JP2021004874A - Article detection method and apparatus - Google Patents

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Abstract

To provide an article detection method and an apparatus.SOLUTION: The apparatus comprises: an acquisition unit which acquires test data of an article to be detected, wherein the test data is a micro-Doppler image acquired on the basis of an echo signal by a radar and the echo signal is the signal after reflection by the article to be detected of the signal of radar transmission; a determination unit which determines an effective reflection region in the micro-Doppler image on the basis of the weighted average speed of each frame in the micro-Doppler image; a processing unit which performs processing on the effective reflection region; and a detection unit which performs article detection on the basis of the feature in the micro-Doppler image after the effective reflection region is processed.SELECTED DRAWING: Figure 3

Description

本発明は、物品検出技術分野に関する。 The present invention relates to the field of article detection technology.

近年、公共の場所における安全の問題が重要視されている。例えば、規制対象品、可燃物、爆発物などの危険物をどのように検出するかが重要な問題になっている。今のところ、危険物に対しての検出装置が空港、電車駅、地下鉄駅、体育場などの密集場所に広く応用されている。危険物検出装置は、接触型及び非接触型という2種類に分けることができる。接触型検出装置は、不審物(例えば、液体入りボトル)を検出装置に置いてから検出を行う必要があり、非接触型検出装置は、不審物が検出装置までの所定の範囲に移動すると、検出を開始し、不審物が危険物に属するかを識別することができる。 In recent years, the issue of safety in public places has been emphasized. For example, how to detect dangerous goods such as regulated products, combustibles, and explosives has become an important issue. So far, hazardous material detectors have been widely applied in densely populated areas such as airports, train stations, subway stations, and gymnasiums. Dangerous goods detection devices can be divided into two types: contact type and non-contact type. The contact type detection device needs to place a suspicious object (for example, a bottle containing a liquid) on the detection device before performing detection, and the non-contact type detection device causes the suspicious object to move within a predetermined range to the detection device. It is possible to start detection and identify whether the suspicious object belongs to dangerous goods.

今のところ、非接触型検出装置について言えば、良くある検出方法の1つがX線検出方法である。しかし、該方法は、コストが通常高く、長期間使用すると作業員の健康に悪い影響を与えることがある。また、異なる物品の材質が違うので、その反射特性には差があり、このような差は、物品の検出のために用いることができ、即ち、レーダーを設けて検出待ち物品に信号を送信し、検出待ち物品からのエコー信号を用いて分析を行い、強度、径方向速度などの情報を含むマイクロドップラー画像を得ることで、検出を行うことができる。 So far, when it comes to non-contact detectors, one of the most common detection methods is the X-ray detection method. However, the method is usually expensive and can adversely affect the health of workers when used for long periods of time. Also, since the materials of different articles are different, there are differences in their reflection characteristics, and such differences can be used for detecting articles, that is, a radar is provided to send a signal to articles waiting to be detected. The detection can be performed by performing an analysis using an echo signal from an article waiting to be detected and obtaining a micro Doppler image including information such as intensity and radial velocity.

本発明の発明者は、次のようなことを発見した。即ち、危険物が往々にして歩行者に隠されているから、レーダーが得たマイクロドップラー画像に基づいて物品の検出を行うときに、検出の精度は、歩行者の移動速度の影響を受けることがあり、例えば、実際検出時の歩行者の移動速度が訓練時の移動速度と異なる場合、物品の類別を指示するためのマイクロドップラー画像における有効反射領域が異なる位置及び幅を有するので、検出結果の不正確を引き起こす恐れがある。 The inventor of the present invention has discovered the following. That is, since dangerous objects are often hidden by pedestrians, the accuracy of detection is affected by the moving speed of pedestrians when detecting articles based on micro-Doppler images obtained by radar. For example, when the moving speed of the pedestrian at the time of actual detection is different from the moving speed at the time of training, the effective reflection area in the micro Doppler image for indicating the classification of the article has a different position and width, so that the detection result May cause inaccuracies.

図1は、訓練時に取得されたマイクロドップラー画像を示す図であり、図2は、実際検出時に取得されたマイクロドップラー画像を示す図である。同一の検出物品について、図1に示すように、訓練時に、歩行者の移動速度が比較的遅いため、より多くの反射特徴を得ることができ、有効反射領域は、位置が比較的低く、幅が比較的広い一方で、図2に示すように、実際検出時に、歩行者の移動速度が比較的速いため、大量の有効反射特徴を含む有効反射領域は、位置が比較的高く、幅が比較的狭い。よって、図1及び図2における反射特徴を直接比較して物品の検出を行えば、誤った検出結果を得てしまうことがある。 FIG. 1 is a diagram showing a micro Doppler image acquired at the time of training, and FIG. 2 is a diagram showing a micro Doppler image acquired at the time of actual detection. For the same detected article, as shown in FIG. 1, during training, the pedestrian's movement speed is relatively slow, so that more reflex features can be obtained, and the effective reflex region is relatively low in position and wide. However, as shown in FIG. 2, the moving speed of the pedestrian is relatively fast at the time of actual detection, so that the effective reflection region containing a large amount of effective reflection features has a relatively high position and a comparative width. Narrow. Therefore, if the article is detected by directly comparing the reflection features in FIGS. 1 and 2, an erroneous detection result may be obtained.

本発明の目的は、マイクロドップラー画像において物体の類別を指示する有効反射領域を正確に見つけ、検出の精度を向上させることにより、検出の結果が物品を所持する歩行者の移動速度の影響(制限)を受けないようにさせることができる物品検出方法及び装置を提供することにある。 An object of the present invention is to accurately find an effective reflection region indicating the classification of an object in a micro-Doppler image and improve the detection accuracy, so that the detection result is affected by the moving speed of a pedestrian carrying an article (limitation). ) Is provided to provide an article detection method and device capable of preventing the reception.

本発明の実施例の第一側面によれば、物品検出装置が提供され、前記装置は、
取得ユニットであって、検出待ち物品のテストデータを得るために用いられ、前記テストデータがレーダーによりエコー信号に基づいて取得されるマイクロドップラー画像であり、前記エコー信号がレーダー送信の信号の、検出待ち物品による反射後の信号であるもの;
確定ユニットであって、前記マイクロドップラー画像における各フレームの加重平均速度に基づいて、前記マイクロドップラー画像における有効反射領域を確定するもの;
処理ユニットであって、前記有効反射領域に対して処理を行うもの;及び
検出ユニットであって、前記有効反射領域が処理された後のマイクロドップラー画像における特徴に基づいて物品検出を行うものを含む。
According to the first aspect of the embodiment of the present invention, an article detection device is provided, wherein the device is
An acquisition unit, which is used to obtain test data for an article awaiting detection, the test data is a microdoppler image acquired by a radar based on an echo signal, and the echo signal is a detection of a signal transmitted by the radar. What is the signal after reflection by the waiting item;
A determination unit that determines the effective reflection region in the micro-Doppler image based on the weighted average velocity of each frame in the micro-Doppler image;
A processing unit that performs processing on the effective reflection region; and a detection unit that detects an article based on a feature in a micro-Doppler image after the effective reflection region has been processed. ..

本発明の実施例の第二側面によれば、物品検出方法が提供され、前記方法は、
検出待ち物品のテストデータを取得し、前記テストデータがレーダーによりエコー信号に基づいて取得されるマイクロドップラー画像であり、前記エコー信号がレーダー送信の信号の、検出待ち物品による反射後の信号であり;
前記マイクロドップラー画像における各フレームの加重平均速度に基づいて、前記マイクロドップラー画像における有効反射領域を確定し;
前記有効反射領域に対して処理を行い;及び
前記有効反射領域が処理された後のマイクロドップラー画像における特徴に基づいて物品検出を行うことを含む。
According to the second aspect of the embodiment of the present invention, an article detection method is provided, wherein the method is described.
The test data of the article waiting to be detected is acquired, and the test data is a microdoppler image acquired based on the echo signal by the radar, and the echo signal is a signal of the signal transmitted by the radar after being reflected by the article waiting to be detected. ;
The effective reflection region in the micro-Doppler image is determined based on the weighted average velocity of each frame in the micro-Doppler image;
Processing the effective reflection region; and including performing article detection based on features in the microDoppler image after the effective reflection region has been processed.

本発明の有益な効果は次の通りであり、即ち、マイクロドップラー画像における各フレームの加重平均速度に基づいて、該マイクロドップラー画像における有効反射領域を確定し、該有効反射領域に対して処理を行い、そして、該有効反射領域が処理された後のマイクロドップラー画像における特徴に基づいて物品検出を行うことにより、マイクロドップラー画像において物体の類別を指示する有効反射領域を正確に見つけ、検出の精度を向上させることができるため、検出の結果が物品を持つ歩行者の移動速度の影響を受けないようにさせることができる。 The beneficial effects of the present invention are as follows: that is, based on the weighted average velocity of each frame in the micro-Doppler image, the effective reflection region in the micro-Doppler image is determined and processing is performed on the effective reflection region. By performing the article detection based on the features in the micro Doppler image after the effective reflection region has been processed, the effective reflection region indicating the classification of the object in the micro Doppler image can be accurately found, and the detection accuracy can be obtained. Can be improved so that the detection result is not affected by the moving speed of the pedestrian holding the article.

訓練データによるマイクロドップラー画像を示す図である。It is a figure which shows the micro-Doppler image by the training data. テストデータによるマイクロドップラー画像を示す図である。It is a figure which shows the micro Doppler image by a test data. 本発明の実施例1における物品検出装置を示す図である。It is a figure which shows the article detection apparatus in Example 1 of this invention. マイクロ波センサーの送信信号を示す図である。It is a figure which shows the transmission signal of a microwave sensor. 本発明の実施例1における検出待ち物品のスイングを示す図である。It is a figure which shows the swing of the article waiting for detection in Example 1 of this invention. 本発明の実施例1における加重平均速度の計算を示す図である。It is a figure which shows the calculation of the weighted average velocity in Example 1 of this invention. 本発明の実施例1における確定ユニットの構成を示す図である。It is a figure which shows the structure of the determination unit in Example 1 of this invention. 本発明の実施例1における第一確定ユニットの構成を示す図である。It is a figure which shows the structure of the 1st determination unit in Example 1 of this invention. 本発明の実施例1における第二確定ユニットの構成を示す図である。It is a figure which shows the structure of the 2nd determination unit in Example 1 of this invention. 本発明の実施例1における処理ユニットの構成を示す図である。It is a figure which shows the structure of the processing unit in Example 1 of this invention. 本発明の実施例1におけるフレームの插入を示す図である。It is a figure which shows the insertion of the frame in Example 1 of this invention. 本発明の実施例1における処理ユニットの他の構成を示す図である。It is a figure which shows the other structure of the processing unit in Example 1 of this invention. 本発明の実施例2における物品検出装置のハードウェア構成を示す図である。It is a figure which shows the hardware composition of the article detection apparatus in Example 2 of this invention. 本発明の実施例3における物品検出方法のフローチャートである。It is a flowchart of the article detection method in Example 3 of this invention.

