CN113589274B - 脚踢信号识别方法、装置及终端 - Google Patents

Abstract

本发明提供了一种脚踢信号识别方法、装置、终端及存储介质。该方法包括：获取雷达检测到的每一帧回波数据的点云信息；判断点云信息是否满足预设条件，若点云信息满足预设条件，则对点云信息对应的数据帧进行标记；当获取的数据帧的数量达到预设值n后，每新获取一个数据帧，统计最新获取的数据帧的前n个数据帧中被标记数据帧的数量，得到一个不断更新的数量序列；根据不断更新的数量序列对脚踢信号进行识别。本发明能够提高脚踢信号的识别准确率。

Description

脚踢信号识别方法、装置及终端

技术领域

本发明涉及雷达检测技术领域，尤其涉及一种脚踢信号识别方法、装置及终端。

背景技术

通过脚踢开启车门的方式，能够方便快捷地打开车门，满足了人们对车辆智能化和便捷性能的追求，受到了人们的青睐。而毫米波雷达具有穿透能力强、体积小、重量轻的特点，被广泛应用在脚踢识别技术中。

然而，现有的基于毫米波雷达的脚踢识别方法都是统计固定帧中目标点的数量来进行判断，容易受到外界因素的干扰产生虚警，导致检测结果容易出现漏踢和多踢的现象，脚踢识别准确率低。

