CN113734046A - 基于雷达的车内位置分区人员检测方法、装置以及设备 - Google Patents
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Abstract
本发明公开了一种基于雷达的车内位置分区人员检测方法，所述方法包括：接收到车辆启动信号时，通过雷达对车内进行扫描，得到车内反射信号的点云数据；通过所述点云数据进行分区确定车内各人员的位置，并统计车内人员的数量；获取到车辆熄火信号时，下发需下车的人员数量的提醒信号，并通过雷达对车内进行扫描，得到第二点云数据，通过所述第二点云数据计算车内人员的第二数量；判断所述第二数量是否为零，若否则输出警报信息。能够实现对车内进行分区检测以识别各个位置是否存在乘员的情况，目标乘员聚焦度更高、运算量小，大大提高检测的准确率。
Description
技术领域
本发明涉及雷达技术领域，尤其涉及一种基于雷达的车内位置分区人员检测方法、装置以及设备。
背景技术
随着社会经济发展、科学技术进步，各种交通车辆飞速发展，人们出行越来越方便，但是经常会发生驾驶员不知车内乘员的数量及乘员所坐的位置，特别是坐在后排的儿童，因其身高体型原因，尤其是坐在驾驶位后面位置及其不易被观察注意到，因而很容易造成乘员遗落在车内，引起生命安全事故。而传统的技术手段主要采用红外探测、摄像头等方式，但都因受环境因素影响较大、可靠性差等，不能准确检测车内各位置的乘员情况。
发明内容
有鉴于此，本发明的目的在于提出一种基于雷达的车内位置分区人员检测方法、装置以及设备，能够实现对车内进行分区检测以识别各个位置是否存在乘员的情况，目标乘员聚焦度更高、运算量小，大大提高检测的准确率。
为实现上述目的，本发明提供一种基于雷达的车内位置分区人员检测方法，所述方法包括：
接收到车辆启动信号时，通过雷达对车内进行扫描，得到车内反射信号的点云数据；
通过所述点云数据进行分区确定车内各人员的位置，并统计车内人员的数量；
获取到车辆熄火信号时，下发需下车的人员数量的提醒信号，并通过雷达对车内进行扫描，得到第二点云数据，通过所述第二点云数据计算车内人员的第二数量；
判断所述第二数量是否为零，若否则输出警报信息。
优选的，所述通过所述点云数据进行分区确定车内各人员的位置的步骤包括：
通过所述点云数据计算所获取的数据帧数量，判断每一数据帧中的速度、距离以及角度是否在预设值范围，以确定车内各人员的位置。
优选的，所述通过所述点云数据计算所获取的数据帧数量，判断每一数据帧中的速度、距离以及角度是否在预设值范围，以确定车内各人员的位置的步骤包括：
判断当前数据帧的速度是否在第一阈值范围，是则进一步判断所述当前数据帧的距离是否在第二阈值范围，否则判断下一帧数据的速度；
当所述当前数据帧的距离是在第二阈值范围时，则进一步判断所述当前数据帧的角度是否在第三阈值范围，是则确定对应位置的状态发生变化，并对该位置的状态进行更新。
优选的，所述判断所述当前数据帧的角度是否在第三阈值范围，是则确定对应位置的状态发生变化的步骤包括：
当所述当前数据帧的角度是在第三阈值范围时，则对应位置的置信度增加，并进一步判断下一数据帧的角度是否在所述第三阈值范围，若是则对应位置的所述置信度增加，当对应位置的所述置信度大于置信阈值时，则确定对应位置的状态发生变化。
优选的，所述方法还包括：
当车辆为未熄火的停车状态且接收到车门有开门与落锁的信号时，则通过雷达对车内进行扫描，得到第三点云数据，通过所述第三点云数据确定车内各人员的位置并计算车内人员的第三数量。
为实现上述目的，本发明还提供一种基于雷达的车内位置分区人员检测装置，所述装置包括：
扫描单元，用于接收到车辆启动信号时，通过雷达对车内进行扫描，得到车内反射信号的点云数据；
