CN114442081A - 人员检测方法、装置、存储介质及电子设备 - Google Patents
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Abstract
本申请涉及目标检测技术领域，具体涉及一种人员检测方法、装置、存储介质及电子设备，包括：根据点云数据进行聚类，得到候选目标；确认丢失人员列表中的所有丢失人员的位置信息中，是否存在目标位置信息；目标位置信息为与候选目标的位置信息之间小于或等于预设偏差的丢失人员的位置信息；在存在目标位置信息时，降低候选目标的形成条件；若在降低候选目标的形成条件后还能够形成候选目标，则判定候选目标与比较得到的丢失人员是同一目标；将候选目标标记为人后继续跟踪检测。本申请通过建立丢失人员列表实现了对由于目标人员静止导致丢失的人员的找回，实现了丢失目标的重新跟踪检测，提高了人员跟踪检测的准确性和灵敏度。
Description
技术领域
本申请涉及目标检测技术领域，特别地涉及一种人员检测方法、装置、存储介质及电子设备。
背景技术
雷达中的毫米波雷达具有着灵敏度高、穿透性强、无需接触等特点被广泛的应用在各个领域，目前毫米波雷达的技术应用于汽车领域是非常多的。而在家用和人体识别方面的使用还是比较欠缺的，这也将会是雷达发展的下一个阶段，真正将科技用于造福于人类生活。
现有技术中，基于毫米波雷达的人员检测由于雷达自身对静止不动或做微小动作的人员探测能力较为微弱，有时无法探测到，而导致人员目标跟丢。毫米波雷达存在对静止目标的探测较不敏感，无法准确探测到真实的静止目标的问题。
发明内容
针对上述问题，本申请提供一种人员检测方法、装置、存储介质及电子设备，解决了相关技术中毫米波雷达的人员检测由于雷达自身对静止不动或做微小动作的人员探测能力较为微弱的技术问题。
第一方面，本申请提供了一种人员检测方法，所述方法包括：
获取目标区域的点云数据；
根据所述点云数据进行聚类，得到候选目标；
确认丢失人员列表中的所有丢失人员的位置信息中，是否存在目标位置信息；所述目标位置信息为与所述候选目标的位置信息之间小于或等于预设偏差的丢失人员的位置信息；
在存在所述目标位置信息时，降低所述候选目标的形成条件；
若在降低所述候选目标的形成条件后还能够形成候选目标，则判定所述候选目标与比较得到的丢失人员是同一目标；
将所述候选目标标记为人后继续跟踪检测，并将所述比较得到的丢失人员的信息从所述丢失人员列表中删除。
在一些实施例中，所述点云数据，包括：
所述目标区域中，各个目标点与探测雷达之间的距离；
所述目标区域中，各个目标点相对于所述探测雷达的方位角；
所述目标区域中，各个目标点相对于所述探测雷达的速度；
所述目标区域中，各个目标点的信噪比。
在一些实施例中，所述将所述候选目标标记为人后继续跟踪检测，包括：
将所述候选目标标记为人后，采用扩展卡尔曼滤波跟踪算法继续跟踪检测。
在一些实施例中，所述丢失人员列表的生成过程，包括：
在毫米波雷达检测到目标丢失时，判断所述目标是否为静止释放；
若判定所述目标为静止释放，则根据所述目标的分类标签确认目标是否为人；
若确认所述目标为人，则将所述目标的丢失时的位置信息写入预先建立的丢失人员列表中。
在一些实施例中，在所述若确认所述目标为人之后，还包括：
检测所述丢失人员列表是否已满；
若检测到所述丢失人员列表已满，则删除列表中存放时间最长的丢失人员的位置信息；然后执行步骤将所述目标的丢失时的位置信息写入预先建立的丢失人员列表中；
若检测到所述丢失人员列表未满，则执行步骤将所述目标的丢失时的位置信息写入预先建立的丢失人员列表中。
在一些实施例中，所述方法还包括：
实时检测所述丢失人员列表中的所有丢失人员的位置信息存放时间是否达到预设时间；
将检测到的存放时间达到预设时间的丢失人员的位置信息从所述丢失人员列表中删除。
在一些实施例中，所述根据所述点云数据进行聚类，得到候选目标，包括：
在所述点云数据中随机选取一个点为第一点，并以所述第一点为中心点，在其余所有的点中依次选取一个点计算选取的两个点之间的距离；