发明内容

本发明实施例提供了一种脚踢信号识别方法、装置及终端，以解决现有技术中的基于毫米波雷达的脚踢识别方法识别准确率低的问题。

第一方面，本发明实施例提供了一种脚踢信号识别方法，包括：

获取雷达检测到的每一帧回波数据的点云信息；

判断点云信息是否满足预设条件，若点云信息满足预设条件，则对点云信息对应的数据帧进行标记；

当获取的数据帧的数量达到预设值n后，每新获取一个数据帧，统计最新获取的数据帧的前n个数据帧中被标记数据帧的数量，得到一个不断更新的数量序列；

根据不断更新的数量序列对脚踢信号进行识别。

在一种可能的实现方式中，判断点云信息是否满足预设条件，包括：

判断点云信息中是否存在目标点，若点云信息中不存在目标点，则判定点云信息不满足预设条件；

若点云信息中存在目标点，则根据点云信息中各个目标点相对于雷达的距离和俯仰角，确定最大距离和最大俯仰角；

若最大距离小于预设的距离阈值，且最大俯仰角小于预设的俯仰角阈值，则判定点云信息满足预设条件；

若最大距离不小于预设的距离阈值，或最大俯仰角不小于预设的俯仰角阈值，则判定点云信息不满足预设条件。

在一种可能的实现方式中，更新数量序列包括：

将最新获取的数据帧的前n个数据帧中被标记数据帧的数量作为更新值添加到已有的数量序列中；

根据不断更新的数量序列对脚踢信号进行识别，包括：

每次更新数量序列时均判断更新值是否为1；

若更新值为1，则统计本次更新后数量序列中的峰值个数、最大峰值以及非零区间对应的时长；其中，非零区间为数量序列更新的第一个非零数值到当前更新值之间的区间；

若峰值个数只有一个，且非零区间对应的时长小于第一预设阈值、最大峰值大于第二预设阈值，则判定检测到脚踢信号。

在一种可能的实现方式中，非零区间对应的时长的统计方法包括：

获取雷达的检测频率；

统计非零区间内的数值个数；

根据检测频率和非零区间内的数值个数，确定非零区间对应的时长。

在一种可能的实现方式中，在检测到脚踢信号之后，还包括：

删除当前数量序列中的所有数值，并继续执行更新数量序列和根据不断更新的数量序列对脚踢信号进行识别的操作。

在一种可能的实现方式中，数量序列的长度不超过预设的长度阈值k；

该方法还包括：

若某次更新后数量序列的长度超过预设的长度阈值k，则删除数量序列的前k个数值。

第二方面，本发明实施例提供了一种脚踢信号识别装置，包括：

获取模块，用于获取雷达检测到的每一帧回波数据的点云信息；

判断模块，用于判断点云信息是否满足预设条件，若点云信息满足预设条件，则对点云信息对应的数据帧进行标记；

统计模块，用于当获取的数据帧的数量达到预设值n后，每新获取一个数据帧，统计最新获取的数据帧的前n个数据帧中被标记数据帧的数量，得到一个不断更新的数量序列；

识别模块，用于根据不断更新的数量序列对脚踢信号进行识别。

在一种可能的实现方式中，判断模块具体用于：

判断点云信息中是否存在目标点，若点云信息中不存在目标点，则判定点云信息不满足预设条件；

若点云信息中存在目标点，则根据点云信息中各个目标点相对于雷达的距离和俯仰角，确定最大距离和最大俯仰角；

若最大距离小于预设的距离阈值，且最大俯仰角小于预设的俯仰角阈值，则判定点云信息满足预设条件；

若最大距离不小于预设的距离阈值，或最大俯仰角不小于预设的俯仰角阈值，则判定点云信息不满足预设条件。

第三方面，本发明实施例提供了一种终端，包括存储器、处理器以及存储在所述存储器中并可在处理器上运行的计算机程序，处理器执行计算机程序时实现如上第一方面的脚踢信号识别方法的步骤。

第四方面，本发明实施例提供了一种计算机可读存储介质，计算机可读存储介质存储有计算机程序，计算机程序被处理器执行时实现如上第一方面的脚踢信号识别方法的步骤。

本发明实施例通过获取雷达检测到的每一帧回波数据的点云信息，当点云信息满足预设条件时，对点云信息对应的数据帧进行标记，当获取的数据帧的数量达到预设值n后，每新获取一个数据帧，统计最新获取的数据帧的前n个数据帧中被标记数据帧的数量，得到一个不断更新的数量序列来对脚踢信号进行识别。相比与现有技术中统计固定帧中目标点的数量来识别脚踢信号的方法，本发明由于是对整个数据帧序列的点云信息特征进行分析，不易受到外界因素的干扰，能够有效避免漏踢和多踢的现象，提高脚踢信号的识别准确率。

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脚踢信号识别方法的实现流程图；

图2是本发明实施例提供的脚踢信号识别方法的实现流程图；

图3是本发明实施例提供的脚踢信号识别装置的结构示意图；

图4是本发明实施例提供的终端的示意图。

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。

为使本发明的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合附图通过具体实施例来进行说明。

本发明实施例提供了一种脚踢信号识别方法，参照图1所示，该方法包括以下步骤：

步骤S101、获取雷达检测到的每一帧回波数据的点云信息。

在本发明实施例中，雷达对回波数据进行FFT处理，得到距离-多普勒频谱图，并对距离-多普勒频谱图进行恒虚警检测，得到多个目标点，各个目标点相对于雷达的距离、俯仰角、方位角形成点云信息。

步骤S102、判断点云信息是否满足预设条件，若点云信息满足预设条件，则对点云信息对应的数据帧进行标记。

在本发明实施例中，通过设定预设条件，当点云信息满足预设条件时，说明雷达在当前帧中检测到了目标，对该帧进行标记。

步骤S103、当获取的数据帧的数量达到预设值n后，每新获取一个数据帧，统计最新获取的数据帧的前n个数据帧中被标记数据帧的数量，得到一个不断更新的数量序列。

在本发明实施例中，当获取的数据帧的数量达到预设值n后，每新获取一个数据帧，统计最新获取的数据帧的前n个数据帧中被标记数据帧的数量，能够保证检测的实时性，并且形成完整的数量序列，进而通过分析数量序列的特征对脚踢信号进行识别。