位置确定单元，用于通过所述点云数据进行分区确定车内各人员的位置，并统计车内人员的数量；
提醒单元，用于获取到车辆熄火信号时，下发需下车的人员数量的提醒信号，并通过雷达对车内进行扫描，得到第二点云数据，通过所述第二点云数据计算车内人员的第二数量；
判断单元，用于判断所述第二数量是否为零，若否则输出警报信息。
优选的，所述位置确定单元，还用于：
通过所述点云数据计算所获取的数据帧数量，判断每一数据帧中的速度、距离以及角度是否在预设值范围，以确定车内各人员的位置。
优选的，还包括：
第一判断单元，用于判断当前数据帧的速度是否在第一阈值范围，是则进一步判断所述当前数据帧的距离是否在第二阈值范围，否则判断下一帧数据的速度；
第二判断单元，用于当所述当前数据帧中各距离是在第二阈值范围时，则进一步判断所述当前数据帧的角度是否在第三阈值范围，是则确定当前位置的状态发生变化，并对所述当前位置的状态进行更新。
优选的，所述装置还包括：
第三扫描单元，用于当车辆为未熄火的停车状态且接收到车门有开门与落锁的信号时，则通过雷达对车内进行扫描，得到第三点云数据，通过所述第三点云数据确定车内各人员的位置并计算车内人员的第三数量。
为实现上述目的，本发明还提供一种基于雷达的车内位置分区人员检测设备，包括处理器、存储器以及存储在所述存储器内的计算机程序，所述计算机程序能够被所述处理器执行以实现如上述实施例所述的一种基于雷达的车内位置分区人员检测方法。
有益效果：
通过雷达对车内进行扫描得到点云数据，以区分车内不同区域位置并检测各区域位置的状态，保证车内人员检测的稳定性和可靠性，提高检测精度，进一步统计车内人员并在下车时下发提醒信号，确保车内所有乘员及时下车、保障乘员的生命安全。
通过所获取的多帧数据，进而对每一数据帧进行判断分析，基于预先自主学习进而对每一数据帧的速度、距离以及角度进行判断是否在预设值范围，并根据每一帧累加的置信度值是否大于置信阈值，从而确定对应位置的状态是否有人，通过多帧的分析能够更加精准的识别各个位置的状态，大大提高检测的精度。
附图说明
为了更清楚地说明本发明实施例或现有技术中的技术方案，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的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。
图1为本发明一实施例提供的一种基于雷达的车内位置分区人员检测方法的流程示意图。
图2为本发明一实施例提供的一种基于雷达的车内位置分区人员检测装置的结构示意图。
图3为本发明一实施例提供的基于雷达的车内位置分区人员检测设备的结构示意图。
发明目的的实现、功能特点及优点将结合实施例，参照附图做进一步说明。
具体实施方式
为使本发明实施方式的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合本发明实施方式中的附图，对本发明实施方式中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施方式是本发明一部分实施方式，而不是全部的实施方式。基于本发明中的实施方式，本领域普通技术人员在没有作出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施方式，都属于本发明保护的范围。因此，以下对在附图中提供的本发明的实施方式的详细描述并非旨在限制要求保护的本发明的范围，而是仅仅表示本发明的选定实施方式。基于本发明中的实施方式，本领域普通技术人员在没有作出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施方式，都属于本发明保护的范围。
