CN113687358A - 目标物体的识别方法、装置、电子设备及存储介质 - Google Patents

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CN113687358A CN202110981252.7A CN202110981252A CN113687358A CN 113687358 A CN113687358 A CN 113687358A CN 202110981252 A CN202110981252 A CN 202110981252A CN 113687358 A CN113687358 A CN 113687358A
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Abstract

本申请适用于雷达技术领域，提供了一种目标物体的识别方法、装置、电子设备及存储介质。目标物体的识别方法包括：获取至少两帧反射信号，根据至少两帧反射信号中的一帧或多帧反射信号，确定目标物体的数据区域；从每帧反射信号中提取与数据区域对应的数据；对所有与数据区域对应的数据进行重组，得到重组信号；根据重组信号的信号变化特征，确定所述目标物体的类别。由于重组信号的信号变化特征可以反映目标物体更细节的速度特征，因此，根据重组信号的信号变化特征，可以识别出近似的目标物体。同时，在确定目标物体的类别时，仅需要对与数据区域对应的数据进行分析计算，因此可以减少计算量，提高数据计算速度。

Description

目标物体的识别方法、装置、电子设备及存储介质
技术领域
本申请属于雷达技术领域，尤其涉及一种目标物体的识别方法、装置、电子设备及存储介质。
背景技术
在目前的道路状况中，行人和非机动车一般共用同一个道路或者混合通行，而且行人和非机动车相对于汽车，行进速度较慢，目标反射率较低，现有的雷达检测技术很难直接识别出行人和非机动车等运动特征相近的目标。但是，行人和非机动车在交通参与过程中的行为方式有很大区别，特别是非机动车的行进方向的不确定性较高。准确识别出行人和非机动车等特征相近的目标，有助于提前预判行人或非机动车的行进路线，有助于区分行人或非机动车是否规范行进(例如判断行人是否在人行道，非机动车是否在非机动车道行驶)，从而能够及时有效地对道路交通参与者提供预警信息(例如在行人走到非机动车道或者非机动车行驶到人行道时发出预警提示)，进而有利于避免交通拥堵或者交通事故。现有的区别行人和非机动车的方法一般需要借助于采集的图像信息，计算量较大，而且容易受环境(例如光线、雨雪、雾霾)影响，导致识别准确度不高。
发明内容
有鉴于此，本申请实施例提供了一种目目标物体的识别方法、装置、电子设备及存储介质，可以采用较少的计算数据识别出近似的目标物体。
本申请实施例的第一方面提供了一种目标物体的识别方法，包括：
获取至少两帧反射信号，一帧所述反射信号与雷达设备发射的一帧发射信号对应，一帧所述发射信号包括至少两个调频连续波，一帧所述反射信号包括至少两个回波信号；
根据所述至少两帧反射信号中的一帧或多帧反射信号，确定目标物体的数据区域；
从每帧所述反射信号中提取与所述数据区域对应的数据；
对所有与所述数据区域对应的数据进行重组，得到重组信号；
根据所述重组信号的信号变化特征，确定所述目标物体的类别。
在一种可能的实现方式中，所述从每帧所述反射信号中提取与所述数据区域对应的数据，包括：
从每帧所述反射信号中确定目标回波信号，从每个所述目标回波信号中提取与所述数据区域对应的数据。
在一种可能的实现方式中，所述从每帧所述反射信号中确定目标回波信号，包括：
将每帧所述反射信号中，排列序号为预设值的回波信号作为目标回波信号。
在一种可能的实现方式中，所述对所有与所述数据区域相关的数据进行重组，得到重组信号，包括：
对所有与所述数据区域相关的数据进行重组，对重组后的数据进行短时傅里叶变换，得到重组信号。
在一种可能的实现方式中，所述根据所述重组信号的信号变化特征，确定所述目标物体的类别，包括：
根据所述重组信号的频率、幅度、周期特征中的任意一项或多项，确定所述目标物体的类别。
在一种可能的实现方式中，所述根据所述重组信号的信号变化特征，确定所述目标物体的类别，包括：
根据所述重组信号的信号变化特征，确定所述目标物体为行人、自行车或电动自行车。
在一种可能的实现方式中，所述根据所述至少两帧反射信号中的一帧或多帧反射信号，确定目标物体的数据区域，包括：