以下、添付した図面を参照しながら、本発明を実施するための好適な実施例を詳しく説明する。 Hereinafter, suitable examples for carrying out the present invention will be described in detail with reference to the attached drawings.

なお、当業者が本発明の原理及び実施形態を容易に理解し得るために、本発明の実施例では、マイクロ波レーダーを例として説明を行うが、本発明の実施例は、マイクロ波レーダーに限られない。 In order for those skilled in the art to easily understand the principles and embodiments of the present invention, examples of the present invention will be described using a microwave radar as an example, but examples of the present invention will be described in the microwave radar. Not limited.

本発明の実施例1は、物品検出装置を提供し、図3は、該物品検出装置の構成図であり、図3に示すように、物品検出装置300は、以下のものを含む。 Example 1 of the present invention provides an article detection device, FIG. 3 is a configuration diagram of the article detection device, and as shown in FIG. 3, the article detection device 300 includes the following.

取得ユニット301:検出待ち物品のテストデータを取得し、該テストデータは、レーダーがエコー信号に基づいて取得したマイクロドップラー画像であり、該エコー信号は、レーダー送信の信号が検出待ち物品により反射された後の信号であり;
確定ユニット302:該マイクロドップラー画像における各フレームの加重平均速度に基づいて、該マイクロドップラー画像における有効反射領域を確定し;
処理ユニット303:該有効反射領域に対して処理を行い;
検出ユニット304:該有効反射領域が処理された後のマイクロドップラー画像における特徴に基づいて物品検出を行う。
Acquisition unit 301: Acquires test data of an article awaiting detection, the test data is a microdoppler image acquired by the radar based on an echo signal, and the echo signal is a signal transmitted by the radar reflected by the article awaiting detection. It is a signal after
Confirmation unit 302: Determines the effective reflection region in the micro-Doppler image based on the weighted average velocity of each frame in the micro-Doppler image;
Processing unit 303: Processing is performed on the effective reflection region;
Detection unit 304: Article detection is performed based on the features in the micro Doppler image after the effective reflection region has been processed.

本発明の実施例における上述の装置により、マイクロドップラー画像における各フレームの加重平均速度に基づいて、該マイクロドップラー画像における有効反射領域を確定し、該有効反射領域に対して処理を行い、そして、該有効反射領域が処理された後のマイクロドップラー画像における特徴に基づいて物品検出を行うことにより、マイクロドップラー画像において物体の類別を指示する有効反射領域を正確に見つけ、検出の精度を向上させることができるため、検出の結果が物品を所持する歩行者の移動速度の影響を受けないようにさせることができる。 With the above-mentioned apparatus in the embodiment of the present invention, the effective reflection region in the micro Doppler image is determined based on the weighted average velocity of each frame in the micro Doppler image, the effective reflection region is processed, and the effective reflection region is processed. By performing article detection based on the features in the micro-Doppler image after the effective reflection region has been processed, the effective reflection region that indicates the classification of the object in the micro-Doppler image can be accurately found and the detection accuracy can be improved. Therefore, it is possible to prevent the detection result from being affected by the moving speed of the pedestrian carrying the article.

本発明の実施例では、レーダーは、送信アンテナにより電磁波を送信し、該電磁波が異なる物体により反射された後のエコー信号を受信する。例えば、レーダーは、24.05GHz〜24.25GHzでワーキングするマイクロ波レーダーであっても良く、それは、検出待ち物品にマイクロ波(例えば、ミリ波)信号を送信し、例えば、周波数変調連続波(Frequency-modulated Continuous Wave、FMCW)を送信しても良いが、本発明の実施例は、これに限定されず、例えば、該レーダーは、さらに、Kaバンドの27GHz〜40GHzでワーキングするマイクロ波装置であっても良く、又は、77GHz〜81GHzでワーキングするマイクロ波(例えば、ミリ波)レーダーであっても良いが、ここでは、網羅的な列挙を省略する。 In an embodiment of the invention, the radar transmits an electromagnetic wave through a transmitting antenna and receives an echo signal after the electromagnetic wave is reflected by a different object. For example, the radar may be a microwave radar operating from 24.05GHz to 24.25GHz, which transmits a microwave (eg, millimeter wave) signal to the object awaiting detection, eg, frequency-modulated continuous wave (Frequency-). Modified Continuous Wave (FMCW) may be transmitted, but the embodiments of the present invention are not limited to this, for example, the radar is a microwave device operating in the Ka band of 27 GHz to 40 GHz. It may be a microwave (for example, millimeter wave) radar working at 77 GHz to 81 GHz, but a comprehensive list is omitted here.

例えば、レーダーが周波数変調連続波(Frequency-modulated Continuous Wave、FMCW)方式でワーキングするマイクロ波センサーであるときに、図4は、該FMCW方式でワーキングするときの送信信号を示す図であり、該FMCW信号は、鋸歯状であり、図4に示すように、Bは、送信信号の周波数の1つの周期内の変化量(周波数変調バンド幅)を示し、該周波数は、1つの周期内で線形に変化し、最も小さい周波数がf0であり、最も大きい周波数がfTであり、Tは、周期の長さを示す。以下、説明の便宜のため、1つの周期を1つのchirpと称し、第二所定数のchirpを1つのフレーム(frame)と称する。 For example, when the radar is a microwave sensor working in the Frequency-modulated Continuous Wave (FMCW) method, FIG. 4 is a diagram showing a transmission signal when working in the FMCW method. The FMCW signal is serrated and, as shown in FIG. 4, B indicates the amount of change (frequency modulation bandwidth) in the frequency of the transmitted signal within one period, and the frequency is linear within one period. The smallest frequency is f 0 , the largest frequency is f T , and T indicates the length of the period. Hereinafter, for convenience of explanation, one cycle is referred to as one chirp, and the second predetermined number of chirps is referred to as one frame.

本発明の実施例では、レーダーの距離分解能dresが該送信信号の周波数変調バンド幅B及び光速cに基づいて確定されても良く、即ち、dres=c/2Bであり、対応する速度分解能がvres=λ/2Tfであり、Tfは、1つのフレームの時間長さを示し、mTに等しい。なお、これは、例示に過ぎず、本発明の実施例は、これに限定されない。 In an embodiment of the invention, the radar range resolution d res may be determined based on the frequency modulation bandwidth B and the speed of light c of the transmitted signal, i.e. d res = c / 2B and the corresponding velocity resolution. Is v res = λ / 2T f , where T f indicates the time length of one frame and is equal to mT. It should be noted that this is merely an example, and the examples of the present invention are not limited thereto.

本発明の実施例では、検出待ち物品が移動体(例えば、歩行者)により所持され、該移動体は、所定の軸に対してスイングし(ヒトの歩行プロセスも人体の中心軸に沿って左右往復でスイングすることである)、該移動体は、該軸の両側で径方向に沿って相反する移動速度を生成し、該径方向とは、移動体がレーダーに面する方向を指す。図5は、該移動体のスイングを示す図である。図5に示すように、移動体が所定の軸に対してスイングし、スイングするときに、該移動体は、該軸の両側でそれぞれC軸及び径方向がC軸と相反するD軸に沿って移動し、該スイングは、複数の往復移動であっても良いが、本発明の実施例は、これに限定されない。 In an embodiment of the present invention, an article awaiting detection is carried by a moving object (eg, a pedestrian), which swings about a predetermined axis (the human walking process also moves left and right along the central axis of the human body). (Swinging back and forth), the moving body produces opposing radial movement speeds on both sides of the axis, which radial direction refers to the direction in which the moving body faces the radar. FIG. 5 is a diagram showing the swing of the moving body. As shown in FIG. 5, when the moving body swings and swings with respect to a predetermined axis, the moving body is along the C axis and the D axis whose radial directions are opposite to the C axis on both sides of the axis, respectively. The swing may be a plurality of reciprocating movements, but the embodiment of the present invention is not limited to this.

本発明の実施例では、該移動体例えばヒトが該軸の両側で径方向に沿って相反する移動速度v1を生成し得る他に、さらに、全体としてレーダーに面する径方向の移動速度v2を生成することもでき、該径方向の移動速度は、ヒトの歩く速度と同じである。以下、説明の便宜のため、マイクロドップラー画像における径方向の移動速度は、v1とv2との和(重畳加算)とする。 In an embodiment of the invention, in addition to the moving body, eg, a human being, being able to generate diametrically opposed moving velocities v1 on both sides of the axis, it also has a radial moving speed v2 facing the radar as a whole. It can also be generated, and its radial movement speed is the same as the walking speed of humans. Hereinafter, for convenience of explanation, the moving speed in the radial direction in the micro Doppler image is the sum (overlap-add method) of v1 and v2.

以下、取得ユニット301が如何に該テストデータ、即ち、マイクロドップラー画像を得るかについて説明する。 Hereinafter, how the acquisition unit 301 obtains the test data, that is, a micro Doppler image will be described.

マイクロドップラー効果が、物体及びそれによる微動によって引き起こされる物理現象であり、レーダーのエコー信号からターゲット微動特徴を反映するマイクロドップラー画像を抽出することができる。具体的には、レーダーが、移動体の反射によるエコー信号を受信し、該エコー信号と送信信号との間に周波数の差があり、該周波数の差は、レーダーと該移動体との距離に正比例し、該送信信号及び反射信号に対して処理を行い、ベースバンド信号を取得し、そのうち、移動体がレーダーに対して径方向に沿って相反する移動速度を有するときに、該ベースバンド信号の周波数が変化し、変化する周波数には、該径方向の移動速度v1及び移動体とレーダーとの間の距離情報が含まれ、これにより、2次元フーリエ変換(2D-FFT)を行うことで、上述のマイクロドップラー画像を得ることができる。 The micro-Doppler effect is a physical phenomenon caused by an object and the resulting tremors, and a micro-Doppler image that reflects the target tremor features can be extracted from the radar echo signal. Specifically, the radar receives the echo signal due to the reflection of the moving object, and there is a frequency difference between the echo signal and the transmitting signal, and the frequency difference is the distance between the radar and the moving object. The baseband signal is directly proportional to the transmitted signal and the reflected signal, and the baseband signal is acquired, when the moving body has opposite moving speeds along the radial direction with respect to the radar. The changing frequency includes the radial movement speed v1 and the distance information between the moving object and the radar, which enables two-dimensional Fourier transform (2D-FFT). , The above-mentioned microdoppler image can be obtained.

