这些软件模块，可以分别对应于图8所示的步骤801和步骤802。这些硬件模块例如可利用现场可编程门阵列(FPGA)将这些软件模块固化而实现。

软件模块可以位于RAM存储器、闪存、ROM存储器、EPROM存储器、EEPROM存储器、寄存器、硬盘、移动磁盘、CD-ROM或者本领域已知的任何其它形式的存储介质。可以将一种存储介质耦接至处理器，从而使处理器能够从该存储介质读取信息，且可向该存储介质写入信息；或者该存储介质可以是处理器的组成部分。处理器和存储介质可以位于ASIC中。该软件模块可以存储在移动终端的存储器中，也可以存储在可插入移动终端的存储卡中。例如，若设备(如移动终端)采用的是较大容量的MEGA-SIM卡或者大容量的闪存装置，则该软件模块可存储在该MEGA-SIM卡或者大容量的闪存装置中。

针对附图中描述的功能方框中的一个或多个和/或功能方框的一个或多个组合，可以实现为用于执行本发明所描述功能的通用处理器、数字信号处理器(DSP)、专用集成电路(ASIC)、现场可编程门阵列(FPGA)或者其它可编程逻辑器件、分立门或者晶体管逻辑器件、分立硬件组件或者其任意适当组合。针对附图描述的功能方框中的一个或多个和/或功能方框的一个或多个组合，还可以实现为计算设备的组合，例如，DSP和微处理器的组合、多个微处理器、与DSP通信结合的一个或多个微处理器或者任何其它这种配置。

以上结合具体的实施方式对本发明进行了描述，但本领域技术人员应该清楚，这些描述都是示例性的，并不是对本发明保护范围的限制。本领域技术人员可以根据本发明的精神和原理对本发明做出各种变型和修改，这些变型和修改也在本发明的范围内。

关于包括以上实施例的实施方式，还公开下述的附记：

1、一种物体检测系统中传感器的部署方法，其中，所述方法包括：

2、根据附记1所述的方法，其中，所述被测物体的特征为1个，所述方法还包括：

根据所述传感器和所述被测物体的高度差以及所述被测物体的倾斜角度，计算所述特征的有效检测范围(De)、所述最远检测距离(Df)以及所述最近检测距离(Dn)。

3、根据附记2所述的方法，其中，所述高度差越大，所述De、所述Df以及所述Dn越大；所述被测物体的倾斜角度越小，所述De、所述Df以及所述Dn越大。

4、根据附记3所述的方法，其中，根据所述传感器和所述被测物体的高度差以及所述被测物体的倾斜角度，计算所述特征的有效检测范围(De)，包括：根据以下公式计算所述有效检测范围(De)：

其中，L为所述被测物体的长度，α为所述被测物体的倾斜角度，H_r为所述高度，H_o为所述被测物体相对于所述基准位置的高度，γ为角度调整因子，De为所述有效检测范围，其为最远检测距离与最近检测距离的差。

5、根据附记3所述的方法，其中，根据所述传感器和所述被测物体的高度差以及所述被测物体的倾斜角度，计算所述最远检测距离(Df)，包括：根据以下公式计算所述最远检测距离(Df)：

Df＝(H_r-H_o)(cot(α-γ))

其中，H_r为所述高度，H_o为所述被测物体相对于所述基准位置的高度，α为所述被测物体的倾斜角度，γ为角度调整因子。

6、根据附记3所述的方法，其中，根据所述传感器和所述被测物体的高度差以及所述被测物体的倾斜角度，计算所述最近检测距离(Dn)，包括：根据以下公式计算所述最近检测距离(Dn)：

Dn＝(H_r-H_o-L*cosα)*cot(α+γ)-L*sinα

其中，H_r为所述高度，H_o为所述被测物体相对于所述基准位置的高度，L为所述被测物体的长度，α为所述被测物体的倾斜角度，γ为角度调整因子。

7、根据附记1所述的方法，其中，所述被测物体的特征为n个，n＞1，所述方法还包括：

计算所述被测物体的每个特征的最远检测距离和最近检测距离，将距离所述基准位置最远的特征的最远检测距离作为所述被测物体的最远检测距离(Df)，将距离所述基准位置最近的特征的最近检测距离作为所述被测物体的最近检测距离(Dn)；

根据距离所述基准位置最远的特征的最远检测距离(Df_n)和距离所述基准位置次远的特征的最远检测距离(Df_n-1)的差，计算距离所述基准位置最远的特征的有效检测范围(De_n)；以及

根据距离所述基准位置最近的特征的最近检测距离(Dn₁)和距离所述基准位置次近的特征的最近检测距离(Dn₂)的差，计算距离所述基准位置最近的特征的有效检测范围(De₁)。

8、根据附记7所述的方法，其中，n＞2，所述方法还包括：

根据第k+1个特征的最近检测距离(Dn_k+1)和第k-1个特征的最远检测距离(Df_k-1)的差，计算第k个特征的有效检测范围(De_k)，其中，1＜k＜n。

9、根据附记7所述的方法，其中，计算所述被测物体的每个特征的最远检测距离和最近检测距离，包括：根据所述传感器和所述被测物体的各个特征的高度差以及所述被测物体的倾斜角度，计算所述被测物体的每个特征的最远检测距离(Df)和最近检测距离(Dn)。