根据所述至少两帧反射信号中的一帧或多帧反射信号，确定检测到的障碍物的状态信息，所述状态信息包括速度、距离、角度、信号反射强度中的任意一项或多项；
若存在满足预设条件的状态信息，将满足预设条件的状态信息所对应的障碍物，确定为目标物体；
确定所述目标物体的数据区域。
在一种可能的实现方式中，所述根据所述至少两帧反射信号中的一帧或多帧反射信号，确定检测到的障碍物的状态信息，包括：
对所述至少两帧反射信号中的其中一帧反射信号进行傅里叶变换，得到检测到的障碍物的距离和速度。
在一种可能的实现方式中，所述确定所述目标物体的数据区域，包括：
确定所述目标物体的距离和速度；
将与所述目标物体的距离和速度对应的数据，作为所述目标物体的数据区域。
在一种可能的实现方式中，所述将与所述目标物体的距离和速度对应的数据，作为所述目标物体的数据区域，包括：
根据所述目标物体的距离确定距离范围，和/或根据所述目标物体的速度确定速度范围；
将所述距离范围对应的数据，和/或所述速度范围对应的数据，作为所述目标物体的数据区域。
本申请实施例的第二方面提供了一种目标物体的识别装置，包括：
获取模块，用于获取至少两帧反射信号，一帧所述反射信号与雷达设备发射的一帧发射信号对应，一帧所述发射信号包括至少两个调频连续波，一帧所述反射信号包括至少两个回波信号；
确定模块，用于根据所述至少两帧反射信号中的一帧或多帧反射信号，确定目标物体的数据区域；
提取模块，用于从每帧所述反射信号中提取与所述数据区域对应的数据；
重组模块，用于对所有与所述数据区域对应的数据进行重组，得到重组信号；
识别模块，用于根据所述重组信号的信号变化特征，确定所述目标物体的类别。
本申请实施例的第三方面提供了一种电子设备，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上述第一方面所述的目标物体的识别方法。
本申请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上述第一方面所述的目标物体的识别方法。
本申请实施例的第五方面提供了一种计算机程序产品，当计算机程序产品在电子设备上运行时，使得电子设备执行上述第一方面中任一项所述的目标物体的识别方法。
本申请实施例与现有技术相比存在的有益效果是：通过获取至少两帧反射信号，根据反射信号确定目标物体的数据区域，再从每帧反射信号中提取与数据区域对应的数据，对所有与数据区域对应的数据进行重组，从而得到重组信号，根据重组信号的信号变化特征，确定目标物体的类别。由于重组信号的信号变化特征可以反映目标物体更细节的速度特征，因此，根据重组信号的信号变化特征，可以识别出近似的目标物体，而且雷达设备发射的信号不容易受环境影响，具有较高的准确度。同时，由于重组信号是对与数据区域对应的数据进行重组后得到的，因此，在确定目标物体的类别时，仅需要对雷达设备采集的数据中，与数据区域对应的数据进行分析计算，即仅需要对与目标物体的信号特征相关的数据进行分析计算，且不需要借助其他方式采集的数据，因此可以减少数据的存储量和计算量，提高数据计算速度。
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。
图1是本申请实施例提供的目标物体的识别方法的应用场景图；
图2是本申请一实施例提供的目标物体的识别方法的实现流程示意图；
图3是本申请实施例提供的回波信号的示意图；
图4是本申请实施例提供的FFT变换过程示意图；
图5是本申请实施例提供的目标物体的识别装置示意图；
图6是本申请实施例提供的电子设备的结构示意图。
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。
应当理解，当在本说明书和所附权利要求书中使用时，术语“包括”指示所描述特征、整体、步骤、操作、元素和/或组件的存在，但并不排除一个或多个其它特征、整体、步骤、操作、元素、组件和/或其集合的存在或添加。
还应当理解，在此本申请说明书中所使用的术语仅仅是出于描述特定实施例的目的而并不意在限制本申请。如在本申请说明书和所附权利要求书中所使用的那样，除非上下文清楚地指明其它情况，否则单数形式的“一”、“一个”及“该”意在包括复数形式。
还应当进一步理解，在本申请说明书和所附权利要求书中使用的术语“和/或”是指相关联列出的项中的一个或多个的任何组合以及所有可能组合，并且包括这些组合。