若所述距离大于预设距离阈值，则舍弃所述第一点，若所述距离小于或等于预设偏差阈值，则保存所述第一点；
在其余所有的点中随机选取一个点为下一个点，在剩余所有的点中依次选取一个点计算选取的两个点之间的距离，若所述距离大于预设距离阈值，则舍弃当前点，若所述距离小于或等于预设偏差阈值，则保存所述当前点；
将所述当前点与之前保存的第一点的距离求中间位置，在剩余的点中依次选取一个点计算与所述中间位置的距离；
重复上述步骤，直到将点云数据中的所有点遍历一遍，得到的每个聚类就是一个候选目标；
判断所述候选目标的点数是否大于预设点数，所述候选目标的信噪比总和是否大于预设信噪比；
若判定所述候选目标的点数大于或等于预设点数，且所述候选目标的信噪比总和大于或等于预设信噪比，则确定所述候选目标是真实目标；
若判定所述候选目标的点数小于预设点数，且所述候选目标的信噪比总和小于预设信噪比，则确定所述候选目标不是真实目标。
第二方面，一种人员检测装置，所述装置包括：
探测单元，用于获取目标区域的点云数据；
聚类单元，用于根据所述点云数据进行聚类，得到候选目标；
确认单元，用于确认丢失人员列表中的所有丢失人员的位置信息中，是否存在目标位置信息；所述目标位置信息为与所述候选目标的位置信息之间小于或等于预设偏差的丢失人员的位置信息；
降低单元，用于在存在所述目标位置信息时，降低所述候选目标的形成条件；
判定单元，用于若在降低所述候选目标的形成条件后还能够形成候选目标，则判定所述候选目标与比较得到的丢失人员是同一目标；
检测单元，用于将所述候选目标标记为人后继续跟踪检测，并将所述比较得到的丢失人员的信息从所述丢失人员列表中删除。
第三方面，一种存储介质，该存储介质存储的计算机程序，可被一个或多个处理器执行，可用来实现如上述第一方面所述的人员检测方法。
第四方面，一种电子设备，包括存储器和处理器，所述存储器上存储有计算机程序，所述存储器和所述处理器之间互相通信连接，该计算机程序被所述处理器执行时，执行如上述第一方面所述的人员检测方法。
本申请提供的一种人员检测方法、装置、存储介质及电子设备，包括：获取目标区域的点云数据；根据所述点云数据进行聚类，得到候选目标；确认丢失人员列表中的所有丢失人员的位置信息中，是否存在目标位置信息；所述目标位置信息为与所述候选目标的位置信息之间小于或等于预设偏差的丢失人员的位置信息；在存在所述目标位置信息时，降低所述候选目标的形成条件；若在降低所述候选目标的形成条件后还能够形成候选目标，则判定所述候选目标与比较得到的丢失人员是同一目标；将所述候选目标标记为人后继续跟踪检测，并将所述比较得到的丢失人员的信息从所述丢失人员列表中删除。本申请通过建立丢失人员列表实现了对由于目标人员静止导致丢失的人员的找回，实现了丢失目标的重新跟踪检测，提高了人员跟踪检测的准确性和灵敏度。
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，还可以根据提供的附图获得其他的附图。
图1为本申请实施例提供的一种人员检测方法的流程示意图；
图2为本申请实施例提供的一种人员检测装置的结构示意图；
图3为本申请实施例提供的一种电子设备的连接框图。
具体实施方式
以下将结合附图及实施例来详细说明本申请的实施方式，借此对本申请如何应用技术手段来解决技术问题，并达到相应技术效果的实现过程能充分理解并据以实施。本申请实施例以及实施例中的各个特征，在不相冲突前提下可以相互结合，所形成的技术方案均在本申请的保护范围之内。
由背景技术可知，现有技术中，基于毫米波雷达的人员检测由于雷达自身对静止不动或做微小动作的人员探测能力较为微弱，有时无法探测到，而导致人员目标跟丢。毫米波雷达存在对静止目标的探测较不敏感，无法准确探测到真实的静止目标的问题。
有鉴于此，本申请提供一种人员检测方法、装置、存储介质及电子设备，解决了相关技术中毫米波雷达的人员检测由于雷达自身对静止不动或做微小动作的人员探测能力较为微弱的技术问题。
实施例一
图1为本申请实施例提供的一种人员检测方法的流程示意图，如图1所示，本方法包括：
S101、获取目标区域的点云数据；
具体的，可以采用雷达探测的方式得到目标区域的点云数据，具体优选毫米波雷达。