本発明の実施例では、該送信信号及びエコー信号に対して周波数混合サンプリングを行い、第一所定数(n個)のベースバンド信号行列を得ることができ、そのうち、該送信信号が周期信号であり、そのうち、1つのベースバンド信号行列の行の数が該第二所定数mに等しく、各行が1つの周期のサンプリングポイントのベースバンド信号値を示し、該ベースバンド信号行列の列の数が第三所定数kに等しく、該第三所定数kがベースバンド信号の1つの周期内のサンプリングポイントの数である。各ベースバンド信号行列に対して2次元フーリエ変換を行い、第二信号行列を取得し、行列における各要素の値が信号強度を示す。各第二信号行列(各第二信号行列が1つのフレームframeに対応する)について、k列から1列を選択し(例えば、信号強度値が最も大きい要素の所在する列を選択しても良いが、本発明の実施例は、これに限定されない)、そして、n個の第二信号行列から選択したn列に対して合併を行い、特徴行列を取得し、行列における各要素の値が信号強度を示す。該特徴行列は、マイクロドップラー画像に変換することができる。 In the embodiment of the present invention, frequency mixed sampling is performed on the transmission signal and the echo signal to obtain a first predetermined number (n) of baseband signal matrices, of which the transmission signal is a periodic signal. Among them, the number of rows of one baseband signal matrix is equal to the second predetermined number m, each row shows the baseband signal value of the sampling point of one period, and the number of columns of the baseband signal matrix is It is equal to the third predetermined number k, and the third predetermined number k is the number of sampling points in one period of the baseband signal. A two-dimensional Fourier transform is performed on each baseband signal matrix to obtain a second signal matrix, and the value of each element in the matrix indicates the signal strength. For each second signal matrix (each second signal matrix corresponds to one frame frame), one column may be selected from k columns (for example, the column where the element having the highest signal strength value is located). However, the embodiment of the present invention is not limited to this), and the n columns selected from the n second signal matrices are merged to obtain the feature matrix, and the value of each element in the matrix is a signal. Indicates strength. The feature matrix can be converted into a micro Doppler image.

1つのベースバンド信号行列は、以下の通りである。
(外1)

Figure 2021004874
One baseband signal matrix is as follows.
(Outside 1)
Figure 2021004874

1つの第二信号行列は、以下の通りである。
(外2)

Figure 2021004874
One second signal matrix is as follows.
(Outside 2)
Figure 2021004874

特徴行列は、以下の通りである。
(外3)

Figure 2021004874
The feature matrix is as follows.
(Outside 3)
Figure 2021004874

図1及び図2は、変換により得られたマイクロドップラー画像を示す図である。図1及び図2に示すように、その横座標は、フレーム番号を示し、それぞれ、特徴行列の各列のフレーム番号frame 1、frame 2、…、frame nに対応し、縦座標は、1つのフレームにおける径方向の速度値に対応し、そのうち、該速度値は、特徴行列の各行のνres、…、m×νresに基づいて1対1のマッピングで変換されてものであり、また、各横、縦座標により確定される座標点のグレースケールは、該信号の信号強度値、即ち、特徴行列における信号強度値を表し、該1対1のマッピングの方法は、従来技術を参照することができるため、ここでは、その詳しい説明を省略する。 1 and 2 are diagrams showing micro Doppler images obtained by conversion. As shown in FIGS. 1 and 2, the abscissa indicates the frame number, which corresponds to the frame numbers frame 1, frame 2, ..., Frame n of each column of the feature matrix, respectively, and the ordinate coordinate is one. Corresponds to radial velocities in the frame, of which the velocities are transformed in a one-to-one mapping based on ν res , ..., M × ν res in each row of the feature matrix, and also. The gray scale of the coordinate points determined by the abscissa and ordinate coordinates represents the signal intensity value of the signal, that is, the signal intensity value in the feature matrix, and the one-to-one mapping method refers to the prior art. Therefore, the detailed description thereof will be omitted here.

本発明の実施例では、該装置は、さらに、以下のもの(オプション;図示せず)を含んでも良い。 In the embodiments of the present invention, the device may further include the following (optional; not shown):

計算ユニット:該マイクロドップラー画像における各フレームの加重平均速度を計算する。 Calculation unit: Calculates the weighted average velocity of each frame in the micro-Doppler image.

本発明の実施例では、該計算ユニットは、該マイクロドップラー画像における各フレームのサンプリング後の速度及び対応する強度値の加重和を求めた後に、該対応する強度値の和で除算した結果を該フレームの加重平均速度とする。そのうち、該対応する強度値は、第一閾値よりも大きく、該サンプリング後の速度は、レーダー速度分解能の整数倍である。 In the embodiment of the present invention, the calculation unit obtains the weighted sum of the speed after sampling and the corresponding intensity value of each frame in the micro-Doppler image, and then divides the result by the sum of the corresponding intensity values. The weighted average speed of the frame. Among them, the corresponding intensity value is larger than the first threshold value, and the speed after the sampling is an integral multiple of the radar speed resolution.

例えば、マイクロドップラー画像の第j個目のフレームについて、サンプリング後の速度がi×νresであり、そのうち、i=0,1,…,K-1であり、そのうち、Kが該マイクロドップラー画像における全てのフレームに含まれるchirpの数に等しく、該サンプリング後の速度に対応する強度値がEj(i)と表され、対応する強度値が第一閾値TH1よりも大きい強度値を選択して加重平均速度を計算し、例えば、以下のような公式(1)に基づいてc(j)を計算し、c(j)が整数でないときに、切り捨てを行い、該フレームjの加重平均速度をc(j)×νrexとして得ることができ、そのうち、Ej(i)>TH1である。

Figure 2021004874
For example, for the jth frame of the micro Doppler image, the velocity after sampling is i × ν res , of which i = 0, 1, ..., K-1, of which K is the micro Doppler image. Select an intensity value that is equal to the number of chirps contained in all frames in, and the intensity value corresponding to the speed after sampling is expressed as E j (i), and the corresponding intensity value is larger than the first threshold TH1. Calculate the weighted average velocity, for example, calculate c (j) based on the following formula (1), and when c (j) is not an integer, perform truncation and perform the weighted average velocity of the frame j. Can be obtained as c (j) × ν rex , of which E j (i)> TH1.
Figure 2021004874

本発明の実施例では、順に、上述の公式(1)を採用して、それぞれ、各フレームの加重平均速度を計算する。図6は、該加重平均速度の計算を示す図である。図6に示すように、該マイクロドップラー画像の第2個目のフレームについて、該サンプリング後の速度がi×νresであり、そのうち、i=0,1,…,6であり、そのうち、νres=1であり、該第一閾値TH1=0とすると、c(j)=3であり、該加重平均速度為が3νresである。 In the embodiment of the present invention, the weighted average velocity of each frame is calculated in order by adopting the above formula (1). FIG. 6 is a diagram showing the calculation of the weighted average velocity. As shown in FIG. 6, for the second frame of the microdoppler image, the speed after sampling is i × ν res , of which i = 0, 1, ..., 6, of which ν. If res = 1 and the first threshold value TH1 = 0, then c (j) = 3, and the weighted average velocity is 3ν res .

本発明の実施例では、確定ユニット302は、該計算ユニットが計算した各フレームの加重平均速度に基づいて、該マイクロドップラー画像における有効反射領域を確定することができる。以下、詳細に説明する。 In the embodiment of the present invention, the determination unit 302 can determine the effective reflection region in the micro-Doppler image based on the weighted average velocity of each frame calculated by the calculation unit. The details will be described below.

図7は、該確定ユニット302の構成図であり、図7に示すように、該確定ユニット302は、第一確定ユニット701及び/又は第二確定ユニット702を含む。 FIG. 7 is a configuration diagram of the confirmation unit 302, and as shown in FIG. 7, the confirmation unit 302 includes a first confirmation unit 701 and / or a second confirmation unit 702.

第一確定ユニット701は、該マイクロドップラー画像における各フレームの加重平均速度に基づいて、該マイクロドップラー画像における有効反射領域の開始フレーム及び終了フレームを確定する。 The first determination unit 701 determines the start frame and the end frame of the effective reflection region in the micro Doppler image based on the weighted average velocity of each frame in the micro Doppler image.

第二確定ユニット702は、該マイクロドップラー画像における各フレームの加重平均速度に基づいて、該マイクロドップラー画像における有効反射領域の最小速度及び最大速度を確定する。 The second determination unit 702 determines the minimum and maximum velocities of the effective reflection region in the micro-Doppler image based on the weighted average velocity of each frame in the micro-Doppler image.

図8は、該第一確定ユニット701の一実施例の構成図であり、図8に示すように、該第一確定ユニット701は、以下のものを含む。 FIG. 8 is a configuration diagram of an embodiment of the first determination unit 701, and as shown in FIG. 8, the first determination unit 701 includes the following.

第一計算モジュール801:各フレームにおける第二閾値以上の加重平均速度値の第一平均値を計算し;
第一確定モジュール802:加重平均速度値が該第一平均値の第一所定範囲内にあるフレーム番号最小のフレーム及びフレーム番号最大のフレームを確定し、フレーム番号が最小であるフレームを開始フレームと確定し、フレーム番号が最大であるフレーム確定を終了フレームと確定する。
First calculation module 801: Calculates the first average value of the weighted average velocity value above the second threshold value in each frame;
First determination module 802: The frame with the smallest frame number and the frame with the largest frame number whose weighted average velocity value is within the first predetermined range of the first average value are determined, and the frame with the smallest frame number is defined as the start frame. Confirm, and confirm the frame confirmation with the maximum frame number as the end frame.

本発明の実施例では、第一計算モジュール801は、マイクロドップラー画像における全てのフレームの加重平均速度を計算した後に、そのうちの第二閾値TH2以上の加重平均速度を選択し、そして、その第一平均値
(外4)

Figure 2021004874

を計算する。本発明の実施例では、該第一所定範囲は、ニーズに応じて確定されても良く、例えば、該第一所定範囲は、
(外5)
Figure 2021004874


の±所定値THの範囲であっても良く、THの値は、同じであっても良く、異なっても良いが、以下、同じであるケースを例として説明する。該第一平均値の第一所定範囲が
(外6)
Figure 2021004874

であるとし、各フレームの加重平均速度を確定し、加重平均速度が該第一所定範囲内にあるフレーム番号最小のフレーム及びフレーム番号最大のフレームを確定し、そして、フレーム番号最小のフレームを開始フレームと確定し、フレーム番号最大のフレームを終了フレームと確定し、これは、該有効反射領域の左右境界を確定しているに相当する。なお、これは、例示に過ぎず、本発明の実施例は、これに限定されず、例えば、さらに、該マイクロドップラー画像の第一フレームを開始フレームとし、最後の1つのフレームを終了フレームとしても良いが、ここでは、網羅的な列挙を省略する。 In the embodiment of the present invention, the first calculation module 801 calculates the weighted average velocity of all frames in the microdoppler image, then selects the weighted average velocity of the second threshold TH2 or more, and the first of them. Average value (outside 4)
Figure 2021004874

To calculate. In the embodiment of the present invention, the first predetermined range may be determined according to the needs, for example, the first predetermined range may be determined.
(Outside 5)
Figure 2021004874


The value of TH may be in the range of ± predetermined value TH, and the TH value may be the same or different, but the same cases will be described below as an example. The first predetermined range of the first average value is (outside 6)
Figure 2021004874

Then, the weighted average speed of each frame is determined, the frame with the minimum frame number and the frame with the maximum frame number whose weighted average speed is within the first predetermined range are determined, and the frame with the minimum frame number is started. The frame is determined, and the frame having the largest frame number is determined as the end frame, which corresponds to determining the left-right boundary of the effective reflection region. It should be noted that this is merely an example, and the embodiment of the present invention is not limited to this. For example, the first frame of the micro Doppler image may be used as a start frame, and the last frame may be used as an end frame. Good, but I will omit the exhaustive enumeration here.