步骤S104、根据不断更新的数量序列对脚踢信号进行识别。

在本发明实施例中，脚踢信号出现之前，雷达检测的点云信息中均没有目标点，即点云信息不满足预设条件；当脚踢信号出现后，雷达连续多帧检测的点云信息中有目标点，即点云信息满足预设条件；当脚踢信号消失，雷达检测的点云信息中均没有目标点，即点云信息不满足预设条件。因此，当脚踢信号出现时，该不断更新的数量序列应该由1上升到n，再由n逐渐下降到1。通过分析数量序列的特征，能够对脚踢信号进行识别。

可见，本发明实施例通过获取雷达检测到的每一帧回波数据的点云信息，当点云信息满足预设条件时，对点云信息对应的数据帧进行标记，当获取的数据帧的数量达到预设值n后，每新获取一个数据帧，统计最新获取的数据帧的前n个数据帧中被标记数据帧的数量，得到一个不断更新的数量序列来对脚踢信号进行识别。相比与现有技术中统计固定帧中目标点的数量来识别脚踢信号的方法，本发明由于是对整个数据帧序列的点云信息特征进行分析，不易受到外界因素的干扰，能够有效避免漏踢和多踢的现象，提高了脚踢信号的识别准确率。

可选的，在一种可能的实现方式中，判断点云信息是否满足预设条件，可以详述为：

判断点云信息中是否存在目标点，若点云信息中不存在目标点，则判定点云信息不满足预设条件；

若点云信息中存在目标点，则根据点云信息中各个目标点相对于雷达的距离和俯仰角，确定最大距离和最大俯仰角；

若最大距离小于预设的距离阈值，且最大俯仰角小于预设的俯仰角阈值，则判定点云信息满足预设条件；

若最大距离不小于预设的距离阈值，或最大俯仰角不小于预设的俯仰角阈值，则判定点云信息不满足预设条件。

在本发明实施例中，根据点云信息中是否存在目标点，来判定雷达在当前帧中是否检测到了目标，并且还进一步对目标点进行了判断和筛选，即当所有的目标点均是符合阈值条件的目标点，则认为检测到了正确的脚踢目标，能够进一步提高识别准确率。

可选的，在一种可能的实现方式中，更新数量序列可以详述为：

将最新获取的数据帧的前n个数据帧中被标记数据帧的数量作为更新值添加到已有的数量序列中；

根据不断更新的数量序列对脚踢信号进行识别，可以详述为：

每次更新数量序列时均判断更新值是否为1；

若更新值为1，则统计本次更新后数量序列中的峰值个数、最大峰值以及非零区间对应的时长；其中，非零区间为数量序列更新的第一个非零数值到当前更新值之间的区间；

若峰值个数只有一个，且非零区间对应的时长小于第一预设阈值、最大峰值大于第二预设阈值，则判定检测到脚踢信号。

在本发明实施例中，脚踢信号开始出现和即将消失时，数量序列的更新值均为1，并且，在滤除干扰的情况下，数量序列中脚踢信号对应的非零区间的峰值应该只有一个且大于一定值(非零区间由1逐渐变化到最大值再收敛为1)，时长应小于一定值。因此，通过更新值为1时，对峰值个数、最大峰值以及非零区间对应的时长的判断，当峰值个数、最大峰值以及非零区间对应的时长均满足脚踢信号的特征时，就认为识别到了一个完整的脚踢信号；否则，认为非零区间是由干扰信号产生的。通过该方法，可以准确识别真正的脚踢信号，滤除干扰。

可选的，在一种可能的实现方式中，非零区间对应的时长的统计方法可以包括但不限于：

获取雷达的检测频率；

统计非零区间内的数值个数；

根据检测频率和非零区间内的数值个数，确定非零区间对应的时长。

在本发明实施例中，由于雷达每检测一帧，就统计一次被标记数据帧的数量并更新数量序列，因此，非零区间内的数值个数乘以雷达采样时间间隔(检测频率的倒数)，即整个非零区间对应的时长。