S102、根据所述点云数据进行聚类，得到候选目标；
S103、确认丢失人员列表中的所有丢失人员的位置信息中，是否存在目标位置信息；所述目标位置信息为与所述候选目标的位置信息之间小于或等于预设偏差的丢失人员的位置信息；
S104、在存在所述目标位置信息时，降低所述候选目标的形成条件；
S105、若在降低所述候选目标的形成条件后还能够形成候选目标，则判定所述候选目标与比较得到的丢失人员是同一目标；
S106、将所述候选目标标记为人后继续跟踪检测，并将所述比较得到的丢失人员的信息从所述丢失人员列表中删除。
其中，所述预设偏差包括预设距离偏差和预设角度偏差；所述位置信息包括当前位置和与毫米波雷达的相对位置，通过相对位置可以计算候选目标与丢失人员的角度偏差；通过当前位置可以计算候选目标与丢失目标的距离偏差；当距离偏差和角度偏差均小于对应预设偏差时，则降低候选目标的形成条件，所述降低目标的形成条件包括降低形成目标要求的点数值和信噪比值，若候选目标依然能够形成目标，则其与比较得到的丢失目标是同一目标，若无法形成目标，则说明候选目标是已跟踪目标产生的杂波导致的假目标，若是假目标则进行舍弃。
需要说明的是，本专利是在毫米波雷达探测得到的点云数据的基础上进行的上层应用。毫米波雷达通过接收到的回波信号经信号处理得到点云数据，点云数据是本专利要进行计算处理的原始数据。
在一些实施例中，所述点云数据，包括：
所述目标区域中，各个目标点与探测雷达之间的距离；
所述目标区域中，各个目标点相对于所述探测雷达的方位角；
所述目标区域中，各个目标点相对于所述探测雷达的速度；
所述目标区域中，各个目标点的信噪比。
需要说明的四，每个目标点即是探测雷达检测到的可能作为跟踪目标的移动物体，探测雷达采集目标点与探测雷达之间的直线距离，以探测雷达为中心，建立坐标系，可以得到目标点相对于所述探测雷达的方位角，以及，根据探测雷达探测目标点的速度和信噪比，由于探测雷达是静止不动的，因此目标点相对于探测雷达的速度即目标点的本身的速度。
在一些实施例中，所述将所述候选目标标记为人后继续跟踪检测，包括：
将所述候选目标标记为人后，采用扩展卡尔曼滤波跟踪算法继续跟踪检测。
在一些实施例中，所述丢失人员列表的生成过程，包括：
在毫米波雷达检测到目标丢失时，判断所述目标是否为静止释放；
若判定所述目标为静止释放，则根据所述目标的分类标签确认目标是否为人；
若确认所述目标为人，则将所述目标的丢失时的位置信息写入预先建立的丢失人员列表中。
需要说明的是，毫米波雷达丢失目标主要有两种形式，一种是由于跟踪的目标静止不动或动作幅度过小，导致目标丢失，此类目标丢失就成为静止释放，另一种是跟踪目标移动到雷达探测范围之外，因此丢失。
进一步需要说明的是，对检测的目标的毫米波反馈可以判断目标出目标的形态，以此判断目标是人还是非人，并对目标添加相应的标签，其中，非人可以包括除人之外的其他移动的物体，如电风扇、风吹窗帘、扫地机等。
在一些实施例中，在所述若确认所述目标为人之后，还包括：
检测所述丢失人员列表是否已满；
若检测到所述丢失人员列表已满，则删除列表中存放时间最长的丢失人员的位置信息；然后执行步骤将所述目标的丢失时的位置信息写入预先建立的丢失人员列表中；
若检测到所述丢失人员列表未满，则执行步骤将所述目标的丢失时的位置信息写入预先建立的丢失人员列表中。
需要说明的是，为了避免丢失人员列表过大占用的存储资源和数据处理资源太多，因此限制了列表的丢失人员位置信息的存储数目。
在一些实施例中，所述方法还包括：
实时检测所述丢失人员列表中的所有丢失人员的位置信息存放时间是否达到预设时间；
将检测到的存放时间达到预设时间的丢失人员的位置信息从所述丢失人员列表中删除。
需要说明的是，对跟丢的目标或走出探测范围的目标进行释放，无论是跟丢目标还是目标走出探测范围其现象相同就是跟踪的目标所在位置上探测不到相关数据(点云数据)，记录探测不到目标数据持续的时间，设定时间阈值，若探测不到目标数据持续的时间超过时间阈值，则释放相应的目标，设置的时间一般为10分钟，也可以根据具体情况或需要自行调整设置。