10、根据附记9所述的方法，其中，所述高度差越大，所述Df以及所述Dn越大；所述被测物体的倾斜角度越小，所述Df以及所述Dn越大。

11、根据附记10所述的方法，其中，根据所述传感器和所述被测物体的各个特征的高度差以及所述被测物体的倾斜角度，计算所述被测物体的每个特征的最远检测距离(Df_k’)，包括：根据以下公式计算所述被测物体的每个特征的最远检测距离(Df_k’)：

Df_k'＝(H_r-H_ok')*(cot(α-γ))

其中，H_r为所述高度，H_ok’为所述被测物体的第k’个特征相对于所述基准位置的高度，1≤k’≤n，α为所述被测物体的倾斜角度，γ为角度调整因子。

12、根据附记10所述的方法，其中，根据所述传感器和所述被测物体的各个特征的高度差以及所述被测物体的倾斜角度，计算所述被测物体的每个特征的最近检测距离(Dn_k’)，包括：根据以下公式计算所述被测物体的每个特征的最近检测距离(Dn_k’)：

Dn_k'＝(H_r-H_ok'-L_k'*cosα)*cot(α+γ)-L_k'*sinα

其中，H_r为所述高度，H_ok’为所述被测物体的第k’个特征相对于所述基准位置的高度，L_k’为所述被测物体的第k’个特征的长度，α为所述被测物体的倾斜角度，γ为角度调整因子。

13、根据附记1-12任一项所述的方法，其中，所述倾斜角度为仰角或者俯角。

14、根据附记1-12任一项所述的方法，其中，所述传感器为毫米波雷达。

15、一种物体检测方法，其中，所述方法包括：

获取传感器检测到的被测物体的特征；

16、一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，其中，所述计算机程序被处理器执行时实现附记1-15任一项的所述方法的步骤。

1A、一种物体检测系统中传感器的部署装置，其中，所述装置包括：

2A、根据附记1A所述的装置，其中，所述被测物体的特征为1个，所述装置还包括：

计算单元，其根据所述传感器和所述被测物体的高度差以及所述被测物体的倾斜角度，计算所述特征的有效检测范围(De)、所述最远检测距离(Df)以及所述最近检测距离(Dn)。

3A、根据附记2A所述的装置，其中，所述高度差越大，所述De、所述Df以及所述Dn越大；所述被测物体的倾斜角度越小，所述De、所述Df以及所述Dn越大。

4A、根据附记3A所述的装置，其中，所述计算单元根据以下公式计算所述有效检测范围(De)：

5A、根据附记3A所述的装置，其中，所述计算单元根据以下公式计算所述最远检测距离(Df)：

Df＝(H_r-H_o)(cot(α-γ))

6A、根据附记3A所述的装置，其中，所述计算单元根据以下公式计算所述最近检测距离(Dn)：

Dn＝(H_r-H_o-L*cosα)*cot(α+γ)-L*sinα

7A、根据附记1A所述的装置，其中，所述被测物体的特征为n个，n＞1，所述装置还包括：

第一计算单元，其计算所述被测物体的每个特征的最远检测距离和最近检测距离，将距离所述基准位置最远的特征的最远检测距离作为所述被测物体的最远检测距离(Df)，将距离所述基准位置最近的特征的最近检测距离作为所述被测物体的最近检测距离(Dn)；

第二计算单元，其根据距离所述基准位置最远的特征的最远检测距离(Df_n)和距离所述基准位置次远的特征的最远检测距离(Df_n-1)的差，计算距离所述基准位置最远的特征的有效检测范围(De_n)；以及

第三计算单元，其根据距离所述基准位置最近的特征的最近检测距离(Dn₁)和距离所述基准位置次近的特征的最近检测距离(Dn₂)的差，计算距离所述基准位置最近的特征的有效检测范围(De₁)。

8A、根据附记7A所述的装置，其中，n＞2，所述装置还包括：

第四计算单元，其根据第k+1个特征的最近检测距离(Dn_k+1)和第k-1个特征的最远检测距离(Df_k-1)的差，计算第k个特征的有效检测范围(De_k)，其中，1＜k＜n。

9A、根据附记7A所述的装置，其中，所述第一计算单元根据所述传感器和所述被测物体的各个特征的高度差以及所述被测物体的倾斜角度，计算所述被测物体的每个特征的最远检测距离(Df)和最近检测距离(Dn)。

10A、根据附记9A所述的装置，其中，所述高度差越大，所述Df以及所述Dn越大；所述被测物体的倾斜角度越小，所述Df以及所述Dn越大。

11A、根据附记10A所述的装置，其中，所述第一计算单元根据以下公式计算所述被测物体的每个特征的最远检测距离(Df_k’)：

Df_k'＝(H_r-H_ok')*(cot(α-γ))