在本发明的描述中，术语“第一”、“第二”仅用于描述目的，而不能理解为指示或暗示相对重要性或者隐含指明所指示的技术特征的数量。由此，限定有“第一”、“第二”的特征可以明示或者隐含地包括一个或者更多个该特征。在本发明的描述中，“多个”的含义是两个或两个以上，除非另有明确具体的限定。
以下结合实施例详细阐述本发明的内容。
参照图1所示为本发明实施例提供的一种基于雷达的车内位置分区人员检测方法的流程示意图。
本实施例中，该方法包括：
S11，接收到车辆启动信号时，通过雷达对车内进行扫描，得到车内反射信号的点云数据。
在本实施例中，该雷达可选为毫米波雷达，通过在车内安装毫米波雷达，连续发送毫米波雷达信号，并接收车内乘员反射的回波信号。具体的，通过收到车辆激活启动的信号时，雷达开始扫描以采集车内数据并输出点云数据进行分析。本实施例的应用场景可包括各种车型，如轿车(五座、七座等)、客车、动车等，在此不进行限定，另外，对雷达在车内的安装位置不进行具体限定，可以安装在汽车顶盖、汽车中控等等其他位置上。由于毫米波雷达的精准度高、抗干扰能力强、探测距离远，受环境因素影响小、具有全天候工作的特点，因而在此选择毫米波雷达。
S12，通过所述点云数据进行分区确定车内各人员的位置，并统计车内人员的数量。
其中，所述通过所述点云数据进行分区确定车内各人员的位置的步骤包括：
通过所述点云数据计算所获取的数据帧数量，判断每一数据帧中的速度、距离以及角度是否在预设值范围，以确定车内各人员的位置。
进一步的，所述通过所述点云数据计算所获取的数据帧数量，判断每一数据帧中的速度、距离以及角度是否在预设值范围，以确定车内各人员的位置的步骤包括：
判断当前数据帧的速度是否在第一阈值范围，是则进一步判断所述当前数据帧的距离是否在第二阈值范围，否则判断下一帧数据的速度；
当所述当前数据帧的距离是在第二阈值范围时，则进一步判断所述当前数据帧的角度是否在第三阈值范围，是则确定对应位置的状态发生变化，并对该位置的状态进行更新。
在本实施例中，具体包括：
S12-1，通过雷达采集到的点云数据，计算出总共采集到的数据帧数量N，根据雷达经过预先学习后所设定的速度的值，对每一数据帧的速度进行判断是否在该设定的速度范围，是则执行步骤S12-2，否则进一步判断下一帧数据。
S12-2，根据雷达经过预先学习后所设定的距离的值，对步骤S12-2所筛选出来的各帧数据进行判断是否在该设定的距离范围，是则执行步骤S12-3，否则进一步判断下一帧数据。在本实施例应用于五座小轿车，其所设定的距离值包括R1、R2、R3，其中，R1：雷达到驾驶位、副驾驶位的距离，R2：雷达到后排中间位置距离，R3：雷达到后排左右位置的距离。
S12-3，根据雷达经过预先学习后所设定的角度A1、A2、A3、A4、A5的值，对前面所筛选出来的帧数据进行判断是否满足设定值，以实现车内乘员各位置分区检测，其中，A1：雷达检测驾驶位区域角度，A2：雷达检测副驾驶位区域角度，A3：雷达检测后排中间位置区域角度；A4：雷达检测后排左边位置区域角度；A5：雷达检测后排右边位置区域角度。
更进一步的，所述判断所述当前数据帧的角度是否在第三阈值范围，是则确定对应位置的状态发生变化的步骤包括：
当所述当前数据帧的角度是在第三阈值范围时，则对应位置的置信度增加，并进一步判断下一数据帧的角度是否在所述第三阈值范围，若是则对应位置的所述置信度增加，当对应位置的所述置信度大于置信阈值时，则确定对应位置的状态发生变化。
在本实施例中，由于车辆在行驶过程中，通常情况下驾驶位置上是有司机的，但是不排除自动驾驶的情况，该驾驶位置也同时需要进一步检测。具体的：
S12-3-1，通过判断当前数据帧的角度是否满足A1，是则驾驶位置的置信度增加且执行步骤S12-3-2，同时判断驾驶位置增加后的置信度是否大于置信阈值，是则驾驶位置区域状态有变化，更新区域状态并记录，否则进一步判断下一帧数据。