在一些实施例中，所述根据所述点云数据进行聚类，得到候选目标，包括：
在所述点云数据中随机选取一个点为第一点，并以所述第一点为中心点，在其余所有的点中依次选取一个点计算选取的两个点之间的距离；
若所述距离大于预设距离阈值，则舍弃所述第一点，若所述距离小于或等于预设偏差阈值，则保存所述第一点；
在其余所有的点中随机选取一个点为下一个点，在剩余所有的点中依次选取一个点计算选取的两个点之间的距离，若所述距离大于预设距离阈值，则舍弃当前点，若所述距离小于或等于预设偏差阈值，则保存所述当前点；
将所述当前点与之前保存的第一点的距离求中间位置，在剩余的点中依次选取一个点计算与所述中间位置的距离；
重复上述步骤，直到将点云数据中的所有点遍历一遍，得到的每个聚类就是一个候选目标；
判断所述候选目标的点数是否大于预设点数，所述候选目标的信噪比总和是否大于预设信噪比；
若判定所述候选目标的点数大于或等于预设点数，且所述候选目标的信噪比总和大于或等于预设信噪比，则确定所述候选目标是真实目标；
若判定所述候选目标的点数小于预设点数，且所述候选目标的信噪比总和小于预设信噪比，则确定所述候选目标不是真实目标。
需要说明的是，与预设点数和预设信噪比比较可以判定候选目标是真实目标，还是已跟踪目标产生的杂波导致的假目标，若是假目标则进行舍弃。
综上所述，本申请实施例提供了一种人员检测方法，包括：获取目标区域的点云数据；根据所述点云数据进行聚类，得到候选目标；确认丢失人员列表中的所有丢失人员的位置信息中，是否存在目标位置信息；所述目标位置信息为与所述候选目标的位置信息之间小于或等于预设偏差的丢失人员的位置信息；在存在所述目标位置信息时，降低所述候选目标的形成条件；若在降低所述候选目标的形成条件后还能够形成候选目标，则判定所述候选目标与比较得到的丢失人员是同一目标；将所述候选目标标记为人后继续跟踪检测，并将所述比较得到的丢失人员的信息从所述丢失人员列表中删除。本申请通过建立丢失人员列表实现了对由于目标人员静止导致丢失的人员的找回，实现了丢失目标的重新跟踪检测，提高了人员跟踪检测的准确性和灵敏度。
实施例二
基于上述本发明实施例公开的人员检测方法，图2具体公开了应用该人员检测方法的人员检测装置。
如图2所示，本发明实施例公开了一种人员检测装置，所述装置包括：
探测单元201，用于获取目标区域的点云数据；
聚类单元202，用于根据所述点云数据进行聚类，得到候选目标；
确认单元203，用于确认丢失人员列表中的所有丢失人员的位置信息中，是否存在目标位置信息；所述目标位置信息为与所述候选目标的位置信息之间小于或等于预设偏差的丢失人员的位置信息；
降低单元，用于在存在所述目标位置信息时，降低所述候选目标的形成条件；
判定单元205，用于若在降低所述候选目标的形成条件后还能够形成候选目标，则判定所述候选目标与比较得到的丢失人员是同一目标；
检测单元206，用于将所述候选目标标记为人后继续跟踪检测，并将所述比较得到的丢失人员的信息从所述丢失人员列表中删除。
在一些实施例中，所述点云数据，包括：
所述目标区域中，各个目标点与探测雷达之间的距离；
所述目标区域中，各个目标点相对于所述探测雷达的方位角；
所述目标区域中，各个目标点相对于所述探测雷达的速度；
所述目标区域中，各个目标点的信噪比。
在一些实施例中，所述检测单元206，将所述候选目标标记为人后继续跟踪检测，包括：
将所述候选目标标记为人后，采用扩展卡尔曼滤波跟踪算法继续跟踪检测。
在一些实施例中，所述装置还包括：
列表生成单元，用于在毫米波雷达检测到目标丢失时，判断所述目标是否为静止释放；若判定所述目标为静止释放，则根据所述目标的分类标签确认目标是否为人；若确认所述目标为人，则将所述目标的丢失时的位置信息写入预先建立的丢失人员列表中。
在一些实施例中，所述列表生产单元，还用于在所述若确认所述目标为人之后，检测所述丢失人员列表是否已满；
若检测到所述丢失人员列表已满，则删除列表中存放时间最长的丢失人员的位置信息；然后执行步骤将所述目标的丢失时的位置信息写入预先建立的丢失人员列表中；
若检测到所述丢失人员列表未满，则执行步骤将所述目标的丢失时的位置信息写入预先建立的丢失人员列表中。
