CN111289967A - 基于毫米波雷达的人员检测跟踪与计数算法 - Google Patents

基于毫米波雷达的人员检测跟踪与计数算法 Download PDF

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Abstract

本发明提出一种基于毫米波雷达的人员检测跟踪与计数算法，属于毫米波雷达信号处理领域。为解决目前基于毫米波雷达的人员计数方法中，无法准确实现对静态目标的计数及跟踪的问题，本发明包括：对待测空间范围通过毫米波雷达发射电磁波信号，通过毫米波雷达接收待测空间范围内反射回来的信号；对所接收到的信号中的运动目标进行轨迹测量和跟踪；对比跟踪点迹的位置和待测空间范围，若待测空间范围内所跟踪的点迹有变化，更新人数统计结果；对于已经形成的点迹，设立“探测、激活、静止、释放”四种状态来完成目标在待测空间范围内的准确跟踪。本发明能够对于目标静止后点云消失的情况进行优化，能够实现待测空间范围内的人员计数及跟踪。

Description

基于毫米波雷达的人员检测跟踪与计数算法
技术领域
本发明涉及毫米波雷达信号处理领域，特别涉及一种基于毫米波雷达的人员检测跟踪与计数算法。
背景技术
人员检测和数量统计是现有多个场景中不可缺少的数据，如机场、商场、连锁店、车站、博物馆、会议室等场合，人员发现清点和数据估计在安全管理，提高整体服务水平等方面起重要作用。常见的人员检测技术主要利用人脸的单一识别方式进行，该方式准确性较低，比如背对摄像头时。RFID技术的门禁系统可以对区域进出口进行监控，但需要给每个人配备相应的标签并部署大量的读卡设备，成本高，扩展性通用性差。随着科技的进步，毫米波雷达传感器的利用可以对人员计数的这些缺陷进行补足，具有广阔的应用前景。
现有人员检测计数应用中，主要有摄像头识别，传统人工清点，还有采用自动清点的机械设备，采用RFID的门禁系统等。这些方法受到成本，准确率，实施难等方面的限制，使得人员检测计数的应用在经济性和准确性上很难取得平衡。
而目前基于毫米波雷达的人员计数方法中，采用对点云数据进行卡尔曼滤波跟踪，实现对多个人体运动目标状态和个数的持续观测。现有的专利《一种雷达检测设备对运动以及静止目标持续跟踪关联方法》，专利号：CN201811151782.3，主要功能在于只是对于测量空间范围内已经跟踪到的在目标短暂漏警的情况下，按照最后的位置与速度、加速度信息进行外推，使得轨迹连续，其缺点在于该外推局限在很短的时间内，约几百毫秒，如果时间长于几秒钟则会导致轨迹错误，超出了关联的波门，则无法再次实现正确关联，静止目标会被错误检测重新再起一条轨迹，造成虚警。针对目标静止时候即使有外推功能，也会导致轨迹错误和虚警，在外推结束后，静态目标点云消失后目标轨迹也会跟着消失，会造成人员漏记和跟踪丢失。同时，在专利《基于毫米波雷达的人员检测与计数系统》，专利号：CN201910450486.1中，其主要是按照常规方式实现了基于毫米波雷达的跟踪功能，甚至连在专利《一种雷达检测设备对运动以及静止目标持续跟踪关联方法》中的针对轨迹静止出现断裂情况下的外推功能都没有，只要目标静止则轨迹立即消失、造成跟踪错误。
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检测跟踪与计数算法，解决目前基于毫米波雷达的人员计数方法中，无法准确实现对静态目标的计数及跟踪的问题。
本发明解决其技术问题，采用的技术方案是：基于毫米波雷达的人员检测跟踪与计数算法，包括如下步骤：
步骤1、对待测空间范围通过毫米波雷达发射电磁波信号，通过毫米波雷达接收待测空间范围内反射回来的信号；
步骤2、对所接收到的信号中的运动目标进行轨迹测量和跟踪；
步骤3、对比跟踪点迹的位置和待测空间范围，若待测空间范围内所跟踪的点迹有变化，更新人数统计结果；
步骤4、对于已经形成的点迹，设立“探测、激活、静止、释放”四种状态来完成目标在待测空间范围内的准确跟踪。
进一步，所述毫米波雷达采用77GHz毫米波宽带雷达。
进一步，待测空间范围从10m*10m内到100m*100m内进行调整。
进一步，步骤2具体包括如下步骤：
步骤201、对所接收到的信号进行傅里叶变换提取目标；
步骤202、利用CFAR检测器对径向速度、距离和角度粗略测量；
步骤203、基于MUSIC算法或ESPIRIT算法角度的精确测量；
步骤204、对得到的点迹信息利用卡尔曼滤波进行目标跟踪，输出目标位置及运动参数。
进一步，步骤201中，对所接收到的信号进行傅里叶变换提取目标时，对所接收到的信号从时域变换到频域，从频域特征着手分析所接收到的信号。