S12-3-2，判断当前数据帧的角度是否满足A2，是则副驾驶位置的置信度增加且执行步骤S12-3-3，同时判断副驾驶位置增加后的置信度是否大于置信阈值，是则副驾驶位置区域状态有变化，更新区域状态并记录，否则进一步判断下一帧数据。
S12-3-3，判断当前数据帧的角度是否满足A3，是则后排中间位置的置信度增加且执行步骤S12-3-4，同时判断后排中间位置增加后的置信度是否大于置信阈值，是则后排中间位置区域状态有变化，更新区域状态并记录，否则进一步判断下一帧数据。
S12-3-4，判断当前数据帧的角度是否满足A4，是则后排左边位置的置信度增加且执行步骤S12-3-5，同时判断后排左边位置增加后的置信度是否大于置信阈值，是则后排左边位置区域状态有变化，更新区域状态并记录，否则进一步判断下一帧数据。
S12-3-5，判断当前数据帧的角度是否满足A5，是则后排右边位置的置信度增加，同时判断后排右边位置增加后的置信度是否大于置信阈值，是则后排右边位置区域状态有变化，更新区域状态并记录，否则进一步判断下一帧数据直到所有帧数据均分析后退出。
S13，获取到车辆熄火信号时，下发需下车的人员数量的提醒信号，并通过雷达对车内进行扫描，得到第二点云数据，通过所述第二点云数据计算车内人员的第二数量。
在本实施例中，可通过车内语音、中控屏或仪表显示等方式，在此不进行限定，以进行提示当前车内乘员的总数及所坐位置。当收到车辆熄火信号时，通过车内语音或其他方式进行下车提醒。并再次通过雷达对车内进行扫描，得到第二点云数据，通过该点云数据确定车内人员的第二数量和位置，再次扫描得到点云数据的车内人员检测过程可参考上述实施例中首次车内人员检测对应执行步骤的说明，故在此不进行赘述。
S14，判断所述第二数量是否为零，若否则输出警报信息。
在本实施例中，在车辆熄火停车时，车内乘员下车后通过雷达对车内进行再次扫描后得到点云数据，进而分析车内各位置是否还滞留乘员，若是则输出警报信息以避免长时间留在封闭的车内，危及生命安全。
特别的，在另一实施例中，该方法还包括：
当车辆为未熄火的停车状态且接收到车门有开门与落锁的信号时，则通过雷达对车内进行扫描，得到第三点云数据，通过所述第三点云数据确定车内各人员的位置并计算车内人员的第三数量。
在本实施例中，当车辆行驶过程中，接收到车速为0km/h、未熄火的停车状态，且收到车门有开门与落锁的信号时，通过雷达再次重新对车内进行扫描采集，得到第三点云数据，通过该点云数据确定车内人员的第三数量和位置，再次扫描得到该点云数据的车内人员检测过程可参考上述实施例中首次车内人员检测对应执行步骤的说明，故在此不进行赘述。在车辆中途停车上下车后，通过雷达再次扫描获得数据以分析中途是否有乘员上下车，重新更新数据，以更精准的检测车内各位置的乘员情况。
参照图2所示为本发明实施例提供的一种基于雷达的车内位置分区人员检测装置的结构示意图。
本实施例中，该装置20包括：
扫描单元21，用于接收到车辆启动信号时，通过雷达对车内进行扫描，得到车内反射信号的点云数据；
位置确定单元22，用于通过所述点云数据进行分区确定车内各人员的位置，并统计车内人员的数量；
提醒单元23，用于获取到车辆熄火信号时，下发需下车的人员数量的提醒信号，并通过雷达对车内进行扫描，得到第二点云数据，通过所述第二点云数据计算车内人员的第二数量；
判断单元24，用于判断所述第二数量是否为零，若否则输出警报信息。
进一步的，所述位置确定单元22，还用于：
通过所述点云数据计算所获取的数据帧数量，判断每一数据帧中的速度、距离以及角度是否在预设值范围，以确定车内各人员的位置。
进一步的，还包括：
第一判断单元，用于判断当前数据帧的速度是否在第一阈值范围，是则进一步判断所述当前数据帧的距离是否在第二阈值范围，否则判断下一帧数据的速度；