在一些实施例中，所述装置还包括：
删除单元，用于实时检测所述丢失人员列表中的所有丢失人员的位置信息存放时间是否达到预设时间；将检测到的存放时间达到预设时间的丢失人员的位置信息从所述丢失人员列表中删除。
在一些实施例中，所述聚类单元，根据所述点云数据进行聚类，得到候选目标，包括：
在所述点云数据中随机选取一个点为第一点，并以所述第一点为中心点，在其余所有的点中依次选取一个点计算选取的两个点之间的距离；
若所述距离大于预设距离阈值，则舍弃所述第一点，若所述距离小于或等于预设偏差阈值，则保存所述第一点；
在其余所有的点中随机选取一个点为下一个点，在剩余所有的点中依次选取一个点计算选取的两个点之间的距离，若所述距离大于预设距离阈值，则舍弃当前点，若所述距离小于或等于预设偏差阈值，则保存所述当前点；
将所述当前点与之前保存的第一点的距离求中间位置，在剩余的点中依次选取一个点计算与所述中间位置的距离；
重复上述步骤，直到将点云数据中的所有点遍历一遍，得到的每个聚类就是一个候选目标；
判断所述候选目标的点数是否大于预设点数，所述候选目标的信噪比总和是否大于预设信噪比；
若判定所述候选目标的点数大于或等于预设点数，且所述候选目标的信噪比总和大于或等于预设信噪比，则确定所述候选目标是真实目标；
若判定所述候选目标的点数小于预设点数，且所述候选目标的信噪比总和小于预设信噪比，则确定所述候选目标不是真实目标。
以上本发明实施例公开的人员检测装置中的各个单元的具体工作过程，可参见本发明上述实施例公开的人员检测方法中的对应内容，这里不再进行赘述。
综上所述，本申请实施例提供了一种人员检测装置，包括：获取目标区域的点云数据；根据所述点云数据进行聚类，得到候选目标；确认丢失人员列表中的所有丢失人员的位置信息中，是否存在目标位置信息；所述目标位置信息为与所述候选目标的位置信息之间小于或等于预设偏差的丢失人员的位置信息；在存在所述目标位置信息时，降低所述候选目标的形成条件；若在降低所述候选目标的形成条件后还能够形成候选目标，则判定所述候选目标与比较得到的丢失人员是同一目标；将所述候选目标标记为人后继续跟踪检测，并将所述比较得到的丢失人员的信息从所述丢失人员列表中删除。本申请通过建立丢失人员列表实现了对由于目标人员静止导致丢失的人员的找回，实现了丢失目标的重新跟踪检测，提高了人员跟踪检测的准确性和灵敏度。
实施例三
本实施例还提供一种计算机可读存储介质，如闪存、硬盘、多媒体卡、卡型存储器(例如，SD或DX存储器等)、随机访问存储器(RAM)、静态随机访问存储器(SRAM)、只读存储器(ROM)、电可擦除可编程只读存储器(EEPROM)、可编程只读存储器(PROM)、磁性存储器、磁盘、光盘、服务器、App应用商城等等，其上存储有计算机程序，该计算机程序被处理器执行时可以实现如实施例一的方法步骤，本实施例在此不再重复赘述。
实施例四
图3为本申请实施例提供的一种电子设备500的连接框图，如图3所示，该电子设备500可以包括：处理器501，存储器502，多媒体组件503，输入/输出(I/O)接口504，以及通信组件505。
其中，处理器501用于执行如实施例一中的人员检测方法中的全部或部分步骤。存储器502用于存储各种类型的数据，这些数据例如可以包括电子设备中的任何应用程序或方法的指令，以及应用程序相关的数据。
处理器501可以是专用集成电路(Application Specific Integrated Circuit，简称ASIC)、数字信号处理器(Digital Signal Processor，简称DSP)、数字信号处理设备(Digital Signal Processing Device，简称DSPD)、可编程逻辑器件(Programmable LogicDevice，简称PLD)、现场可编程门阵列(Field Programmable Gate Array，简称FPGA)、控制器、微控制器、微处理器或其他电子元件实现，用于执行上述实施例一中的人员检测方法。