本発明の実施例では、該開始フレーム及び終了フレーム間の全ての反射特徴を該有効反射領域としても良く、オプションとして、さらに、該有効反射領域の上下境界を確定し、そして、該開始フレーム及び終了フレームをも用いて、有効反射領域を確定しても良い。以下、如何に有効反射領域の上下境界を確定するかについて説明する。 In the embodiments of the present invention, all reflection features between the start frame and the end frame may be the effective reflection region, optionally further defining the upper and lower boundaries of the effective reflection region, and the start frame and The end frame may also be used to determine the effective reflection region. Hereinafter, how to determine the upper and lower boundaries of the effective reflection region will be described.

図9は、該第二確定ユニット702の一実施例の構成図であり、図9に示すように、該第二確定ユニット702は、以下のものを含む。 FIG. 9 is a configuration diagram of an embodiment of the second deterministic unit 702, and as shown in FIG. 9, the second determinant unit 702 includes the following.

第二確定モジュール901:該開始フレーム及び該終了フレーム間の各フレームのうちの加重平均速度最小のフレームに対応する加重平均速度を確定し;
第三確定モジュール902:該加重平均速度プラス第五閾値の速度を該最大速度として、該加重平均速度マイナス第六閾値の速度を該最小速度とする。
Second determination module 901: Determines the weighted average velocity corresponding to the frame with the smallest weighted average velocity among the frames between the start frame and the end frame;
Third determination module 902: The weighted average speed plus the speed of the fifth threshold value is defined as the maximum speed, and the weighted average speed minus the speed of the sixth threshold value is defined as the minimum speed.

本発明の実施例では、開始フレーム及び終了フレーム間の各フレームのうちから対応する最小加重平均速度c(j)min×νrezを見つけ、c(j)min×νrez+TH5を最大速度即ち有効反射領域の下境界とし、c(j)min×νrez‐TH6を最小速度即ち有効反射領域の上境界とし、これは、該有効反射領域の上下境界を確定しているに相当する。なお、これは、例示に過ぎず、本発明の実施例は、これに限定されず、例えば、さらに、該マイクロドップラー画像の最小速度を上境界とし、最大速度を下境界としても良いが、ここでは、網羅的な列挙を省略する。 In the embodiment of the present invention, the corresponding minimum weighted average velocity c (j) min × ν rez is found from each frame between the start frame and the end frame, and c (j) min × ν rez + TH5 is set as the maximum velocity, that is, effective. The lower boundary of the reflection region is set, and c (j) min × ν rez −TH6 is set as the minimum velocity, that is, the upper boundary of the effective reflection region, which corresponds to determining the upper and lower boundaries of the effective reflection region. It should be noted that this is merely an example, and the embodiment of the present invention is not limited to this. For example, the minimum speed of the micro-Doppler image may be the upper boundary and the maximum speed may be the lower boundary. Then, the exhaustive enumeration is omitted.

本発明の実施例では、有効反射領域確定後に、処理ユニット303は、該有効反射領域に対して処理を行い、検出の結果が物品を持つ歩行者の移動速度の影響を受けないようにさせる。 In the embodiment of the present invention, after the effective reflection region is determined, the processing unit 303 processes the effective reflection region so that the detection result is not affected by the moving speed of the pedestrian holding the article.

図10は、該処理ユニット303の一実施例の構成図であり、図10に示すように、該処理ユニット303は、以下のものを含む。 FIG. 10 is a configuration diagram of an embodiment of the processing unit 303, and as shown in FIG. 10, the processing unit 303 includes the following.

第一判断モジュール1001:該開始フレームと該終了フレームとのフレーム数の差が第三閾値以上であるかを判断し;
第一処理モジュール1002:該第一判断モジュール1001の判断結果がいいえのときに、該開始フレーム及び終了フレーム間に第一数量のフレームを插入し、該第一数量は、第三閾値マイナス該フレーム数の差である。
First Judgment Module 1001: Judges whether the difference in the number of frames between the start frame and the end frame is equal to or greater than the third threshold value;
First processing module 1002: When the judgment result of the first judgment module 1001 is no, a frame of the first quantity is inserted between the start frame and the end frame, and the first quantity is the third threshold minus the frame. The difference in numbers.

本発明の実施例では、開始フレームと該終了フレームとのフレーム数の差が第三閾値TH3よりも小さいときに、現在のマイクロドップラー画像における有効反射領域が比較的狭いことを意味し、検出の結果が物品を持つ歩行者の移動速度の影響を受けないようにさせるために、第一処理モジュール1002は、第一数量のフレームを挿入することで、有効反射領域に対して幅の増加処理を行うことができ、該第一数量は、第三閾値TH3マイナス該フレーム数の差である。 In the embodiment of the present invention, when the difference in the number of frames between the start frame and the end frame is smaller than the third threshold value TH3, it means that the effective reflection region in the current microdoppler image is relatively narrow, and the detection In order to make the result unaffected by the moving speed of the pedestrian holding the article, the first processing module 1002 inserts a first quantity of frames to increase the width of the effective reflection area. The first quantity can be the difference between the third threshold TH3 minus the number of frames.

本発明の実施例では、該第一処理モジュール1002は、次のような方法で該第一数量のフレームを插入することができる。即ち、例えば、フレームFを插入しようとする場合、フレームFについて、上述の公式(1)を用いて該フレームFの加重平均速度c(F)×νresを計算し、また、該開始フレーム及び該終了フレーム間の各フレームのうちの加重平均速度最小のフレームCに対応する加重平均速度c(j)min×νresを確定し、フレームFの加重平均速度をフレームCのc(j)min×νresとアラインメントさせた後に、フレームFをフレームCの前又は後ろの隣接する位置に插入し、そして、有効反射領域の上下境界に基づいて、フレームFのデータをカット(cut)し、例えば、フレームFのデータを(c(j)min×νrez‐TH6,c(j)min×νrez+TH5)の範囲内にカットする。図11は、フレームの挿入を示す図である。図11に示すように、開始フレーム、終了フレーム、最大速度、及び最小速度に基づいて有効反射領域を確定し、フレームFの加重平均速度をフレームCの加重平均速度(有効反射領域内の最小加重平均速度)とアラインメントさせた後にフレームCの後ろに插入し、そして、有効反射領域の最大速度及び最小速度に基づいてカットを行い、処理後の有効反射領域を取得することができる。 In the embodiment of the present invention, the first processing module 1002 can insert the first quantity of frames by the following method. That is, for example, when trying to insert the frame F, for the frame F, the weighted average velocity c (F) × ν res of the frame F is calculated by using the above formula (1), and the start frame and the start frame and the frame F are calculated. The weighted average velocity c (j) min × ν res corresponding to the frame C having the smallest weighted average velocity in each frame between the end frames is determined, and the weighted average velocity of frame F is set to c (j) min of frame C. After aligning with × ν res , the frame F is inserted into an adjacent position before or after the frame C, and the data of the frame F is cut based on the upper and lower boundaries of the effective reflection region, for example. , Frame F data is cut within the range of (c (j) min × ν rez −TH6, c (j) min × ν rez + TH5). FIG. 11 is a diagram showing the insertion of a frame. As shown in FIG. 11, the effective reflection region is determined based on the start frame, end frame, maximum velocity, and minimum velocity, and the weighted average velocity of frame F is the weighted average velocity of frame C (minimum weight in the effective reflection region). After aligning with the average velocity), it can be inserted behind the frame C and cut based on the maximum and minimum velocities of the effective reflection region to obtain the processed effective reflection region.

本発明の実施例では、該第一数量のフレームは、予め設定されても良く、又は、選択可能であっても良い。図10に示すように、該処理ユニット303は、さらに、以下のものを含んでも良い。 In the embodiment of the present invention, the first quantity of frames may be preset or may be selectable. As shown in FIG. 10, the processing unit 303 may further include the following.

插入フレーム選択モジュール1003:訓練集から該第一数量のフレームを選択し、そのうち、該插入フレーム選択モジュール1003は、訓練集の中の各フレームデータにおける第七閾値以上の信号強度値の平均値を計算し、第八閾値以上且つ第九閾値以下の平均値の所在するフレームから該第一数量のフレームを選択する。例えば、訓練集(訓練時に得られたマイクロドップラー画像)の第j個のフレームいついて、信号強度値がEj(i)であり、i=0,1,…,K-1であり、Ej(i)≧TH7のものについて、該フレームjにおける第七閾値TH7以上の信号強度値E(j)の平均値
(外7)

Figure 2021004874

を計算し、計算したフレームjの信号強度値の平均値が
Figure 2021004874

を満たすときに、該フレームjを第一数量のフレームのうちの1つのフレームとして選択する。 Insertion frame selection module 1003: The first quantity of frames is selected from the training collection, and the insertion frame selection module 1003 calculates the average value of the signal strength values equal to or higher than the seventh threshold value in each frame data in the training collection. The calculation is performed, and the frame of the first quantity is selected from the frames where the average value of the eighth threshold value or more and the ninth threshold value or less is located. For example, in the jth frame of the training collection (micro-Doppler image obtained during training), the signal strength values are E j (i), i = 0, 1, ..., K-1, and E. For those with j (i) ≥ TH7, the average value of the signal strength values E (j) above the seventh threshold TH7 in the frame j (outside 7)
Figure 2021004874

Is calculated, and the average value of the calculated signal strength values of frame j is
Figure 2021004874

When the condition is satisfied, the frame j is selected as one of the frames of the first quantity.

図12は、該処理ユニット303の他の実施例の構成図であり、図12に示すように、該処理ユニット303は、以下のものを含む。 FIG. 12 is a configuration diagram of another embodiment of the processing unit 303, and as shown in FIG. 12, the processing unit 303 includes the following.