第二判断单元，用于当所述当前数据帧中各距离是在第二阈值范围时，则进一步判断所述当前数据帧的角度是否在第三阈值范围，是则确定当前位置的状态发生变化，并对所述当前位置的状态进行更新。
其中，所述第二判断单元，还用于：
当所述当前数据帧的角度是在第三阈值范围时，则对应位置的置信度增加，并进一步判断下一数据帧的角度是否在所述第三阈值范围，若是则对应位置的所述置信度增加，当对应位置的所述置信度大于置信阈值时，则确定对应位置的状态发生变化。
进一步的，在另一实施例中，所述装置20还包括：
第三扫描单元，用于当车辆为未熄火的停车状态且接收到车门有开门与落锁的信号时，则通过雷达对车内进行扫描，得到第三点云数据，通过所述第三点云数据确定车内各人员的位置并计算车内人员的第三数量。
该装置20的各个单元模块可分别执行上述方法实施例中对应步骤，故在此不对各单元模块进行赘述，详细请参见以上对应步骤的说明。
本发明实施例还提供一种基于雷达的车内位置分区人员检测设备，包括处理器、存储器以及存储在所述存储器内的计算机程序，所述计算机程序能够被所述处理器执行以实现如上述实施例所述的基于雷达的车内位置分区人员检测方法。
如图3所示，所述基于雷达的车内位置分区人员检测设备可包括但不仅限于处理器、存储器。本领域技术人员可以理解，所述示意图仅仅是基于雷达的车内位置分区人员检测设备的示例，并不构成对基于雷达的车内位置分区人员检测设备的限定，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，例如所述基于雷达的车内位置分区人员检测设备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，所述基于雷达的车内位置分区人员检测设备的控制中心，利用各种接口和线路连接整个基于雷达的车内位置分区人员检测设备的各个部分。
所述存储器可用于存储所述计算机程序和/或模块，所述处理器通过运行或执行存储在所述存储器内的计算机程序和/或模块，以及调用存储在存储器内的数据，实现所述基于雷达的车内位置分区人员检测设备的各种功能。此外，存储器可以包括高速随机存取存储器，还可以包括非易失性存储器，例如硬盘、内存、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)、至少一个磁盘存储器件、闪存器件、或其他易失性固态存储器件。
其中，所述基于雷达的车内位置分区人员检测设备集成的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。
需说明的是，以上所描述的装置实施例仅仅是示意性的，其中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模块来实现本实施例方案的目的。另外，本发明提供的装置实施例附图中，模块之间的连接关系表示它们之间具有通信连接，具体可以实现为一条或多条通信总线或信号线。本领域普通技术人员在不付出创造性劳动的情况下，即可以理解并实施。
上述实施例中的实施方案可以进一步组合或者替换，且实施例仅仅是对本发明的优选实施例进行描述，并非对本发明的构思和范围进行限定，在不脱离本发明设计思想的前提下，本领域中专业技术人员对本发明的技术方案作出的各种变化和改进，均属于本发明的保护范围。
Claims (10)
1.一种基于雷达的车内位置分区人员检测方法，其特征在于，所述方法包括：
接收到车辆启动信号时，通过雷达对车内进行扫描，得到车内反射信号的点云数据；
通过所述点云数据进行分区确定车内各人员的位置，并统计车内人员的数量；
获取到车辆熄火信号时，下发需下车的人员数量的提醒信号，并通过雷达对车内进行扫描，得到第二点云数据，通过所述第二点云数据计算车内人员的第二数量；