在车辆行驶过程中，准确识别出行人和非机动车等特征相近的目标，有助于提前预判行人或非机动车的行进路线，有助于区分行人或非机动车是否规范行进(例如判断行人是否在人行道，非机动车是否在非机动车道行驶)，从而能够及时有效地对道路交通参与者提供预警信息(例如在行人走到非机动车道或者非机动车行驶到人行道时发出预警提示)，进而有利于避免交通拥堵或者交通事故。现有的区分近似目标物体的方法，一般需要借助于图像信息，计算量大，而且容易受环境(例如光线、雨雪、雾霾)影响，导致识别准确度不高。
为此，本申请提供一种目标物体的识别方法，通过获取至少两帧反射信号，根据反射信号确定目标物体的数据区域，再从每帧反射信号中提取与数据区域对应的数据，对所有与数据区域对应的数据进行重组，从而得到重组信号，根据重组信号的信号变化特征，确定目标物体的类别。由于重组信号的信号变化特征可以反映目标物体更细节的速度特征，因此，根据重组信号的信号变化特征，可以识别出近似的目标物体。同时，由于重组信号是对与数据区域对应的数据进行重组后得到的，因此，在确定目标物体的类别时，仅需要对雷达设备采集的数据中，与数据区域对应的数据进行分析计算，且不需要借助其他方式采集的数据，因此可以减少计算量，提高数据计算速度。
本申请提供的目标物体的识别方法，应用于确定非机动车的类别的场景。
示例性地，如图1所示，机动车1在行驶过程中，机动车1上的雷达设备发射出发射信号，并接收反射信号，根据反射信号确定存在目标物体。在确定出目标物体是非机动车时，识别非机动车的类别，根据非机动车的类别生成对应的预警信息。
其中，非机动车中，行人2在移动过程中，通常还会伴随手脚的移动，自行车3在移动过程中，通常还会伴随骑自行车的人员的腿部移动，而电动自行车在移动过程中，通常是没有局部移动。即非机动车在运动过程中，除了整体的速度外，还存在细节的速度特征。在确定出目标物体是非机动车时，通过确定非机动车的数据区域，再从每帧反射信号中提取与数据区域对应的数据，对所有与数据区域对应的数据进行重组，从而得到重组信号。重组信号的信号变化特征可以反映非机动车更细节的速度特征，根据重组信号的信号变化特征，即可识别出非机动车的类别。
下面对本申请提供的目标物体的识别方法进行示例性说明。
请参阅附图2，本申请一实施例提供的目标物体的识别方法包括：
S101：获取至少两帧反射信号。
其中，一帧所述反射信号与雷达设备发射的一帧发射信号对应，一帧所述发射信号包括至少两个调频连续波，一帧所述反射信号包括至少两个回波信号。雷达设备是毫米波雷达设备，雷达设备每次发送一帧发射信号，发射信号经障碍物返回后，雷达设备可以接收到对应的一帧反射信号。其中，任意一帧发射信号中的每个调频连续波，雷达设备均可以接收到对应的回波信号。至少两帧反射信号可以是预设时长内的连续的反射信号，也可以是按照预设规则排列的不连续的反射信号。
S102：根据所述至少两帧反射信号中的一帧或多帧反射信号，确定目标物体的数据区域。
其中，任意一帧反射信号中包括当前检测到的所有障碍物的数据。目标物体是检测到的障碍物中的其中一个或多个。目标物体的数据区域是反射信号中的一部分数据。
在一种可能的实现方式中，根据至少两帧反射信号中的一帧或多帧反射信号，确定检测到的障碍物的状态信息，状态信息包括速度、距离、角度、信号反射强度中的任意一项或多项。若存在满足预设条件的状态信息，将满足预设条件的状态信息所对应的障碍物，确定为目标物体。之后再将反射信号中，与目标物体的状态信息对应的数据，作为目标物体的数据区域。
其中，根据一帧反射信号可以确定障碍物的速度、距离、角度、信号反射强度，根据多帧反射信号可以确定障碍物的角度。
在一种可能的实现方式中，状态信息包括距离和速度，障碍物的距离和速度是对接收到的至少两帧反射信号中的其中一帧反射信号进行傅里叶变换后得到的。对应的，目标物体为满足设定距离范围和设定速度范围的障碍物，目标物体的数据区域即为与目标物体的距离和速度对应的数据。采用距离和速度确定目标物体可以减少计算量，提高计算速度。
若状态信息包括距离和速度，确定目标物体的数据区域的具体过程如下。雷达设备在发射一个调频连续波后，接收对应的经障碍物反射后的信号，对接收到的信号进行混频，得到中频信号，该中频信号是模拟信号。对中频信号进行ADC采样，采样完成后进行快速傅立叶变换(fast Fourier transform，FFT)，得到如图3所示的频域信号，频域信号的横坐标表示频率、纵坐标表示信号强度，该频域信号也即回波信号。