第二判断モジュール1201:該開始フレームと該終了フレームとのフレーム数の差が第四閾値以上であるかを判断し;
第二処理モジュール1202:該第二判断モジュールの判断結果がはいのときに、該開始フレーム及び該終了フレーム間の第二数量のフレームを除去し、該第二数量は、該フレーム数の差マイナス該第四閾値である。
Second judgment module 1201: Judges whether the difference in the number of frames between the start frame and the end frame is equal to or greater than the fourth threshold value;
Second processing module 1202: When the judgment result of the second judgment module is yes, the second quantity of frames between the start frame and the end frame is removed, and the second quantity is the difference in the number of frames minus. This is the fourth threshold.

本発明の実施例では、該開始フレームと該終了フレームとのフレーム数の差が第四閾値TH4以上のときに、現在のマイクロドップラー画像における有効反射領域が比較的広いことを意味し、検出の結果が物品を持つ歩行者の移動速度の影響を受けないようにさせるために、第二処理モジュール1202は、第二数量のフレームを除去することで、有効反射領域に対して幅の減少処理を行うことができ、該第二数量は、該フレーム数の差マイナス該第四閾値である。 In the embodiment of the present invention, when the difference in the number of frames between the start frame and the end frame is the fourth threshold value TH4 or more, it means that the effective reflection region in the current microdoppler image is relatively wide, and the detection In order to make the result unaffected by the moving speed of the pedestrian holding the article, the second processing module 1202 removes the second quantity of frames to reduce the width of the effective reflection area. The second quantity is the difference in the number of frames minus the fourth threshold.

本発明の実施例では、該第二数量のフレームは、ランダムに選択されても良く、又は、有効反射領域における加重平均速度が重複したフレームであっても良いが、本発明の実施例は、これに限定されない。 In the examples of the present invention, the second quantity of frames may be randomly selected, or may be frames in which the weighted average velocities in the effective reflection region overlap. Not limited to this.

本発明の実施例では、検出ユニット304は、該有効反射領域が処理された後のマイクロドップラー画像を訓練後の畳み込みニューラルネットワークに入力し、危険又は安全又は物品類型としての結果を出力し、これにより、該検出待ち物品の検出結果を取得する。なお、本発明の実施例は、これに限定されず、さらに、他の方法、例えば、サポートベクターマシンを用いて検出を行っても良いが、ここでは、網羅的な列挙を省略する。 In the embodiment of the present invention, the detection unit 304 inputs the microdoppler image after the effective reflection region has been processed into the trained convolutional neural network and outputs the result as a dangerous or safe or article type. Acquires the detection result of the article waiting for detection. The embodiment of the present invention is not limited to this, and detection may be performed using another method, for example, a support vector machine, but a comprehensive enumeration is omitted here.

また、本発明の実施例では、少なくとも1つ(p個;p≧1)のレーダーを設けても良く、訓練データ又はテストデータ取得時に、各レーダーは、すべて、上述の方法でその対応するマイクロドップラー画像の有効反射領域を取得し、そして、各有効反射領域に対して上述の処理を行い、有効反射領域が処理された後の各レーダーに対応するマイクロドップラー画像を合併し、それから、合併後のマイクロドップラー画像物品を用いて検出を行うことができ、該合併は、上下の合併又は左右の合併であっても良いが、本発明の実施例は、これに限定されない。 Further, in the embodiment of the present invention, at least one (p; p ≧ 1) radars may be provided, and at the time of acquiring training data or test data, all the radars have their corresponding micros in the manner described above. The effective reflection area of the Doppler image is acquired, and the above processing is performed on each effective reflection area, and the micro Doppler images corresponding to each radar after the effective reflection area is processed are merged, and then after the merger. The detection can be performed using the Micro Doppler image article of the above, and the merger may be a top-bottom merger or a left-right merger, but the examples of the present invention are not limited thereto.

本発明の実施例では、該装置は、さらに、訓練ユニット(図示せず;オプション)を含み、それは、予め、少なくとも1つレーダーを用いて異なる物品に対してテストを行い、異なる類型の物品の訓練集(例えば、マイクロドップラー画像)を抽出し、それを畳み込みニューラルネットワークの入力とし、それに対応するラベル(物品類型、また、安全/危険)を該畳み込みニューラルネットワークの出力とし、そして、所定のアルゴリズムを用いて、該畳み込みニューラルネットワークに対して訓練を行うことで、訓練後の畳み込みニューラルネットワークを取得することができる。なお、具体的な訓練プロセスについては、従来技術を参照することができ、ここでは、その詳しい説明を省略する。 In an embodiment of the invention, the device further comprises a training unit (not shown; option), which has previously been tested on different articles using at least one radar and of different types of articles. A training collection (eg, a microdoppler image) is extracted, used as the input of the convolutional neural network, the corresponding label (article type, and safety / danger) is used as the output of the convolutional neural network, and a predetermined algorithm. By training the convolutional neural network using the above, the convolutional neural network after training can be obtained. The prior art can be referred to for the specific training process, and detailed description thereof will be omitted here.

また、本発明の実施例では、上述の各閾値の数値範囲について限定せず、経験に基づいて設定されても良い。 Further, in the embodiment of the present invention, the numerical range of each of the above-mentioned threshold values is not limited, and may be set based on experience.

本発明の実施例における上述の装置により、マイクロドップラー画像における各フレームの加重平均速度に基づいて、該マイクロドップラー画像における有効反射領域を確定し、該有効反射領域に対して処理を行い、そして、該有効反射領域処理後のマイクロドップラー画像における特徴物品検出を行うことにより、マイクロドップラー画像において物体の類別を指示する有効反射領域を正確に見つけ、検出の精度を向上させることができるため、検出の結果が物品を持つ歩行者の移動速度の影響を受けないようにさせることができる。 With the above-mentioned apparatus in the embodiment of the present invention, the effective reflection region in the micro Doppler image is determined based on the weighted average velocity of each frame in the micro Doppler image, the effective reflection region is processed, and the effective reflection region is processed. By detecting the feature article in the micro Doppler image after the effective reflection region processing, it is possible to accurately find the effective reflection region that indicates the classification of the object in the micro Doppler image and improve the detection accuracy. The result can be made unaffected by the moving speed of the pedestrian holding the article.

本発明の実施例2は、さらに、物品検出装置を提供する。図13は、本発明の実施例における物品検出装置1300のハードウェア構成図である。図13に示すように、物品検出装置1300は、1つのインターフェース(図示せず)、中央処理装置(CPU)1320、及び記憶器1310を含んでも良く、記憶器1310は、中央処理装置1320に接続される。そのうち、記憶器1310は、各種のデータを記憶することができ、また、物品検出のプログラムをさらに記憶することができ、且つ中央処理装置1320の制御下で該プログラムを実行し、各種の所定の値、所定の条件などを記憶することができる。 Example 2 of the present invention further provides an article detection device. FIG. 13 is a hardware configuration diagram of the article detection device 1300 according to the embodiment of the present invention. As shown in FIG. 13, the article detector 1300 may include one interface (not shown), a central processing unit (CPU) 1320, and a storage device 1310, which is connected to the central processing unit 1320. Will be done. Among them, the storage device 1310 can store various data, can further store the article detection program, and executes the program under the control of the central processing unit 1320 to execute various predetermined programs. Values, predetermined conditions, etc. can be stored.

1つの実施例では、物品検出装置の機能が中央処理装置1320に集積されても良い。そのうち、中央処理装置1320は、次のように構成されても良く、即ち、検出待ち物品のテストデータを取得し、該テストデータがレーダーによりエコー信号に基づいて取得されるマイクロドップラー画像であり、該エコー信号がレーダー送信の信号の、検出待ち物品による反射後の信号であり;該マイクロドップラー画像における各フレームの加重平均速度に基づいて該マイクロドップラー画像における有効反射領域を確定し;該有効反射領域に対して処理を行い;及び、該有効反射領域が処理された後のマイクロドップラー画像における特徴に基づいて物品検出を行う。 In one embodiment, the functionality of the article detector may be integrated into the central processing unit 1320. Among them, the central processing device 1320 may be configured as follows, that is, it is a microdoppler image obtained by acquiring test data of an article waiting to be detected and the test data is acquired by a radar based on an echo signal. The echo signal is a signal of the radar transmission signal after reflection by the object waiting to be detected; the effective reflection region in the microdoppler image is determined based on the weighted average velocity of each frame in the microdoppler image; the effective reflection. The region is processed; and the article is detected based on the features in the microdoppler image after the effective reflection region has been processed.

1つの実施例では、中央処理装置1320は、さらに、次のように構成されても良く、即ち、該マイクロドップラー画像における各フレームの加重平均速度を計算する。 In one embodiment, the central processing unit 1320 may be further configured as follows, i.e., calculate the weighted average speed of each frame in the microDoppler image.

1つの実施例では、中央処理装置1320は、さらに、次のように構成されても良く、即ち、該マイクロドップラー画像における各フレームのサンプリング後の速度及び対応する強度値の加重和を求めた後に、該対応する強度値の和で除算した結果を該フレームの加重平均速度とする。そのうち、該対応する強度値は、第一閾値よりも大きく、該サンプリング後の速度は、レーダー速度分解能の整数倍である。 In one embodiment, the central processing unit 1320 may be further configured as follows, i.e., after determining the weighted sum of the post-sampling speed and corresponding intensity value of each frame in the microDoppler image. , The result of dividing by the sum of the corresponding intensity values is taken as the weighted average velocity of the frame. Among them, the corresponding intensity value is larger than the first threshold value, and the speed after the sampling is an integral multiple of the radar speed resolution.

1つの実施例では、中央処理装置1320は、さらに、次のように構成されても良く、即ち、該マイクロドップラー画像における各フレームの加重平均速度に基づいて、該マイクロドップラー画像における有効反射領域の開始フレーム及び終了フレームを確定し;及び/又は、該マイクロドップラー画像における各フレームの加重平均速度に基づいて、該マイクロドップラー画像における有効反射領域の最小速度及び最大速度を確定する。 In one embodiment, the central processing apparatus 1320 may be further configured as follows, i.e., based on the weighted average speed of each frame in the micro-Doppler image, of the effective reflection region in the micro-Doppler image. Determine the start and end frames; and / or determine the minimum and maximum velocities of the effective reflection region in the microDoppler image based on the weighted average velocity of each frame in the microDoppler image.

1つの実施例では、中央処理装置1320は、さらに、次のように構成されても良く、即ち、各フレームにおける第二閾値以上の加重平均速度値の第一平均値を計算し;加重平均速度値が該第一平均値の第一所定範囲内にあるフレーム番号最小のフレーム及びフレーム番号最大のフレームを確定し、フレーム番号最小のフレームを開始フレームと確定し、フレーム番号最大のフレームを終了フレームと確定する。 In one embodiment, the central processing unit 1320 may further be configured as follows, i.e., calculate the first mean of the weighted average velocity values above the second threshold in each frame; the weighted average velocity. The frame with the smallest frame number and the frame with the largest frame number whose values are within the first predetermined range of the first average value are determined, the frame with the smallest frame number is determined as the start frame, and the frame with the largest frame number is the end frame. Is confirmed.