可选的，在一种可能的实现方式中，在检测到脚踢信号之后，还包括：

删除当前数量序列中的所有数值，并继续执行更新数量序列和根据不断更新的数量序列对脚踢信号进行识别的操作。

在本发明实施例中，当检测到脚踢信号后及时删除数量序列中的数据，能够避免对下一次识别脚踢信号造成干扰。

可选的，在一种可能的实现方式中，数量序列的长度不超过预设的长度阈值k；该方法还包括：

若某次更新后数量序列的长度超过预设的长度阈值k，则删除数量序列的前k个数值。

在本发明实施例中，若长时间未检测到脚踢信号，需要定期对数量序列进行清零处理，避免数量序列过长，占用较多的内存。

另外，在本发明实施例中，预设值n、预设的距离阈值、预设的俯仰角阈值、第一预设阈值、第二预设阈值、预设的长度阈值k均可以根据大量测试确定最合适的值，以提高识别准确率。

本发明实施例提供了一种脚踢信号识别方法，如下：

步骤S101、实时获取雷达检测到的每一帧回波数据的点云信息。

步骤S102、判断点云信息是否满足预设条件，若点云信息满足预设条件，则对点云信息对应的数据帧进行标记。

其中，判断点云信息是否满足预设条件可以详述为：

判断点云信息中是否存在目标点，若点云信息中不存在目标点，则判定点云信息不满足预设条件；

若点云信息中存在目标点，则根据点云信息中各个目标点相对于雷达的距离和俯仰角，确定最大距离和最大俯仰角；

若最大距离小于预设的距离阈值，且最大俯仰角小于预设的俯仰角阈值，则判定点云信息满足预设条件；

若最大距离不小于预设的距离阈值，或最大俯仰角不小于预设的俯仰角阈值，则判定点云信息不满足预设条件。

步骤S103、当获取的数据帧的数量达到预设值n后，每新获取一个数据帧，统计最新获取的数据帧的前n个数据帧中被标记数据帧的数量，得到一个不断更新的数量序列，并实时判断数量序列的长度是否超过预设的长度阈值k，超过则删除数量序列的前k个数值。

其中，更新数量序列可以详述为：

将最新获取的数据帧的前n个数据帧中被标记数据帧的数量作为更新值添加到已有的数量序列中。

步骤S104、根据不断更新的数量序列对脚踢信号进行识别。

其中，该步骤可以详述为：

步骤S1041、每次更新数量序列时均判断更新值是否为1。

步骤S1042、若更新值为1，则统计本次更新后数量序列中的峰值个数、最大峰值以及非零区间对应的时长；其中，非零区间为数量序列更新的第一个非零数值到当前更新值之间的区间。

非零区间对应的时长的统计方法包括：

获取雷达的检测频率；

统计所述非零区间内的数值个数；

根据所述检测频率和所述非零区间内的数值个数，确定所述非零区间对应的时长。

步骤S1043、若峰值个数只有一个，且非零区间对应的时长小于第一预设阈值、最大峰值大于第二预设阈值，则判定检测到脚踢信号。

步骤S105、在检测到脚踢信号之后，删除当前数量序列中的所有数值，并继续执行步骤S103至步骤S104中更新数量序列和根据不断更新的数量序列对脚踢信号进行识别的操作。

本发明实施例提供的提供的脚踢信号识别方法主要但不限于应用在车载毫米波雷达中。示例性的，雷达安装在距离地面一定高度的车门上，并向下倾斜一定角度，人体脚尖踢至雷达波束中心位置，根据雷达检测的回波数据的点云信息，可准确识别脚踢信号，并当识别到脚踢信号时，发送CAN报文消息给车门控制器，控制车门开启，否则，车门保持上锁状态。其中，雷达采用多输入多输出(Multiple-Input Multiple-Output，MIMO)设计方案，且集成度高，包含射频前端和信号处理模块，以及丰富的外设接口。对雷达信号检测的点云信息进行分析可以由一个处理芯片完成，该处理芯片可以设置在雷达内部或外部，并将检测结果通过CAN发送到车身控制器，实现休眠唤醒功能，且支持FOTA远程升级功能。