将每个回波信号的采样结果作为矩阵的一行，则任意一帧反射信号可以用图4中的(A)所示的量化矩阵表示。在得到量化矩阵后，对量化矩阵进行range-FFT运算，得到如图4中的(B)所示的第一矩阵，第一矩阵中，横坐标表示距离，纵坐标表示回波信号的索引。根据第一矩阵，可以确定障碍物的距离。例如，图中灰色区域表示对应距离下检测到障碍物。在确定距离信息对应的矩阵之后，再对第一矩阵进行Doppler-FFT运算，得到如图4中的(C)所示第二矩阵，第二矩阵中，横坐标表示距离，纵坐标表示速度。根据第二矩阵可以确定障碍物的距离和速度。例如，图中灰色区域表示对应距离和速度下检测到障碍物。
根据设定的速度范围和距离范围从障碍物中确定目标物体，根据第二矩阵也可以同时得到目标物体的距离和速度。例如，图4中的(C)所示的第二矩阵中，各灰色区域对应的距离和速度下检测到障碍物，将设定的速度范围和距离范围内检测到的障碍物作为目标物体。之后再根据目标物体所对应的灰色区域，以及灰色区域对应的距离和速度，即可确定目标物体的距离和速度。
在一种可能的实现方式中，在确定目标物体的距离和速度后，将目标物体的距离和速度作为目标物体的数据区域。
在一种可能的实现方式中，在确定目标物体的距离和速度后，根据目标物体的距离确定距离范围和速度范围，将距离范围和速度范围对应的数据，作为目标物体的数据区域。例如，图4中的(C)所示的第二矩阵中，右下方的一个灰色区域对应的速度和距离代表目标物体的速度和距离，则将右下方3*3矩阵所在的区域的9个元素所对应的速度和距离，作为目标物体的数据区域。即将与目标物体的速度和距离接近的数据都作为目标物体的数据区域。根据目标物体对应的距离范围和速度范围，确定目标物体的数据区域，提高了后续信号分析的准确度。
在其他可能的实现方式中，也可以在确定目标物体的距离和速度后，根据目标物体的距离确定距离范围，将距离范围对应的数据作为目标物体的数据区域。或者根据目标物体的速度确定速度范围，将速度范围对应的数据作为目标物体的数据区域。
在其他可能的实现方式中，状态信息也可以是角度信息。对应的，目标物体为满足设定角度范围的障碍物，目标物体的数据区域即为与目标物体的角度对应的数据。
S103：从每帧所述反射信号中提取与所述数据区域对应的数据。
具体地，目标物体的数据区域是从反射信号对应的处理后的信号中确定的。即反射信号经过混频器输出模拟信号，对模拟信号进行ADC采样，得到数字信号，该数字信号即为处理后的信号。处理后的信号中的所有数据，均存在于反射信号中。因此，根据目标物体的数据区域，以及处理后的信号与反射信号的对应关系，可以从反射信号中确定出与数据区域对应的数据。
示例性地，第二矩阵是根据反射信号确定的，因此，第二矩阵中的每个元素均可以从反射信号中确定出对应的数据。根据目标物体在第二矩阵中的数据区域，即可从每帧反射信号中提取与数据区域对应的数据。
在一种可能的实现方式中，从每帧反射信号的每个回波信号中，均提取出与数据区域对应的数据。
在另一种可能的实现方式中，从每帧反射信号中确定目标回波信号，再从每个目标回波信号中提取与数据区域对应的数据。其中，目标回波信号是按照设定规则选取的。通过从反射信号中，确定目标回波信号，再从目标回波信号中提取与数据区域对应的数据，可以进一步减少分析数据，从而减少计算量，提高了目标物体的识别速度。
在一种可能的实现方式中，将每帧反射信号中，排列序号为预设值的回波信号作为目标回波信号，即每帧反射信号中的目标回波信号的排列序号相等。预设值是预先设定的，预设值可以是一个数字，也可以是多个数字，多个数字可以是连续的，也可以是不连续的。例如，预设值是1、3、5，则对应将每帧反射信号中排列序号为1、3、5的回波信号作为目标回波信号。通过从每帧反射信号中提取排列序号相等的目标回波信号，可以使得重组后得到的重组信号的信号变化特征更明显，提高了目标物体识别的准确度。
在一种可能的实现方式中，根据接收到的其中一帧反射信号，确定反射信号中，与目标物体对应的频率范围。将每帧反射信号中与频率范围对应的回波信号作为目标回波信号。示例性地，对其中一帧反射信号进行FFT运算，得到与反射信号对应的量化矩阵，根据目标物体的速度范围确定对应的频率范围，从量化矩阵中确定出与目标物体的频率范围对应的数据区域。再从反射信号中确定与该数据区域对应的数据，与该数据区域对应的数据所在的回波信号，即为目标回波信号。例如，若目标物体的频率范围为5KHz～10KHz，确定频率范围中，峰值所在的频率是8KHz，则确定8KHz的频率信号所在的回波信号为目标回波信号，其中，相邻两个回波信号对应的时间间隔为8KHz所对应的周期。采样同样的方法可以计算出其他帧的反射信号中的目标回波信号。