1つの実施例では、中央処理装置1320は、さらに、次のように構成されても良く、即ち、該開始フレームと該終了フレームとのフレーム数の差が第三閾値以上であるかを判断し;判断結果がいいえのときに、該開始フレーム及び終了フレーム間に第一数量のフレームを挿入あし、該第一数量は、第三閾値マイナス該フレーム数の差であり;又は、該開始フレームと該終了フレームとのフレーム数の差が第四閾値以上であるかを判断し;判断結果がはいのときに、該開始フレーム及び終了フレーム間の第二数量のフレームを除去し、該第二数量は、該フレーム数の差マイナス該第四閾値である。 In one embodiment, the central processing unit 1320 may be further configured as follows, i.e., to determine if the difference in the number of frames between the start frame and the end frame is greater than or equal to the third threshold. When the judgment result is no, the first quantity of frames is inserted between the start frame and the end frame, and the first quantity is the difference between the third threshold value and the number of frames; or with the start frame. It is determined whether the difference in the number of frames from the end frame is equal to or greater than the fourth threshold value; when the determination result is yes, the second quantity frame between the start frame and the end frame is removed, and the second quantity is removed. Is the difference in the number of frames minus the fourth threshold value.

1つの実施例では、中央処理装置1320は、さらに、次のように構成されても良く、即ち、該開始フレーム及び該終了フレーム間の各フレームのうちの加重平均速度最小のフレームに対応する加重平均速度を確定し;該加重平均速度プラス第五閾値の速度を該最大速度とし、将該加重平均速度マイナス第六閾値の速度を該最小速度とする。 In one embodiment, the central processing apparatus 1320 may be further configured as follows, i.e., the weight corresponding to the frame with the lowest weighted average speed of the frames between the start frame and the end frame. The average speed is determined; the weighted average speed plus the speed of the fifth threshold is defined as the maximum speed, and the weighted average speed minus the speed of the sixth threshold is defined as the minimum speed.

1つの実施例では、中央処理装置1320は、さらに、次のように構成されても良く、即ち、訓練集から該第一数量のフレームを選択し、そのうち、該插入フレーム選択モジュールにより、訓練集の中の各フレームデータにおける第七閾値以上の信号強度値の平均値を計算し、第八閾値以上且つ第九閾値以下の平均値の所在するフレームのうちから該第一数量のフレームを選択する。 In one embodiment, the central processing unit 1320 may further be configured as follows, i.e., select the first quantity of frames from the training collection, of which the training collection is provided by the insertion frame selection module. The average value of the signal strength values of the seventh threshold value or more in each frame data in the above is calculated, and the frame of the first quantity is selected from the frames in which the average value of the eighth threshold value or more and the ninth threshold value or less is located. ..

なお、中央処理装置1320の具体的な実施例については、実施例1を参照することができ、ここでは、その詳細な説明を省略する。 For a specific example of the central processing unit 1320, the first embodiment can be referred to, and detailed description thereof will be omitted here.

他の実施例では、上述の物品検出装置を、中央処理装置1320と接続されるチップ(図示せず)に設け、中央処理装置1320の制御により、物品検出装置の機能を実現しても良い。 In another embodiment, the above-mentioned article detection device may be provided on a chip (not shown) connected to the central processing unit 1320, and the function of the article detection device may be realized by controlling the central processing unit 1320.

なお、装置1300は、図13に示す全部の部件を含む必要がなく、例えば、さらに、レーダー1340を含んでも良く、該レーダーの実施例については、実施例1を参照することができる。また、該装置1300は、さらに、図13に無い部品を含んでも良く、これについては、従来技術を参照することができる。 Note that the apparatus 1300 does not have to include all the parts shown in FIG. 13, and may further include, for example, a radar 1340, and the first embodiment of the radar can be referred to. In addition, the device 1300 may further include components not shown in FIG. 13, for which prior art can be referred to.

本発明の実施例における上述の装置により、マイクロドップラー画像における各フレームの加重平均速度に基づいて、該マイクロドップラー画像における有効反射領域を確定し、該有効反射領域に対して処理を行い、そして、該有効反射領域処理後のマイクロドップラー画像における特徴に基づいて、物品検出を行うことにより、イクロドップラー画像において物体の類別を指示する有効反射領域を正確に見つけ、検出の精度を向上させることができるため、検出の結果が物品を持つ歩行者の移動速度の影響を受けないようにさせることができる。 With the above-mentioned apparatus in the embodiment of the present invention, the effective reflection region in the micro Doppler image is determined based on the weighted average velocity of each frame in the micro Doppler image, the effective reflection region is processed, and the effective reflection region is processed. By performing article detection based on the characteristics of the micro Doppler image after the effective reflection region processing, it is possible to accurately find the effective reflection region that indicates the classification of the object in the Icro Doppler image and improve the detection accuracy. Therefore, the detection result can be made unaffected by the moving speed of the pedestrian holding the article.

本発明の実施例3は、物品検出方法を提供し、該方法が問題を解決する原理が実施例1の装置と同様であるから、その具体的な実施については、実施例1の装置の実施を参照することができ、内容が同じ重複説明は、省略する。 Example 3 of the present invention provides a method for detecting an article, and the principle of the method for solving a problem is the same as that of the device of Example 1. Therefore, for specific implementation thereof, the device of Example 1 is implemented. Can be referred to, and duplicate explanations having the same contents are omitted.

図14は、本発明の実施例における物品検出方法のフローチャートであり、図14に示すように、該方法は、以下の操作を含む。 FIG. 14 is a flowchart of an article detection method according to an embodiment of the present invention, and as shown in FIG. 14, the method includes the following operations.

操作1401:検出待ち物品のテストデータを取得し、該テストデータは、レーダーによりエコー信号に基づいて取得されるマイクロドップラー画像であり、該エコー信号は、レーダーが送信した信号の、検出待ち物品による反射後の信号であり;
操作1402:該マイクロドップラー画像における各フレームの加重平均速度に基づいて、該マイクロドップラー画像における有効反射領域を確定し;
操作1403:該有効反射領域に対して処理を行い;
操作1404:該有効反射領域が処理された後のマイクロドップラー画像における特徴に基づいて、物品検出を行う。
Operation 1401: Acquire test data of an article awaiting detection, the test data is a microdoppler image acquired by a radar based on an echo signal, and the echo signal is due to an article awaiting detection of a signal transmitted by the radar. It is a signal after reflection;
Operation 1402: Determine the effective reflection region in the micro-Doppler image based on the weighted average velocity of each frame in the micro-Doppler image;
Operation 1403: Process the effective reflection area;
Operation 1404: Article detection is performed based on the features in the micro-Doppler image after the effective reflection region has been processed.

本発明の実施例では、操作1401-1404の具体的な実施例については、実施例1における取得ユニット301、確定ユニット302、処理ユニット303、及び検出ユニット304を参照することができ、その内容がここに合併され、重複説明が省略される。 In the embodiment of the present invention, the acquisition unit 301, the confirmation unit 302, the processing unit 303, and the detection unit 304 in the first embodiment can be referred to for the specific embodiment of the operation 1401-1404. It will be merged here and duplicate explanations will be omitted.

本発明の実施例では、該方法は、さらに、次のような操作(オプション;図示せず)、即ち、該マイクロドップラー画像における各フレームの加重平均速度を計算する操作を含んでも良い。そのうち、該マイクロドップラー画像における各フレームのサンプリング後の速度及び対応する強度値の加重和を求めた後に、該対応する強度値の和で除算した結果を該フレームの加重平均速度とする。そのうち、該対応する強度値は、第一閾値よりも大きく、該サンプリング後の速度は、レーダー速度分解能の整数倍である。 In an embodiment of the invention, the method may further include the following operation (optional; not shown), i.e., the operation of calculating the weighted average velocity of each frame in the microDoppler image. Of these, the weighted average velocity of the frame is the result of dividing the speed after sampling of each frame and the weighted sum of the corresponding intensity values by the sum of the corresponding intensity values in the micro-Doppler image. Among them, the corresponding intensity value is larger than the first threshold value, and the speed after the sampling is an integral multiple of the radar speed resolution.

本発明の実施例では、操作1402において、該マイクロドップラー画像における各フレームの加重平均速度に基づいて該マイクロドップラー画像における有効反射領域の開始フレーム及び終了フレームを確定し;及び/又は、該マイクロドップラー画像における各フレームの加重平均速度に基づいて、該マイクロドップラー画像における有効反射領域の最小速度及び最大速度を確定しても良い。 In an embodiment of the invention, in operation 1402, the start and end frames of the effective reflection region in the micro-Doppler image are determined based on the weighted average velocity of each frame in the micro-Doppler image; and / or the micro-Doppler. The minimum and maximum velocities of the effective reflection region in the microDoppler image may be determined based on the weighted average velocity of each frame in the image.

本発明の実施例では、各フレームにおける第二閾値以上の加重平均速度値の第一平均値を計算し;加重平均速度値が該第一平均値の第一所定範囲内にあるフレーム番号最小のフレーム及びフレーム番号最大のフレームを確定し、フレーム番号最小のフレームを開始フレームとし、フレーム番号最大のフレームを終了フレームと確定する。 In the embodiment of the present invention, the first average value of the weighted average velocity value equal to or higher than the second threshold value in each frame is calculated; the frame number minimum in which the weighted average velocity value is within the first predetermined range of the first average value. The frame and the frame with the maximum frame number are determined, the frame with the minimum frame number is set as the start frame, and the frame with the maximum frame number is set as the end frame.

本発明の実施例では、該開始フレーム及び該終了フレーム間の各フレームのうちの加重平均速度最小のフレームに対応する加重平均速度を確定し;該加重平均速度プラス第五閾値の速度を該最大速度とし、該加重平均速度マイナス第六閾値の速度を該最小速度とする。 In the embodiment of the present invention, the weighted average speed corresponding to the frame having the minimum weighted average speed among the frames between the start frame and the end frame is determined; the weighted average speed plus the speed of the fifth threshold is the maximum. The speed is defined as the weighted average speed minus the speed of the sixth threshold value as the minimum speed.