进一步，参照图2所示，本发明实施例还提供了一种更具体的脚踢信号识别流程：

(1)当车身解锁时，雷达上电激活，开始工作，通过发射天线向目标检测区域发送特定频率的电磁波，电磁波遇到物体发生反射，接收天线接收该回波信号，经过ADC采样和带通滤波处理，从一定程度上滤除带外干扰信号，获得脚踢固定距离维区间内单帧的不同距离(按距离单元由近及远排列)、方位角和俯仰角的点云数据排布，按时间顺序会得到多帧的点云信息。

(2)判断点云信息是否满足预设条件，若点云信息满足预设条件，则对点云信息对应的数据帧进行标记。

即首先判断单帧点云信息中是否存在目标点，若单帧点云信息中目标点的数量为0，则判定点云信息不满足预设条件，直接将该数据帧标记为num＝0。若单帧点云信息中目标点的数量不为0，且各个目标点对应的距离均小于预设的距离阈值THr1、各个目标点对应的俯仰角均小于预设的俯仰角阈值THr2，则将该数据帧标记为num＝1，否则num＝0，各帧的标记值按照时间顺序放入缓冲区间KnickBuffer1中形成数组Matrix1(例如0001111000)。

(3)当获取的数据帧的数量达到预设值n后，通过设置尺寸为n的滑动窗口KnickBuffer1来统计最新获取的数据帧的前n个数据帧中被标记数据帧的数量。滑动窗口KnickBuffer1的滑动步长为1，随着数据帧的更新，KnickBuffer1依次从数组Matrix1中从左到右滑动，每滑动一次，计算滑动窗口内数值的和，得到数组Matrix2，Matrix2即上述统计得到的数量序列(例如n为3时，滑动窗口在上述Matrix1进行滑动，Matrix2为01233210)。

(4)设置预设容量的缓冲区间KnickBuffer2，将数组Matrix2值依次赋给KnickBuffer2，KnickBuffer2的容量为k，当KnickBuffer2达到容量上限k时则清零，实现数量序列的长度不超过预设的长度阈值k。

(5)当KnickBuffer2中的更新至1时，统计KnickBuffer2中的峰值个数、最大峰值以及非零区间对应的时长，若峰值个数只有一个(例如上述Matrix2中的峰值仅有一个3，而干扰信号往往存在多个尖峰值)，且非零区间对应的时长(上述Matrix2中123321段所经历的时间)小于第一预设阈值、最大峰值大于第二预设阈值，则判定检测到脚踢信号。