进一步，步骤203中，基于MUSIC算法角度的精确测量时，MUSIC利用天线阵列特性，将多个信号分类处理，得到更高分辨率的无线信道参数估计。
进一步，所述天线，采用的是77GHz，4发2收的天线布局。
进一步，步骤204中，对得到的点迹信息利用卡尔曼滤波进行目标跟踪，输出目标位置及运动参数，得到各目标点的位置和速度等信息后，对是否为一个目标人体反射回来的多个点进行如下判断：
若判断为近区域点位，则认为这些相关点为同一个目标人体反射回来，对这些相关点构成的点群进行群目标跟踪，将群目标识别为单个人体的位置；若判断为非近区域点位，则认为此多个点中有多个待测目标人体，将判断为的多个人体目标点群进行多目标跟踪，得到多个待测区域内多个目标的位置。
进一步，步骤3中，若识别到的被测人体目标中有目标移动到待测空间范围的边界外，则更新一次计数结果，若重新在待测空间范围内根据目标点群的情况确认出新的目标，亦更新一次计数结果，每次新更新后的计数结果即为待测空间范围内测量到的人数统计结果。
进一步，步骤4中，将待测空间范围内的目标静止时候最后的位置记录下来作为目标静止时候的位置保留，当目标运动后的速度阈值达到条件，将目标状态重新更新为“激活”。
本发明的有益效果是，通过上述基于毫米波雷达的人员检测跟踪与计数算法，使用毫米波雷达发射无线电波，直射待测量空间，通过对空间内多个运动人体反射的电磁波信号对待测目标人体进行轨迹测量和跟踪。
完成运动目标的轨迹测量和跟踪后，对目标运行的轨迹和位置进行边界判断，对待测目标空间范围内的目标点云运用新的策略进行跟踪，只有进出边界才进行人数的增减改变，完成目标空间范围内的人数统计和估计。
同时，由于在现有的跟踪算法中，在检测区域中目标静止导致点云消失后则目标轨迹跟着也会消失，会造成跟踪不准确，但是目标没有消失只是静止，原有的算法没有办法实现静态目标的跟踪，因此，在本申请的跟踪算法中，目标状态增加静止类型，将检测区域内目标静止时候最后的位置记录下来作为目标静止时候的轨迹保留位置，对于已经形成的点迹，设立“探测、激活、静止、释放”四种状态来完成目标在待测空间范围内的准确跟踪。
附图说明
图1为本发明实施例中基于毫米波雷达的人员检测跟踪与计数算法的部分流程图；
图2为本发明实施例中毫米波雷达信号处理流程图。
具体实施方式
下面结合实施例及附图，详细描述本发明的技术方案。
本发明所述基于毫米波雷达的人员检测跟踪与计数算法，包括如下步骤：
步骤1、对待测空间范围通过毫米波雷达发射电磁波信号，通过毫米波雷达接收待测空间范围内反射回来的信号。
其中，所述毫米波雷达优选采用77GHz毫米波宽带雷达。待测空间范优选从10m*10m内到100m*100m内进行调整。
步骤2、对所接收到的信号中的运动目标进行轨迹测量和跟踪。
其中，步骤2具体包括如下步骤：
步骤201、对所接收到的信号进行傅里叶变换提取目标；
步骤202、利用CFAR检测器对径向速度、距离和角度粗略测量；
步骤203、基于MUSIC算法或ESPIRIT算法角度的精确测量；
步骤204、对得到的点迹信息利用卡尔曼滤波进行目标跟踪，输出目标位置及运动参数。
步骤201中，对所接收到的信号进行傅里叶变换提取目标时，对所接收到的信号从时域变换到频域，从频域特征着手分析所接收到的信号。
步骤203中，基于MUSIC算法角度的精确测量时，MUSIC利用天线阵列特性，将多个信号分类处理，得到更高分辨率的无线信道参数估计。所述天线，优选采用的是77GHz，4发2收的天线布局。
步骤204中，对得到的点迹信息利用卡尔曼滤波进行目标跟踪，输出目标位置及运动参数，得到各目标点的位置和速度等信息后，对是否为一个目标人体反射回来的多个点进行如下判断：
若判断为近区域点位，则认为这些相关点为同一个目标人体反射回来，对这些相关点构成的点群进行群目标跟踪，将群目标识别为单个人体的位置；若判断为非近区域点位，则认为此多个点中有多个待测目标人体，将判断为的多个人体目标点群进行多目标跟踪，得到多个待测区域内多个目标的位置。
步骤3、对比跟踪点迹的位置和待测空间范围，若待测空间范围内所跟踪的点迹有变化，更新人数统计结果。
其中，若识别到的被测人体目标中有目标移动到待测空间范围的边界外，则更新一次计数结果，若重新在待测空间范围内根据目标点群的情况确认出新的目标，亦更新一次计数结果，每次新更新后的计数结果即为待测空间范围内测量到的人数统计结果。
步骤4、对于已经形成的点迹，设立“探测、激活、静止、释放”四种状态来完成目标在待测空间范围内的准确跟踪。