通过目标物体对应的频率范围确定目标回波信号，可以在后续对重组信号进行运算时，排除目标物体的整体的速度特征分量的干扰，从而得到信噪比更优的细节特征。
S104：对所有与所述数据区域对应的数据进行重组，得到重组信号。
在一种可能的实现方式中，对所有与数据区域相关的数据进行重组，对重组后的数据进行短时傅立叶变换(Short-time Fourier Transform,STFT)，得到重组信号。通过STFT运算，可以使得重组信号反映数据区域对应的数据随时间的变化特征。
S105：根据所述重组信号的信号变化特征，确定所述目标物体的类别。
具体地，根据预设的信号变化特征与目标物体的类别的对应关系，确定出目标物体的类别。
在一种可能的实现方式中，可以对重组信号进行特征提取，根据提取的特征确定目标物体的类别。
在另一种可能的实现方式中，根据重组信号的频率、幅度、周期特征中的任意一项或多项，确定目标物体的类别。其中，周期特征是指每个周期的波形，例如三角波、正弦波、方波、脉冲波等。由于重组信号的频率、幅度、周期特征可以反映目标物体对应的数据区域，随时间的变化特征，因而可以确定出目标物体更细节的运动特征，根据更细节的运动特征，可以识别出近似的目标物体。例如，由于行人在移动过程中，通常还会伴随手脚的移动，故行人对应的信号变化特征可能是两个正弦波的信号特征；由于自行车在移动过程中，通常还会伴随骑自行车的人员的腿部移动，故自行车对应的信号变化特征可能是两个脉冲波的信号特征；由于电动自行车在移动过程中，通常是没有局部移动，故电动自行车对应的信号特征呈现无波动的信号特征。
在一种可能的实现方式中，目标物体是非机动车，根据重组信号的信号变化特征，可以确定出目标物体为行人、自行车或电动自行车，从而可以区分出不同类型的非机动车，为自动驾驶提供更准确的数据，提高自动驾驶的安全性。上述实施例中，通过获取至少两帧反射信号，根据反射信号确定目标物体的数据区域，再从每帧反射信号中提取与数据区域对应的数据，对所有与数据区域对应的数据进行重组，从而得到重组信号，根据重组信号的信号变化特征，确定目标物体的类别。由于重组信号的信号变化特征可以反映目标物体更细节的速度特征，因此，根据重组信号的信号变化特征，可以识别出近似的目标物体，而且雷达设备发射的信号不容易受环境影响，具有较高的准确度。同时，由于重组信号是对与数据区域对应的数据进行重组后得到的，因此，在确定目标物体的类别时，仅需要对雷达设备采集的大量数据中，与数据区域对应的数据进行分析计算，即仅需要对与目标物体的信号特征相关的数据进行分析计算，且不需要借助其他方式采集的数据，因此可以减少数据的存储量和计算量，提高数据计算速度。
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。
对应于上文实施例所述的目标物体的识别方法，图5示出了本申请实施例提供的目标物体的识别装置的结构框图，为了便于说明，仅示出了与本申请实施例相关的部分。
如图5所示，目标物体的识别装置包括，
获取模块10，用于获取至少两帧反射信号，一帧所述反射信号与雷达设备发射的一帧发射信号对应，一帧所述发射信号包括至少两个调频连续波，一帧所述反射信号包括至少两个回波信号；
确定模块20，用于根据所述至少两帧反射信号中的一帧或多帧反射信号，确定目标物体的数据区域；
提取模块30，用于从每帧所述反射信号中提取与所述数据区域对应的数据；
重组模块40，用于对所有与所述数据区域对应的数据进行重组，得到重组信号；
识别模块50，用于根据所述重组信号的信号变化特征，确定所述目标物体的类别。
在一种可能的实现方式中，所述提取模块30具体用于：
从每帧所述反射信号中确定目标回波信号，从每个所述目标回波信号中提取与所述数据区域对应的数据。
在一种可能的实现方式中，所述提取模块30具体还用于：
将每帧所述反射信号中，排列序号为预设值的回波信号作为目标回波信号。
在一种可能的实现方式中，所述重组模块40具体用于：