(6)发送CAN报文消息给车门控制器，控制车门开启。

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，而不应对本发明实施例的实施过程构成任何限定。

本发明实施例还提供了一种脚踢信号识别装置，参照图3所示，该装置30包括：

获取模块31，用于获取雷达检测到的每一帧回波数据的点云信息。

判断模块32，用于判断点云信息是否满足预设条件，若点云信息满足预设条件，则对点云信息对应的数据帧进行标记。

统计模块33，用于当获取的数据帧的数量达到预设值n后，每新获取一个数据帧，统计最新获取的数据帧的前n个数据帧中被标记数据帧的数量，得到一个不断更新的数量序列。

识别模块34，用于根据不断更新的数量序列对脚踢信号进行识别。

可选的，在一种可能的实现方式中，判断模块31具体用于：

判断点云信息中是否存在目标点，若点云信息中不存在目标点，则判定点云信息不满足预设条件；

若点云信息中存在目标点，则根据点云信息中各个目标点相对于雷达的距离和俯仰角，确定最大距离和最大俯仰角；

若最大距离小于预设的距离阈值，且最大俯仰角小于预设的俯仰角阈值，则判定点云信息满足预设条件；

若最大距离不小于预设的距离阈值，或最大俯仰角不小于预设的俯仰角阈值，则判定点云信息不满足预设条件。

可选的，在一种可能的实现方式中，识别模块34具体用于：

将最新获取的数据帧的前n个数据帧中被标记数据帧的数量作为更新值添加到已有的数量序列中，以更新数量序列；

每次更新数量序列时均判断更新值是否为1；

若更新值为1，则统计本次更新后数量序列中的峰值个数、最大峰值以及非零区间对应的时长；其中，非零区间为数量序列更新的第一个非零数值到当前更新值之间的区间；

若峰值个数只有一个，且非零区间对应的时长小于第一预设阈值、最大峰值大于第二预设阈值，则判定检测到脚踢信号。

可选的，在一种可能的实现方式中，识别模块34具体用于：

获取雷达的检测频率；

统计非零区间内的数值个数；

根据检测频率和非零区间内的数值个数，确定非零区间对应的时长。

可选的，在一种可能的实现方式中，在检测到脚踢信号之后，识别模块34还用于：

删除当前数量序列中的所有数值，并继续执行更新数量序列和根据不断更新的数量序列对脚踢信号进行识别的操作。

可选的，在一种可能的实现方式中，数量序列的长度不超过预设的长度阈值k，统计模块33还用于：

若某次更新后数量序列的长度超过预设的长度阈值k，则删除数量序列的前k个数值。

图4是本发明实施例提供的终端的示意图。如图4所示，该实施例的终端40包括：处理器41、存储器42以及存储在存储器42中并可在处理器41上运行的计算机程序43。处理器41执行计算机程序43时实现上述各个脚踢信号识别方法实施例中的步骤，例如图1所示的步骤S101至步骤S104。或者，处理器41执行计算机程序43时实现上述各装置实施例中各模块的功能，例如图3所示模块31至34的功能。

示例性的，计算机程序43可以被分割成一个或多个模块/单元，一个或者多个模块/单元被存储在存储器42中，并由处理器41执行，以完成本发明。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，该指令段用于描述计算机程序43在终端40中的执行过程。例如，计算机程序43可以被分割成图3所示的模块31至34。

终端40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。终端40可包括，但不仅限于，处理器41、存储器42。本领域技术人员可以理解，图4仅仅是终端40的示例，并不构成对终端40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，例如终端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41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)、现场可编程门阵列(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。

存储器42可以是终端40的内部存储单元，例如终端40的硬盘或内存。存储器42也可以是终端40的外部存储设备，例如终端40上配备的插接式硬盘，智能存储卡(SmartMedia Card，SMC)，安全数字(Secure Digital，SD)卡，闪存卡(Flash Card)等。进一步地，存储器42还可以既包括终端40的内部存储单元也包括外部存储设备。存储器42用于存储计算机程序以及终端所需的程序和数据。存储器42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/终端实施例仅仅是示意性的，例如，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。

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。

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，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，可实现上述各个脚踢信号识别方法实施例的步骤。其中，计算机程序包括计算机程序代码，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。计算机可读介质可以包括：能够携带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(Read-Only Memory，ROM)、随机存取存储器(Random AccessMemory，RAM)、电载波信号、电信信号以及软件分发介质等。需要说明的是，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 (10)

1.一种脚踢信号识别方法，其特征在于，包括：

获取雷达检测到的每一帧回波数据的点云信息；

判断所述点云信息是否满足预设条件，若所述点云信息满足预设条件，则对所述点云信息对应的数据帧进行标记；

当获取的数据帧的数量达到预设值n后，每新获取一个数据帧，统计最新获取的数据帧的前n个数据帧中被标记数据帧的数量，每次统计得到的数量按时间排列形成一个不断更新的数量序列；