其中，将待测空间范围内的目标静止时候最后的位置记录下来作为目标静止时候的位置保留，当目标运动后的速度阈值达到条件，将目标状态重新更新为“激活”。
实施例
本发明实施例基于毫米波雷达的人员检测跟踪与计数算法，包括如下步骤：
步骤1、对待测空间范围通过毫米波雷达发射电磁波信号，通过毫米波雷达接收待测空间范围内反射回来的信号。
步骤2、对所接收到的信号中的运动目标进行轨迹测量和跟踪。
步骤3、对比跟踪点迹的位置和待测空间范围，若待测空间范围内所跟踪的点迹有变化，更新人数统计结果。
步骤4、对于已经形成的点迹，设立“探测、激活、静止、释放”四种状态来完成目标在待测空间范围内的准确跟踪。
本实施例中毫米波雷达的人员检测跟踪与计数算法的部分流程图参见图1，其中，在MSS接收到DSS的点云数据后，根据参数设置对点云进行第一步的筛选；然后根据设置的点云数量阈值条件，满足阈值条件点云关联产生一个目标轨迹，或者根据距离方差聚类，进行轨迹分裂产生两条轨迹，产生轨迹后进行轨迹跟踪与目标计数；最后根据点关联云信息，满足静态目标条件，则将轨迹置为静态目标，对距离点云最近的静态目标进行强制关联，关联点云数量不满足，则保持静止，静止目标在关联点云数量满足激活后，再进行多普勒速度的判断，如果多普勒速度满足，则目标变为激活状态，否则变为静止状态并回退到静止的位置，对静态和动态目标更新卡尔曼滤波参数，再进入跟踪环节。
本实施例中的毫米波雷达信号处理流程图见图2，其为将图1中目标位置及运动轨迹测量具体阐述，其中，通过对毫米波雷达回波信号进行傅里叶变换，采用CAPON波束形成器、CFAR检测器对目标径向速度、位置进行测量，并对角度进行粗略测量，角度精确测量主要依靠MUSIC、ESPIRIT等算法实现，通过卡尔曼滤波器进行目标轨迹跟踪。对于目标静止点云消失后目标轨迹跟着消失的情况，特别进行了优化，再原有策略目标中的“探测、激活、释放”的三种状态改进为“探测、激活、静止、释放”四种状态，引入了保留静态目标、点云强制关联、点云与多普勒速度联合判据、错误目标释放等得到目标区域内的人员航迹，并统计人数结果。
上述方法的步骤1中，对待测空间范围发射电磁波信号，所述毫米波雷达用77GHz毫米波宽带雷达，对雷达发射和接收参数进行调节，待测空间范围可从10m*10m内到100m*100m内进行调整，可以应用于室内会议室的小范围应用场景，也可以用于户外如景区的应用场景。
上述方法的步骤2中，对所接收到的信号中的运动目标进行轨迹测量和跟踪，包括以下操作：
步骤201、对所采集到的信号进行快速傅里叶变换(FFT)，对所采集到的信号从时域变换到频域，从频域特征着手分析所采集到的雷达信号。
步骤202、利用CFAR检测器对径向速度、距离和角度粗略测量。待测空间中存在的被测人体目标动静不一，速度快慢，目标大小都不一样，利用CFAR检测器可以防止局部范围内的多个目标动静不一的漏检和误判。
步骤203、在目标位置和速度的确认中，为了增加跟踪轨迹的准确性，需要用到MUSIC算法。MUSIC利用天线阵列特性，将多个信号分类处理，可以得到更高分辨率的无线信道参数估计，所述雷达天线中，采用的是77GHz，4发2收的天线布局。对于速度位置的进一步评判，不仅限于MUSIC算法，也可以采用ESPIRIT等算法来实现。
步骤204、对所得到的点迹运动信息进行目标跟踪，输出目标位置及运动参数：得到各目标点的位置和速度等信息后，对是否是一个目标人体反射回来的多个点进行判断。若判断为近区域点位，则认为这些相关点为同一个目标人体反射回来，对该点群进行群目标跟踪，将群目标识别为单个人体的位置；若判断为非近区域点位，则认为此多个点中有多个待测目标人体，将判断为的多个人体目标点群进行多目标跟踪，得到多个待测区域内多个目标的位置。
上述方法的步骤3中，通过判断被识别跟踪的各个人体目标是否属于待测空间范围内，对范围内的人数进行统计更新。若识别到的被测人体目标中有目标移动到待测空间范围的边界外，则更新一次计数结果，若重新在待测空间范围内根据目标点群的情况确认出新的目标，亦更新一次计数结果。每次新更新后的计数结果即为待测空间范围内测量到的人数统计结果。
上述方法的步骤4中，在原有的策略中，目标点云消失后则目标轨迹也会跟着消失，会造成跟踪不准确。目标本身没有消失只是静止，因为原有策略中只有“探测、激活、释放”三种状态，在待测范围内目标静止后会被释放掉，静止后原有的策略没有办法跟踪静态目标。新的策略中目标有“探测、激活、静止、释放”四种状态，将待测范围内的目标静止时候最后的位置记录下来作为目标静止时候的位置保留，当目标运动后的速度阈值达到条件，将目标状态重新更新为“激活”。