对所有与所述数据区域相关的数据进行重组，对重组后的数据进行短时傅里叶变换，得到重组信号。
在一种可能的实现方式中，所述识别模块50具体用于：
根据所述重组信号的频率、幅度、周期特征中的任意一项或多项，确定所述目标物体的类别。
在一种可能的实现方式中，所述识别模块50具体用于：
根据所述重组信号的信号变化特征，确定所述目标物体为行人、自行车或电动自行车。
在一种可能的实现方式中，所述确定模块20具体用于：
根据所述至少两帧反射信号中的一帧或多帧反射信号，确定检测到的障碍物的状态信息，所述状态信息包括速度、距离、角度、信号反射强度中的任意一项或多项；
若存在满足预设条件的状态信息，将满足预设条件的状态信息所对应的障碍物，确定为目标物体；
确定所述目标物体的数据区域。
在一种可能的实现方式中，所述确定模块20具体还用于：
对所述至少两帧反射信号中的其中一帧反射信号进行傅里叶变换，得到检测到的障碍物的距离和速度。
在一种可能的实现方式中，所述确定模块20具体用于：
确定所述目标物体的距离和速度；
将与所述目标物体的距离和速度对应的数据，作为所述目标物体的数据区域。
在一种可能的实现方式中，所述确定模块20具体还用于：
根据所述目标物体的距离确定距离范围，和/或根据所述目标物体的速度确定速度范围；
将所述距离范围对应的数据，和/或所述速度范围对应的数据，作为所述目标物体的数据区域。
需要说明的是，上述装置/单元之间的信息交互、执行过程等内容，由于与本申请方法实施例基于同一构思，其具体功能及带来的技术效果，具体可参见方法实施例部分，此处不再赘述。
图6是本申请实施例提供的电子设备的结构示意图。所述电子设备可以是与雷达设备通信连接的手机、桌上型计算机、笔记本或掌上电脑。电子设备也可以是雷达设备、车载设备或路侧设备等。
如图6所示，该实施例的电子设备包括：处理器11、存储器12以及存储在所述存储器12中并可在所述处理器11上运行的计算机程序13。所述处理器11执行所述计算机程序13时实现上述电子设备的控制方法实施例中的步骤，例如图2所示的步骤S101至S105。或者，所述处理器11执行所述计算机程序13时实现上述各装置实施例中各模块/单元的功能，例如图5所示获取模块10至识别模块50的功能。
示例性的，所述计算机程序13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12中，并由所述处理器11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13在所述电子设备中的执行过程。
本领域技术人员可以理解，图6仅仅是电子设备的示例，并不构成对电子设备的限定，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，例如所述电子设备还可以包括输入输出设备、网络接入设备、总线等。
所述处理器11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。
所述存储器12可以是所述电子设备的内部存储单元，例如电子设备的硬盘或内存。所述存储器12也可以是所述电子设备的外部存储设备，例如所述电子设备上配备的插接式硬盘，智能存储卡(Smart Media Card，SMC)，安全数字(Secure Digital，SD)卡，闪存卡(Flash Card)等。进一步地，所述存储器12还可以既包括所述电子设备的内部存储单元也包括外部存储设备。所述存储器12用于存储所述计算机程序以及所述电子设备所需的其他程序和数据。所述存储器12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。
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。
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，RandomAccess Memory)、电载波信号、电信信号以及软件分发介质等。
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。
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 (13)

1.一种目标物体的识别方法，其特征在于，包括：