存储器502可以由任何类型的易失性或非易失性存储设备或者它们的组合实现，例如静态随机存取存储器(Static Random Access Memory，简称SRAM)，电可擦除可编程只读存储器(Electrically Erasable Programmable Read-Only Memory，简称EEPROM)，可擦除可编程只读存储器(Erasable Programmable Read-Only Memory，简称EPROM)，可编程只读存储器(Programmable Read-Only Memory，简称PROM)，只读存储器(Read-Only Memory，简称ROM)，磁存储器，快闪存储器，磁盘或光盘。
多媒体组件503可以包括屏幕和音频组件，该屏幕可以是触摸屏，音频组件用于输出和/或输入音频信号。例如，音频组件可以包括一个麦克风，麦克风用于接收外部音频信号。所接收的音频信号可以被进一步存储在存储器或通过通信组件发送。音频组件还包括至少一个扬声器，用于输出音频信号。
I/O接口504为处理器501和其他接口模块之间提供接口，上述其他接口模块可以是键盘，鼠标，按钮等。这些按钮可以是虚拟按钮或者实体按钮。
通信组件505用于该电子设备500与其他设备之间进行有线或无线通信。无线通信，例如Wi-Fi，蓝牙，近场通信(Near Field Communication，简称NFC)，2G、3G或4G，或它们中的一种或几种的组合，因此相应的该通信组件505可以包括：Wi-Fi模块，蓝牙模块，NFC模块。
综上，本申请提供的一种人员检测方法、装置、存储介质及电子设备，该方法包括：获取目标区域的点云数据；根据所述点云数据进行聚类，得到候选目标；确认丢失人员列表中的所有丢失人员的位置信息中，是否存在目标位置信息；所述目标位置信息为与所述候选目标的位置信息之间小于或等于预设偏差的丢失人员的位置信息；在存在所述目标位置信息时，降低所述候选目标的形成条件；若在降低所述候选目标的形成条件后还能够形成候选目标，则判定所述候选目标与比较得到的丢失人员是同一目标；将所述候选目标标记为人后继续跟踪检测，并将所述比较得到的丢失人员的信息从所述丢失人员列表中删除。本申请通过建立丢失人员列表实现了对由于目标人员静止导致丢失的人员的找回，实现了丢失目标的重新跟踪检测，提高了人员跟踪检测的准确性和灵敏度。
在本申请实施例所提供的几个实施例中，应该理解到，所揭露的方法，也可以通过其它的方式实现。以上所描述的方法实施例仅仅是示意性的。
需要说明的是，在本文中，术语“包括”、“包含”或者其任何其他变体意在涵盖非排他性的包含，从而使得包括一系列要素的过程、方法、物品或者设备不仅包括那些要素，而且还包括没有明确列出的其他要素，或者是还包括为这种过程、方法、物品或者设备所固有的要素。在没有更多限制的情况下，由语句“包括一个……”限定的要素，并不排除在包括要素的过程、方法、物品或者设备中还存在另外的相同要素。
虽然本申请所揭露的实施方式如上，但上述的内容只是为了便于理解本申请而采用的实施方式，并非用以限定本申请。任何本申请所属技术领域内的技术人员，在不脱离本申请所揭露的精神和范围的前提下，可以在实施的形式上及细节上作任何的修改与变化，但本申请的专利保护范围，仍须以所附的权利要求书所界定的范围为准。
Claims (10)
1.一种人员检测方法，其特征在于，所述方法包括：
获取目标区域的点云数据；
根据所述点云数据进行聚类，得到候选目标；
确认丢失人员列表中的所有丢失人员的位置信息中，是否存在目标位置信息；所述目标位置信息为与所述候选目标的位置信息之间小于或等于预设偏差的丢失人员的位置信息；
在存在所述目标位置信息时，降低所述候选目标的形成条件；
若在降低所述候选目标的形成条件后还能够形成候选目标，则判定所述候选目标与比较得到的丢失人员是同一目标；
将所述候选目标标记为人后继续跟踪检测，并将所述比较得到的丢失人员的信息从所述丢失人员列表中删除。
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述点云数据，包括：
所述目标区域中，各个目标点与探测雷达之间的距离；
所述目标区域中，各个目标点相对于所述探测雷达的方位角；