Claims (10)

1.基于毫米波雷达的人员检测跟踪与计数算法，其特征在于，包括如下步骤：
步骤1、对待测空间范围通过毫米波雷达发射电磁波信号，通过毫米波雷达接收待测空间范围内反射回来的信号；
步骤2、对所接收到的信号中的运动目标进行轨迹测量和跟踪；
步骤3、对比跟踪点迹的位置和待测空间范围，若待测空间范围内所跟踪的点迹有变化，更新人数统计结果；
步骤4、对于已经形成的点迹，设立“探测、激活、静止、释放”四种状态来完成目标在待测空间范围内的准确跟踪。
2.根据权利要求1所述的基于毫米波雷达的人员检测跟踪与计数算法，其特征在于，所述毫米波雷达采用77GHz毫米波宽带雷达。
3.根据权利要求1所述的基于毫米波雷达的人员检测跟踪与计数算法，其特征在于，待测空间范围从10m*10m内到100m*100m内进行调整。
4.根据权利要求1所述的基于毫米波雷达的人员检测跟踪与计数算法，其特征在于，步骤2具体包括如下步骤：
步骤201、对所接收到的信号进行傅里叶变换提取目标；
步骤202、利用CFAR检测器对径向速度、距离和角度粗略测量；
步骤203、基于MUSIC算法或ESPIRIT算法角度的精确测量；
步骤204、对得到的点迹信息利用卡尔曼滤波进行目标跟踪，输出目标位置及运动参数。
5.根据权利要求4所述的基于毫米波雷达的人员检测跟踪与计数算法，其特征在于，步骤201中，对所接收到的信号进行傅里叶变换提取目标时，对所接收到的信号从时域变换到频域，从频域特征着手分析所接收到的信号。
6.根据权利要求4所述的基于毫米波雷达的人员检测跟踪与计数算法，其特征在于，步骤203中，基于MUSIC算法角度的精确测量时，MUSIC利用天线阵列特性，将多个信号分类处理，得到更高分辨率的无线信道参数估计。
7.根据权利要求6所述的基于毫米波雷达的人员检测跟踪与计数算法，其特征在于，所述天线，采用的是77GHz，4发2收的天线布局。
8.根据权利要求4所述的基于毫米波雷达的人员检测跟踪与计数算法，其特征在于，步骤204中，对得到的点迹信息利用卡尔曼滤波进行目标跟踪，输出目标位置及运动参数，得到各目标点的位置和速度等信息后，对是否为一个目标人体反射回来的多个点进行如下判断：
若判断为近区域点位，则认为这些相关点为同一个目标人体反射回来，对这些相关点构成的点群进行群目标跟踪，将群目标识别为单个人体的位置；若判断为非近区域点位，则认为此多个点中有多个待测目标人体，将判断为的多个人体目标点群进行多目标跟踪，得到多个待测区域内多个目标的位置。
9.根据权利要求1所述的基于毫米波雷达的人员检测跟踪与计数算法，其特征在于，步骤3中，若识别到的被测人体目标中有目标移动到待测空间范围的边界外，则更新一次计数结果，若重新在待测空间范围内根据目标点群的情况确认出新的目标，亦更新一次计数结果，每次新更新后的计数结果即为待测空间范围内测量到的人数统计结果。
10.根据权利要求1所述的基于毫米波雷达的人员检测跟踪与计数算法，其特征在于，步骤4中，将待测空间范围内的目标静止时候最后的位置记录下来作为目标静止时候的位置保留，当目标运动后的速度阈值达到条件，将目标状态重新更新为“激活”。
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