获取至少两帧反射信号，一帧所述反射信号与雷达设备发射的一帧发射信号对应，一帧所述发射信号包括至少两个调频连续波，一帧所述反射信号包括至少两个回波信号；
根据所述至少两帧反射信号中的一帧或多帧反射信号，确定目标物体的数据区域；
从每帧所述反射信号中提取与所述数据区域对应的数据；
对所有与所述数据区域对应的数据进行重组，得到重组信号；
根据所述重组信号的信号变化特征，确定所述目标物体的类别。
2.根据权利要求1所述的目标物体的识别方法，其特征在于，所述从每帧所述反射信号中提取与所述数据区域对应的数据，包括：
从每帧所述反射信号中确定目标回波信号，从每个所述目标回波信号中提取与所述数据区域对应的数据。
3.根据权利要求2所述的目标物体的识别方法，其特征在于，所述从每帧所述反射信号中确定目标回波信号，包括：
将每帧所述反射信号中，排列序号为预设值的回波信号作为目标回波信号。
4.根据权利要求1所述的目标物体的识别方法，其特征在于，所述对所有与所述数据区域相关的数据进行重组，得到重组信号，包括：
对所有与所述数据区域相关的数据进行重组，对重组后的数据进行短时傅里叶变换，得到重组信号。
5.根据权利要求1所述的目标物体的识别方法，其特征在于，所述根据所述重组信号的信号变化特征，确定所述目标物体的类别，包括：
根据所述重组信号的频率、幅度、周期特征中的任意一项或多项，确定所述目标物体的类别。
6.根据权利要求1所述的目标物体的识别方法，其特征在于，所述根据所述重组信号的信号变化特征，确定所述目标物体的类别，包括：
根据所述重组信号的信号变化特征，确定所述目标物体为行人、自行车或电动自行车。
7.根据权利要求1所述的目标物体的识别方法，其特征在于，所述根据所述至少两帧反射信号中的一帧或多帧反射信号，确定目标物体的数据区域，包括：
根据所述至少两帧反射信号中的一帧或多帧反射信号，确定检测到的障碍物的状态信息，所述状态信息包括速度、距离、角度、信号反射强度中的任意一项或多项；
若存在满足预设条件的状态信息，将满足预设条件的状态信息所对应的障碍物，确定为目标物体；
确定所述目标物体的数据区域。
8.根据权利要求7所述的目标物体的识别方法，其特征在于，所述根据所述至少两帧反射信号中的一帧或多帧反射信号，确定检测到的障碍物的状态信息，包括：
对所述至少两帧反射信号中的其中一帧反射信号进行傅里叶变换，得到检测到的障碍物的距离和速度。
9.根据权利要求8所述的目标物体的识别方法，其特征在于，所述确定所述目标物体的数据区域，包括：
确定所述目标物体的距离和速度；
将与所述目标物体的距离和速度对应的数据，作为所述目标物体的数据区域。
10.根据权利要求9所述的目标物体的识别方法，其特征在于，所述将与所述目标物体的距离和速度对应的数据，作为所述目标物体的数据区域，包括：
根据所述目标物体的距离确定距离范围，和/或根据所述目标物体的速度确定速度范围；
将所述距离范围对应的数据，和/或所述速度范围对应的数据，作为所述目标物体的数据区域。
11.一种目标物体的识别装置，其特征在于，包括：
获取模块，用于获取至少两帧反射信号，一帧所述反射信号与雷达设备发射的一帧发射信号对应，一帧所述发射信号包括至少两个调频连续波，一帧所述反射信号包括至少两个回波信号；
确定模块，用于根据所述至少两帧反射信号中的一帧或多帧反射信号，确定目标物体的数据区域；
提取模块，用于从每帧所述反射信号中提取与所述数据区域对应的数据；
重组模块，用于对所有与所述数据区域对应的数据进行重组，得到重组信号；
识别模块，用于根据所述重组信号的信号变化特征，确定所述目标物体的类别。
12.一种电子设备，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10任一项所述的目标物体的识别方法。
13.一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10任一项所述的目标物体的识别方法。
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Cited By (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN114114266A (zh) * 2022-01-24 2022-03-01 北京宏锐星通科技有限公司 对合成孔径雷达的侦测方法及装置