根据所述数量序列的峰值个数、最大峰值、非零区间对应的时长，以及所述数量序列中的最新值，对脚踢信号进行识别，其中，所述非零区间为所述数量序列中的第一个非零数值到最新值之间的区间。

2.根据权利要求1所述的脚踢信号识别方法，其特征在于，判断所述点云信息是否满足预设条件，包括：

判断所述点云信息中是否存在目标点，若所述点云信息中不存在目标点，则判定所述点云信息不满足预设条件；

若所述点云信息中存在目标点，则根据所述点云信息中各个目标点相对于雷达的距离和俯仰角，确定最大距离和最大俯仰角；

若所述最大距离小于预设的距离阈值，且所述最大俯仰角小于预设的俯仰角阈值，则判定所述点云信息满足预设条件；

若所述最大距离不小于预设的距离阈值，或所述最大俯仰角不小于预设的俯仰角阈值，则判定所述点云信息不满足预设条件。

3.根据权利要求1所述的脚踢信号识别方法，其特征在于，根据所述数量序列的峰值个数、最大峰值、非零区间对应的时长，以及所述数量序列中的最新值，对脚踢信号进行识别，包括：

每次更新所述数量序列后判断最新值是否为1；

若所述最新值为1，则统计本次更新后所述数量序列中的峰值个数、最大峰值以及非零区间对应的时长；

若所述峰值个数只有一个，且所述非零区间对应的时长小于第一预设阈值、所述最大峰值大于第二预设阈值，则判定检测到脚踢信号。

4.根据权利要求3所述的脚踢信号识别方法，其特征在于，所述非零区间对应的时长的统计方法包括：

获取雷达的检测频率；

统计所述非零区间内的数值个数；

根据所述检测频率和所述非零区间内的数值个数，确定所述非零区间对应的时长。

5.根据权利要求3所述的脚踢信号识别方法，其特征在于，在检测到脚踢信号之后，还包括：

删除当前所述数量序列中的所有数值，并继续执行更新所述数量序列和根据所述数量序列的峰值个数、最大峰值、非零区间对应的时长，以及所述数量序列中的最新值，对脚踢信号进行识别的操作。

6.根据权利要求1-5任一项所述的脚踢信号识别方法，其特征在于，所述数量序列的长度不超过预设的长度阈值k；

所述方法还包括：

若某次更新后所述数量序列的长度超过预设的长度阈值k，则删除所述数量序列的前k个数值。

7.一种脚踢信号识别装置，其特征在于，包括：

获取模块，用于获取雷达检测到的每一帧回波数据的点云信息；

判断模块，用于判断所述点云信息是否满足预设条件，若所述点云信息满足预设条件，则对所述点云信息对应的数据帧进行标记；

统计模块，用于当获取的数据帧的数量达到预设值n后，每新获取一个数据帧，统计最新获取的数据帧的前n个数据帧中被标记数据帧的数量，每次统计得到的数量按时间排列形成一个不断更新的数量序列；

识别模块，用于根据所述数量序列的峰值个数、最大峰值、非零区间对应的时长，以及所述数量序列中的最新值，对脚踢信号进行识别，其中，所述非零区间为所述数量序列中的第一个非零数值到最新值之间的区间。

8.根据权利要求7所述的脚踢信号识别装置，其特征在于，所述判断模块具体用于：

判断所述点云信息中是否存在目标点，若所述点云信息中不存在目标点，则判定所述点云信息不满足预设条件；

若所述点云信息中存在目标点，则根据所述点云信息中各个目标点相对于雷达的距离和俯仰角，确定最大距离和最大俯仰角；

若所述最大距离小于预设的距离阈值，且所述最大俯仰角小于预设的俯仰角阈值，则判定所述点云信息满足预设条件；

若所述最大距离不小于预设的距离阈值，或所述最大俯仰角不小于预设的俯仰角阈值，则判定所述点云信息不满足预设条件。

9.一种终端，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上的权利要求1至6中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上的权利要求1至6中任一项所述方法的步骤。