本発明の実施例では、操作1403において、該開始フレームと該終了フレームとのフレーム数の差が第三閾値以上であるかを判断し;判断結果がいいえのときに、該開始フレーム及び終了フレーム間に第一数量のフレームを插入し、該第一数量は、第三閾値マイナス該フレーム数の差であり;又は、該開始フレームと該終了フレームとのフレーム数の差が第四閾値以上であるかを判断し;判断結果がはいのときに、該開始フレーム及び終了フレーム間から第二数量のフレームを除去し、該第二数量は、該フレーム数の差マイナス該第四閾値である。 In the embodiment of the present invention, in operation 1403, it is determined whether the difference in the number of frames between the start frame and the end frame is equal to or greater than the third threshold value; when the determination result is no, the start frame and the end frame are determined. Insert a first quantity of frames in between, the first quantity being the third threshold minus the difference in the number of frames; or when the difference in the number of frames between the start frame and the end frame is greater than or equal to the fourth threshold. If the determination result is yes, the second quantity of frames is removed from between the start frame and the end frame, and the second quantity is the difference in the number of frames minus the fourth threshold value.

本発明の実施例では、訓練集から該第一数量のフレームを選択しても良く、例えば、訓練集の中の各フレームデータにおける第七閾値以上の信号強度値の平均値を計算し、第八閾値以上且つ第九閾値以下の平均値の所在するフレームのうちから該第一数量のフレームを選択することができる。 In the embodiment of the present invention, the first quantity of frames may be selected from the training collection. For example, the average value of the signal strength values equal to or higher than the seventh threshold value in each frame data in the training collection is calculated, and the first value is calculated. The first quantity of frames can be selected from the frames in which the average value of the eighth threshold value or more and the ninth threshold value or less is located.

本発明の実施例における上述の方法により、マイクロドップラー画像における各フレームの加重平均速度に基づいて、該マイクロドップラー画像における有効反射領域を確定し、該有効反射領域に対して処理を行い、そして、該有効反射領域処理後のマイクロドップラー画像における特徴に基づいて物品検出を行うことにより、マイクロドップラー画像において物体の類別を指示する有効反射領域を正確に見つけ、検出の精度を向上させることができるため、検出の結果が物品を持つ歩行者の移動速度の制限を受けないようにさせることができる。 By the method described above in the examples of the present invention, the effective reflection region in the micro Doppler image is determined based on the weighted average velocity of each frame in the micro Doppler image, the effective reflection region is processed, and the effective reflection region is processed. By performing article detection based on the features in the micro Doppler image after the effective reflection region processing, it is possible to accurately find the effective reflection region that indicates the classification of the object in the micro Doppler image and improve the detection accuracy. , The detection result can be prevented from being restricted by the moving speed of a pedestrian holding an article.

本発明の実施例は、さらに、コンピュータ可読プログラムを提供し、そのうち、物品検出装置中で該プログラムを実行するときに、該プログラムは、コンピュータに、該物品検出装置中で実施例3における物品検出方法を実行させる。 An embodiment of the present invention further provides a computer-readable program, of which, when the program is executed in the article detector, the program tells the computer the article detection in Example 3 in the article detector. Let the method run.

本発明の実施例は、さらに、コンピュータ可読プログラムを記憶した記憶媒体を提供し、そのうち、該コンピュータ可読プログラムは、コンピュータに、物品検出装置中で実施例3における物品検出方法を実行させる。 An embodiment of the present invention further provides a storage medium that stores a computer-readable program, of which the computer-readable program causes a computer to perform the article detection method of Example 3 in an article detector.

本発明の実施例で説明した前記方法、装置などは、ハードウェア、処理器により実行されるソフトウェアモジュール、又は両者の組み合わせにより実現することができる。例えば、図1乃至図13に示す機能ブロック図における1つ又は複数の機能及び/又は機能ブロック図における1つ又は複数の機能の組み合わせは、コンピュータプログラムにおける各ソフトウェアモジュールに対応しても良く、各ハードウェアモジュールに対応しても良い。また、これらのソフトウェアモジュールは、それぞれ、図14に示す各ステップに対応することができる。これらのハードウェアモジュールは、例えば、FPGA(field-programmable gate array)を用いてこれらのソフトウェアモジュールを固化して実現することができる。 The methods, devices, and the like described in the examples of the present invention can be realized by hardware, software modules executed by a processor, or a combination of both. For example, one or more functions in the functional block diagram shown in FIGS. 1 to 13 and / or a combination of one or more functions in the functional block diagram may correspond to each software module in the computer program. It may correspond to a hardware module. In addition, each of these software modules can correspond to each step shown in FIG. These hardware modules can be realized by solidifying these software modules using, for example, FPGA (field-programmable gate array).

また、本発明の実施例による装置、方法などは、ソフトウェアにより実現されても良く、ハードェアにより実現されてもよく、ハードェア及びソフトウェアの組み合わせにより実現されても良い。本発明は、このようなコンピュータ可読プログラムにも関し、即ち、前記プログラムは、ロジック部品により実行される時に、前記ロジック部品に、上述の装置又は構成要素を実現させることができ、又は、前記ロジック部品に、上述の方法又はそのステップを実現させることができる。さらに、本発明は、上述のプログラムを記憶した記憶媒体、例えば、ハードディスク、磁気ディスク、光ディスク、DVD、フレッシュメモリなどにも関する。 Further, the apparatus, method, etc. according to the embodiment of the present invention may be realized by software, may be realized by hardware, or may be realized by a combination of hardware and software. The present invention also relates to such a computer-readable program, i.e., when the program is executed by a logic component, the logic component can realize the above-mentioned device or component, or the above-mentioned logic. The component can implement the method described above or a step thereof. Furthermore, the present invention also relates to a storage medium that stores the above-mentioned program, such as a hard disk, a magnetic disk, an optical disk, a DVD, or a fresh memory.

また、上述の実施例などに関し、さらに、以下の付記を開示する。 In addition, the following additional notes will be further disclosed with respect to the above-mentioned examples and the like.

(付記1)
物品検出装置であって、
検出待ち物品のテストデータを得るために用いられ、前記テストデータがレーダーによりエコー信号に基づいて取得されるマイクロドップラー画像であり、前記エコー信号がレーダー送信の信号の、検出待ち物品による反射後の信号である取得ユニット;
前記マイクロドップラー画像における各フレームの加重平均速度に基づいて前記マイクロドップラー画像における有効反射領域を確定する確定ユニット;
前記有効反射領域に対して処理を行う処理ユニット;及び
前記有効反射領域が処理された後のマイクロドップラー画像における特徴に基づいて物品検出を行う検出ユニットを含む、装置。
(Appendix 1)
It is an article detection device
It is used to obtain test data of an article awaiting detection, and the test data is a microdoppler image acquired by a radar based on an echo signal, and the echo signal is a signal transmitted by the radar after being reflected by the article awaiting detection. Acquisition unit that is a signal;
A determination unit that determines the effective reflection region in the micro-Doppler image based on the weighted average velocity of each frame in the micro-Doppler image;
An apparatus including a processing unit that performs processing on the effective reflection region; and a detection unit that detects an article based on a feature in a micro-Doppler image after the effective reflection region is processed.

(付記2)
付記1に記載の装置であって、さらに、
前記マイクロドップラー画像における各フレームの加重平均速度を計算する計算ユニットを含む、装置。
(Appendix 2)
The device described in Appendix 1, and further
A device comprising a computing unit that calculates the weighted average velocity of each frame in the micro-Doppler image.

(付記3)
付記2に記載の装置であって、
前記計算ユニットは、前記マイクロドップラー画像における各フレームのサンプリング後の速度及び対応する強度値の加重和を求めた後、前記対応する強度値の和で除算した結果を前記フレームの加重平均速度とする、装置。
(Appendix 3)
The device described in Appendix 2
The calculation unit obtains the weighted sum of the speed after sampling and the corresponding intensity value of each frame in the micro-Doppler image, and then divides by the sum of the corresponding intensity values to obtain the weighted average speed of the frame. ,apparatus.

(付記4)
付記3に記載の装置であって、
前記対応する強度値は、第一閾値よりも大きく、前記サンプリング後の速度は、レーダー速度分解能の整数倍である、装置。
(Appendix 4)
The device described in Appendix 3
The device, wherein the corresponding intensity value is greater than the first threshold and the speed after sampling is an integral multiple of the radar speed resolution.

(付記5)
付記1に記載の装置であって、
前記確定ユニットは、
前記マイクロドップラー画像における各フレームの加重平均速度に基づいて、前記マイクロドップラー画像における有効反射領域の開始フレーム及び終了フレームを確定する第一確定ユニット;及び/又は
前記マイクロドップラー画像における各フレームの加重平均速度に基づいて、前記マイクロドップラー画像における有効反射領域の最小速度及び最大速度を確定する第二確定ユニットを含む、装置。
(Appendix 5)
The device described in Appendix 1
The confirmation unit is
A first determination unit that determines the start and end frames of the effective reflection region in the micro-Doppler image based on the weighted average velocity of each frame in the micro-Doppler image; and / or the weighted average of each frame in the micro-Doppler image. A device comprising a second determinant unit that determines the minimum and maximum velocities of an effective reflection region in the microDoppler image based on velocity.

(付記6)
付記5に記載の装置であって、
前記第一確定ユニットは、
各フレームにおける第二閾値以上の加重平均速度値の第一平均値を計算する第一計算モジュール;及び
加重平均速度値が前記第一平均値の第一所定範囲にあるフレーム番号最小のフレーム及びフレーム番号最大のフレームを確定し、フレーム番号最小のフレームを開始フレームと確定し、フレーム番号最大のフレームを終了フレームと確定する第一確定モジュールを含む、装置。
(Appendix 6)
The device described in Appendix 5
The first confirmation unit is
The first calculation module that calculates the first average value of the weighted average velocity value above the second threshold value in each frame; and the frame and frame with the smallest frame number whose weighted average velocity value is in the first predetermined range of the first average value. A device that includes a first confirmation module that determines the frame with the largest number, determines the frame with the smallest frame number as the start frame, and determines the frame with the largest frame number as the end frame.

(付記7)
付記6に記載の装置であって、
前記処理ユニットは、
前記開始フレームと前記終了フレームとのフレーム数の差が第三閾値以上であるかを判断する第一判断モジュール;及び
前記第一判断モジュールの判断結果がいいえのときに、前記開始フレーム及び終了フレーム間に第一数量のフレームを挿入し、前記第一数量が第三閾値マイナス前記フレーム数の差である第一処理モジュールを含み、
或いは、前記処理ユニットは、
前記開始フレームと前記終了フレームとのフレーム数の差が第四閾値以上であるかを判断する第二判断モジュール;及び
前記第二判断モジュールの判断結果がはいのときに、前記開始フレーム及び終了フレーム間から第二数量のフレームを除去し、前記第二数量が前記フレーム数の差マイナス前記第四閾値である第二処理モジュールを含む、装置。
(Appendix 7)
The device described in Appendix 6
The processing unit
The first determination module that determines whether the difference in the number of frames between the start frame and the end frame is equal to or greater than the third threshold value; and when the determination result of the first determination module is no, the start frame and the end frame. A frame of the first quantity is inserted between them, and the first processing module in which the first quantity is the difference between the third threshold value and the number of frames is included.
Alternatively, the processing unit may
A second determination module that determines whether the difference in the number of frames between the start frame and the end frame is equal to or greater than the fourth threshold value; and when the determination result of the second determination module is Yes, the start frame and the end frame. An apparatus comprising a second processing module in which a second quantity of frames is removed from between and the second quantity is the difference in the number of frames minus the fourth threshold.