Citations (9)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN106338721A (zh) * 2016-08-23 2017-01-18 西安电子科技大学 基于多帧回波相参积累的空中匀速弱小目标检测方法
CN109409225A (zh) * 2018-09-21 2019-03-01 清华大学 基于雷达多径信号时频特征融合的无人机分类方法及装置
CN111103580A (zh) * 2018-10-26 2020-05-05 华为技术有限公司 雷达信号处理方法和装置
US20200166610A1 (en) * 2018-11-22 2020-05-28 Jomoo Kitchen & Bath Co., Ltd Detection method, detection device, terminal and detection system
DE102019200849A1 (de) * 2019-01-24 2020-07-30 Conti Temic Microelectronic Gmbh Verfahren zum Erfassen einer Bewegung eines Objekts
CN112485783A (zh) * 2020-09-29 2021-03-12 北京清瑞维航技术发展有限公司 目标探测方法、装置、计算机设备和存储介质
CN112965060A (zh) * 2021-02-19 2021-06-15 加特兰微电子科技(上海)有限公司 生命特征参数的检测方法、装置和检测体征点的方法
CN113093145A (zh) * 2021-06-09 2021-07-09 深圳市万集科技有限公司 目标检测方法及目标检测装置
CN113189594A (zh) * 2020-12-28 2021-07-30 北京理工大学 一种基于时间连续性特征的天气雷达回波分类方法

Patent Citations (9)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN106338721A (zh) * 2016-08-23 2017-01-18 西安电子科技大学 基于多帧回波相参积累的空中匀速弱小目标检测方法
CN109409225A (zh) * 2018-09-21 2019-03-01 清华大学 基于雷达多径信号时频特征融合的无人机分类方法及装置
CN111103580A (zh) * 2018-10-26 2020-05-05 华为技术有限公司 雷达信号处理方法和装置
US20200166610A1 (en) * 2018-11-22 2020-05-28 Jomoo Kitchen & Bath Co., Ltd Detection method, detection device, terminal and detection system
DE102019200849A1 (de) * 2019-01-24 2020-07-30 Conti Temic Microelectronic Gmbh Verfahren zum Erfassen einer Bewegung eines Objekts
CN112485783A (zh) * 2020-09-29 2021-03-12 北京清瑞维航技术发展有限公司 目标探测方法、装置、计算机设备和存储介质
CN113189594A (zh) * 2020-12-28 2021-07-30 北京理工大学 一种基于时间连续性特征的天气雷达回波分类方法
CN112965060A (zh) * 2021-02-19 2021-06-15 加特兰微电子科技(上海)有限公司 生命特征参数的检测方法、装置和检测体征点的方法
CN113093145A (zh) * 2021-06-09 2021-07-09 深圳市万集科技有限公司 目标检测方法及目标检测装置

Cited By (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN114114266A (zh) * 2022-01-24 2022-03-01 北京宏锐星通科技有限公司 对合成孔径雷达的侦测方法及装置

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