12A、根据附记10A所述的装置，其中，所述第一计算单元根据以下公式计算所述被测物体的每个特征的最近检测距离(Dn_k’)：

Dn_k'＝(H_r-H_ok'-L_k'*cosα)*cot(α+γ)-L_k'*sinα

13A、根据附记1A-12A任一项所述的装置，其中，所述倾斜角度为仰角或者俯角。

14A、根据附记1A-12A任一项所述的装置，其中，所述传感器为毫米波雷达。

15、一种物体检测装置，其中，所述装置包括：

获取单元，其获取传感器检测到的被测物体的特征；

16、一种物体检测系统，包括传感器，其中，所述传感器被部署于相对于基准位置的一定高度，所述高度满足以下条件：

Claims

1.一种物体检测系统中传感器的部署装置，其中，所述装置包括：

根据所述高度计算获得的被测物体的各个特征的有效检测范围大于预定倍数的步长，

根据所述高度计算获得的被测物体的最远检测距离小于所述传感器的最远探测距离阈值，以及

根据所述高度计算获得的被测物体的最近检测距离大于所述传感器的最近探测距离阈值。

2.根据权利要求1所述的装置，其中，所述被测物体的特征为1个，所述装置还包括：

计算单元，其根据所述传感器和所述被测物体的高度差以及所述被测物体的倾斜角度，计算所述特征的有效检测范围、所述最远检测距离以及所述最近检测距离。

3.根据权利要求2所述的方法，其中，所述高度差越大，所述有效检测范围、所述最远检测距离以及所述最近检测距离越大；所述被测物体的倾斜角度越小，所述有效检测范围、所述最远检测距离以及所述最近检测距离越大。

4.根据权利要求3所述的方法，其中，

所述计算单元根据以下公式计算所述有效检测范围：

其中，L为所述被测物体的长度，α为所述被测物体的倾斜角度，H_r为所述高度，H_o为所述被测物体相对于所述基准位置的高度，γ为角度调整因子，De为所述有效检测范围，其为最远检测距离与最近检测距离的差；

所述计算单元根据以下公式计算所述最远检测距离：

Df＝(H_r-H_o)(cot(α-γ))

其中，H_r为所述高度，H_o为所述被测物体相对于所述基准位置的高度，α为所述被测物体的倾斜角度，γ为角度调整因子，Df为所述最远检测距离；

所述计算单元根据以下公式计算所述最近检测距离：

Dn＝(H_r-H_o-L*cosα)*cot(α+γ)-L*sinα

其中，H_r为所述高度，H_o为所述被测物体相对于所述基准位置的高度，L为所述被测物体的长度，α为所述被测物体的倾斜角度，γ为角度调整因子，Dn为所述最近检测距离。

5.根据权利要求1所述的装置，其中，所述被测物体的特征为n个，n＞1，所述装置还包括：

第一计算单元，其计算所述被测物体的每个特征的最远检测距离和最近检测距离，将距离所述基准位置最远的特征的最远检测距离作为所述被测物体的最远检测距离，将距离所述基准位置最近的特征的最近检测距离作为所述被测物体的最近检测距离；

第二计算单元，其根据距离所述基准位置最远的特征的最远检测距离和距离所述基准位置次远的特征的最远检测距离的差，计算距离所述基准位置最远的特征的有效检测范围；以及

第三计算单元，其根据距离所述基准位置最近的特征的最近检测距离和距离所述基准位置次近的特征的最近检测距离的差，计算距离所述基准位置最近的特征的有效检测范围。

6.根据权利要求5所述的装置，其中，n＞2，所述装置还包括：

第四计算单元，其根据第k+1个特征的最近检测距离和第k-1个特征的最远检测距离的差，计算第k个特征的有效检测范围，其中，1＜k＜n。

7.根据权利要求5所述的装置，其中，所述第一计算单元根据所述传感器和所述被测物体的各个特征的高度差以及所述被测物体的倾斜角度，计算所述被测物体的每个特征的最远检测距离和最近检测距离。

8.根据权利要求7所述的装置，其中，所述高度差越大，所述最远检测距离以及所述最近检测距离越大；所述被测物体的倾斜角度越小，所述最远检测距离以及所述最近检测距离越大。

9.根据权利要求8所述的装置，其中，

所述第一计算单元根据以下公式计算所述被测物体的每个特征的最远检测距离：

Df_k'＝(H_r-H_ok')*(cot(α-γ))

其中，H_r为所述高度，H_ok’为所述被测物体的第k’个特征相对于所述基准位置的高度，1≤k’≤n，α为所述被测物体的倾斜角度，γ为角度调整因子，Df_k’为第k’个特征的最远检测距离；

所述第一计算单元根据以下公式计算所述被测物体的每个特征的最近检测距离：

Dn_k'＝(H_r-H_ok'-L_k'*cosα)*cot(α+γ)-L_k'*sinα

10.一种物体检测装置，其中，所述装置包括：

获取单元，其获取传感器检测到的被测物体的特征；