所述目标区域中，各个目标点相对于所述探测雷达的速度；
所述目标区域中，各个目标点的信噪比。
3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述将所述候选目标标记为人后继续跟踪检测，包括：
将所述候选目标标记为人后，采用扩展卡尔曼滤波跟踪算法继续跟踪检测。
4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述丢失人员列表的生成过程，包括：
在毫米波雷达检测到目标丢失时，判断所述目标是否为静止释放；
若判定所述目标为静止释放，则根据所述目标的分类标签确认目标是否为人；
若确认所述目标为人，则将所述目标的丢失时的位置信息写入预先建立的丢失人员列表中。
5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，在所述若确认所述目标为人之后，还包括：
检测所述丢失人员列表是否已满；
若检测到所述丢失人员列表已满，则删除列表中存放时间最长的丢失人员的位置信息；然后执行步骤将所述目标的丢失时的位置信息写入预先建立的丢失人员列表中；
若检测到所述丢失人员列表未满，则执行步骤将所述目标的丢失时的位置信息写入预先建立的丢失人员列表中。
6.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，还包括：
实时检测所述丢失人员列表中的所有丢失人员的位置信息存放时间是否达到预设时间；
将检测到的存放时间达到预设时间的丢失人员的位置信息从所述丢失人员列表中删除。
7.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述点云数据进行聚类，得到候选目标，包括：
在所述点云数据中随机选取一个点为第一点，并以所述第一点为中心点，在其余所有的点中依次选取一个点计算选取的两个点之间的距离；
若所述距离大于预设距离阈值，则舍弃所述第一点，若所述距离小于或等于预设偏差阈值，则保存所述第一点；
在其余所有的点中随机选取一个点为下一个点，在剩余所有的点中依次选取一个点计算选取的两个点之间的距离，若所述距离大于预设距离阈值，则舍弃当前点，若所述距离小于或等于预设偏差阈值，则保存所述当前点；
将所述当前点与之前保存的第一点的距离求中间位置，在剩余的点中依次选取一个点计算与所述中间位置的距离；
重复上述步骤，直到将点云数据中的所有点遍历一遍，得到的每个聚类就是一个候选目标；
判断所述候选目标的点数是否大于预设点数，所述候选目标的信噪比总和是否大于预设信噪比；
若判定所述候选目标的点数大于或等于预设点数，且所述候选目标的信噪比总和大于或等于预设信噪比，则确定所述候选目标是真实目标；
若判定所述候选目标的点数小于预设点数，且所述候选目标的信噪比总和小于预设信噪比，则确定所述候选目标不是真实目标。
8.一种人员检测装置，其特征在于，所述装置包括：
探测单元，用于获取目标区域的点云数据；
聚类单元，用于根据所述点云数据进行聚类，得到候选目标；
确认单元，用于确认丢失人员列表中的所有丢失人员的位置信息中，是否存在目标位置信息；所述目标位置信息为与所述候选目标的位置信息之间小于或等于预设偏差的丢失人员的位置信息；
降低单元，用于在存在所述目标位置信息时，降低所述候选目标的形成条件；
判定单元，用于若在降低所述候选目标的形成条件后还能够形成候选目标，则判定所述候选目标与比较得到的丢失人员是同一目标；
检测单元，用于将所述候选目标标记为人后继续跟踪检测，并将所述比较得到的丢失人员的信息从所述丢失人员列表中删除。
9.一种存储介质，其特征在于，该存储介质存储的计算机程序，可被一个或多个处理器执行，可用来实现如权利要求1～7任意一项所述的人员检测方法。
10.一种电子设备，其特征在于，包括存储器和处理器，所述存储器上存储有计算机程序，所述存储器和所述处理器之间互相通信连接，该计算机程序被所述处理器执行时，执行如权利要求1～7任意一项所述的人员检测方法。
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