判断所述第二数量是否为零，若否则输出警报信息。
2.根据权利要求1所述的一种基于雷达的车内位置分区人员检测方法，其特征在于，所述通过所述点云数据进行分区确定车内各人员的位置的步骤包括：
通过所述点云数据计算所获取的数据帧数量，判断每一数据帧中的速度、距离以及角度是否在预设值范围，以确定车内各人员的位置。
3.根据权利要求2所述的一种基于雷达的车内位置分区人员检测方法，其特征在于，所述通过所述点云数据计算所获取的数据帧数量，判断每一数据帧中的速度、距离以及角度是否在预设值范围，以确定车内各人员的位置的步骤包括：
判断当前数据帧的速度是否在第一阈值范围，是则进一步判断所述当前数据帧的距离是否在第二阈值范围，否则判断下一帧数据的速度；
当所述当前数据帧的距离是在第二阈值范围时，则进一步判断所述当前数据帧的角度是否在第三阈值范围，是则确定对应位置的状态发生变化，并对该位置的状态进行更新。
4.根据权利要求3所述的一种基于雷达的车内位置分区人员检测方法，其特征在于，所述判断所述当前数据帧的角度是否在第三阈值范围，是则确定对应位置的状态发生变化的步骤包括：
当所述当前数据帧的角度是在第三阈值范围时，则对应位置的置信度增加，并进一步判断下一数据帧的角度是否在所述第三阈值范围，若是则对应位置的所述置信度增加，当对应位置的所述置信度大于置信阈值时，则确定对应位置的状态发生变化。
5.根据权利要求1所述的一种基于雷达的车内位置分区人员检测方法，其特征在于，所述方法还包括：
当车辆为未熄火的停车状态且接收到车门有开门与落锁的信号时，则通过雷达对车内进行扫描，得到第三点云数据，通过所述第三点云数据确定车内各人员的位置并计算车内人员的第三数量。
6.一种基于雷达的车内位置分区人员检测装置，其特征在于，所述装置包括：
扫描单元，用于接收到车辆启动信号时，通过雷达对车内进行扫描，得到车内反射信号的点云数据；
位置确定单元，用于通过所述点云数据进行分区确定车内各人员的位置，并统计车内人员的数量；
提醒单元，用于获取到车辆熄火信号时，下发需下车的人员数量的提醒信号，并通过雷达对车内进行扫描，得到第二点云数据，通过所述第二点云数据计算车内人员的第二数量；
判断单元，用于判断所述第二数量是否为零，若否则输出警报信息。
7.根据权利要求6所述的一种基于雷达的车内位置分区人员检测装置，其特征在于，所述位置确定单元，还用于：
通过所述点云数据计算所获取的数据帧数量，判断每一数据帧中的速度、距离以及角度是否在预设值范围，以确定车内各人员的位置。
8.根据权利要求7所述的一种基于雷达的车内位置分区人员检测装置，其特征在于，还包括：
第一判断单元，用于判断当前数据帧的速度是否在第一阈值范围，是则进一步判断所述当前数据帧的距离是否在第二阈值范围，否则判断下一帧数据的速度；
第二判断单元，用于当所述当前数据帧中各距离是在第二阈值范围时，则进一步判断所述当前数据帧的角度是否在第三阈值范围，是则确定当前位置的状态发生变化，并对所述当前位置的状态进行更新。
9.根据权利要求6所述的一种基于雷达的车内位置分区人员检测装置，其特征在于，所述装置还包括：
第三扫描单元，用于当车辆为未熄火的停车状态且接收到车门有开门与落锁的信号时，则通过雷达对车内进行扫描，得到第三点云数据，通过所述第三点云数据确定车内各人员的位置并计算车内人员的第三数量。
10.一种基于雷达的车内位置分区人员检测设备，其特征在于，包括处理器、存储器以及存储在所述存储器内的计算机程序，所述计算机程序能够被所述处理器执行以实现如权利要求1至5任意一项所述的一种基于雷达的车内位置分区人员检测方法。
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