(付記8)
付記6に記載の装置であって、
前記第二確定ユニットは、
前記開始フレームと前記終了フレームとの間の各フレームのうちの加重平均速度最小のフレームに対応する加重平均速度を確定する第二確定モジュール;及び
前記加重平均速度プラス第五閾値の速度を前記最大速度とし、前記加重平均速度マイナス第六閾値の速度を前記最小速度とする第三確定モジュールを含む、装置。
(Appendix 8)
The device described in Appendix 6
The second confirmation unit is
A second determination module that determines the weighted average speed corresponding to the frame with the smallest weighted average speed among the frames between the start frame and the end frame; and the maximum weighted average speed plus the speed of the fifth threshold. A device comprising a third determination module, wherein the speed is the weighted average speed minus the speed of the sixth threshold, and the minimum speed is the speed.

(付記9)
付記7に記載の装置であって、
前記処理ユニットは、さらに、
訓練集から前記第一数量のフレームを選択する插入フレーム選択モジュールを含み、
前記插入フレーム選択モジュールは、訓練集の中の各フレームデータにおける第七閾値以上の信号強度値の平均値を計算し、第八閾値以上且つ第九閾値以下の平均値の所在するフレームから前記第一数量のフレームを選択する、装置。
(Appendix 9)
The device described in Appendix 7
The processing unit further
Includes an insertion frame selection module that selects the first quantity of frames from the training collection.
The insertion frame selection module calculates the average value of the signal strength values above the seventh threshold value in each frame data in the training collection, and starts from the frame where the average value above the eighth threshold value and below the ninth threshold value is located. A device that selects a quantity of frames.

(付記10)
物品検出方法であって、
検出待ち物品のテストデータを取得し、前記テストデータがレーダーによりエコー信号に基づいて取得されるマイクロドップラー画像であり、前記エコー信号がレーダー送信の信号の、検出待ち物品による反射後の信号であり;
前記マイクロドップラー画像における各フレームの加重平均速度に基づいて前記マイクロドップラー画像における有効反射領域を確定し;
前記有効反射領域に対して処理を行い;及び
前記有効反射領域が処理された後のマイクロドップラー画像における特徴に基づいて物品検出を行うことを含む、方法。
(Appendix 10)
It is an article detection method
The test data of the article waiting to be detected is acquired, and the test data is a microdoppler image acquired based on the echo signal by the radar, and the echo signal is a signal of the signal transmitted by the radar after being reflected by the article waiting to be detected. ;
The effective reflection region in the micro-Doppler image is determined based on the weighted average velocity of each frame in the micro-Doppler image;
A method comprising performing a process on the effective reflection area; and performing article detection based on features in a microDoppler image after the effective reflection area has been processed.

(付記11)
付記10に記載の方法であって、さらに、
前記マイクロドップラー画像における各フレームの加重平均速度を計算することを含む、方法。
(Appendix 11)
The method described in Appendix 10, and further
A method comprising calculating the weighted average velocity of each frame in the micro-Doppler image.

(付記12)
付記11に記載の方法であって、
前記マイクロドップラー画像における各フレームの加重平均速度を計算することは、
前記マイクロドップラー画像における各フレームのサンプリング後の速度及び対応する強度値の加重和を求めた後に、前記対応する強度値の和で除算した結果を前記フレームの加重平均速度とすることを含む、方法。
(Appendix 12)
The method described in Appendix 11
Calculating the weighted average velocity of each frame in the micro-Doppler image
A method comprising obtaining the weighted sum of the speed after sampling and the corresponding intensity value of each frame in the micro-Doppler image and then dividing by the sum of the corresponding intensity values to obtain the weighted average speed of the frame. ..

(付記13)
付記12に記載の方法であって、
前記対応する強度値は、第一閾値よりも大きく、前記サンプリング後の速度は、レーダー速度分解能の整数倍である、方法。
(Appendix 13)
The method described in Appendix 12
The method, wherein the corresponding intensity value is greater than the first threshold and the speed after sampling is an integral multiple of the radar speed resolution.

(付記14)
付記10に記載の方法であって、
前記マイクロドップラー画像における各フレームの加重平均速度に基づいて前記マイクロドップラー画像における有効反射領域を確定することは、
前記マイクロドップラー画像における各フレームの加重平均速度に基づいて前記マイクロドップラー画像における有効反射領域の開始フレーム及び終了フレームを確定し;及び/又は、
前記マイクロドップラー画像における各フレームの加重平均速度に基づいて前記マイクロドップラー画像における有効反射領域の最小速度及び最大速度を確定することを含む、方法。
(Appendix 14)
The method described in Appendix 10
Determining the effective reflection region in the micro-Doppler image based on the weighted average velocity of each frame in the micro-Doppler image
Determine the start and end frames of the effective reflection region in the micro-Doppler image based on the weighted average velocity of each frame in the micro-Doppler image; and / or
A method comprising determining the minimum and maximum velocities of an effective reflection region in the microDoppler image based on the weighted average velocity of each frame in the microDoppler image.

(付記15)
付記14に記載の方法であって、
前記マイクロドップラー画像における各フレームの加重平均速度に基づいて前記マイクロドップラー画像における有効反射領域の開始フレーム及び終了フレームを確定することは、
各フレームにおける第二閾値以上の加重平均速度値の第一平均値を計算し;及び
加重平均速度値が前記第一平均値の第一所定範囲にあるフレーム番号最小のフレーム及びフレーム番号最大のフレームを確定し、フレーム番号最小のフレームを開始フレームと確定し、フレーム番号最大のフレームを終了フレームと確定することを含む、方法。
(Appendix 15)
The method described in Appendix 14,
Determining the start and end frames of the effective reflection region in the micro-Doppler image based on the weighted average velocity of each frame in the micro-Doppler image
Calculate the first average value of the weighted average velocity value above the second threshold value in each frame; and the frame with the smallest frame number and the frame with the largest frame number whose weighted average velocity value is in the first predetermined range of the first average value. A method that includes determining the frame with the lowest frame number as the start frame, and the frame with the highest frame number as the end frame.

(付記16)
付記15に記載の方法であって、
前記有効反射領域に対して処理を行うことは、
前記開始フレームと前記終了フレームとのフレーム数の差が第三閾値以上であるかを判断し;及び
判断結果がいいえのときに、前記開始フレーム及び終了フレーム間に第一数量のフレームを挿入し、前記第一数量が第三閾値マイナス前記フレーム数の差であることを含み、
或いは、
前記開始フレームと前記終了フレームとのフレーム数の差が第四閾値以上であるかを判断し;及び
判断結果がはいのときに、前記開始フレーム及び終了フレーム間から第二数量のフレームを除去し、前記第二数量が前記フレーム数の差マイナス前記第四閾値であることを含む、方法。
(Appendix 16)
The method described in Appendix 15
Performing processing on the effective reflection region
It is determined whether the difference in the number of frames between the start frame and the end frame is equal to or greater than the third threshold value; and when the determination result is no, the first quantity of frames is inserted between the start frame and the end frame. , Including that the first quantity is the difference between the third threshold value and the number of frames.
Or,
It is determined whether the difference in the number of frames between the start frame and the end frame is equal to or greater than the fourth threshold value; and when the determination result is yes, the second quantity of frames is removed from between the start frame and the end frame. , The method comprising: the second quantity being the difference in the number of frames minus the fourth threshold.

(付記17)
付記15に記載の方法であって、
前記マイクロドップラー画像における各フレームの加重平均速度に基づいて前記マイクロドップラー画像における有効反射領域の最小速度及び最大速度を確定することは、
前記開始フレームと前記終了フレームとの間の各フレームのうちの加重平均速度最小のフレームに対応する加重平均速度を確定し;及び
前記加重平均速度プラス第五閾値の速度を前記最大速度とし、前記加重平均速度マイナス第六閾値の速度を前記最小速度とすることを含む、方法。
(Appendix 17)
The method described in Appendix 15
Determining the minimum and maximum velocities of the effective reflection region in the microDoppler image based on the weighted average velocity of each frame in the microDoppler image
The weighted average speed corresponding to the frame having the smallest weighted average speed among the frames between the start frame and the end frame is determined; and the speed of the weighted average speed plus the fifth threshold is defined as the maximum speed. A method comprising setting the weighted average speed minus the speed of the sixth threshold to the minimum speed.

(付記18)
付記16に記載の方法であって、
前記有効反射領域に対して処理を行うは、さらに、
訓練集から前記第一数量のフレームを選択することを含み、
前記訓練集から前記第一数量のフレームを選択することは、
訓練集の中の各フレームデータにおける第七閾値以上の信号強度値の平均値を計算し、第八閾値以上且つ第九閾値以下の平均値の所在するフレームから前記第一数量のフレームを選択することを含む、方法。
(Appendix 18)
The method described in Appendix 16
Further processing is performed on the effective reflection region.
Including selecting the first quantity of frames from the training collection
Selecting the first quantity of frames from the training collection
The average value of the signal strength values above the seventh threshold value in each frame data in the training collection is calculated, and the first quantity of frames is selected from the frames where the average value above the eighth threshold value and below the ninth threshold value is located. The method, including that.

以上、本発明の好ましい実施形態を説明したが、本発明はこの実施形態に限定されず、本発明の趣旨を離脱しない限り、本発明に対するあらゆる変更は本発明の技術的範囲に属する。 Although the preferred embodiment of the present invention has been described above, the present invention is not limited to this embodiment, and any modification to the present invention belongs to the technical scope of the present invention unless the gist of the present invention is deviated.

Claims (10)

物品検出装置であって、
検出待ち物品のテストデータを取得し、前記テストデータがレーダーによりエコー信号に基づいて取得されるマイクロドップラー画像であり、前記エコー信号がレーダー送信の信号の、検出待ち物品による反射後の信号である取得ユニット;
前記マイクロドップラー画像における各フレームの加重平均速度に基づいて前記マイクロドップラー画像における有効反射領域を確定する確定ユニット;
前記有効反射領域に対して処理を行う処理ユニット;及び
前記有効反射領域が処理された後のマイクロドップラー画像における特徴に基づいて、物品検出を行う検出ユニットを含む、装置。
It is an article detection device
The test data of the article waiting to be detected is acquired, and the test data is a microdoppler image acquired based on the echo signal by the radar, and the echo signal is a signal of the signal transmitted by the radar after being reflected by the article waiting to be detected. Acquisition unit;
A determination unit that determines the effective reflection region in the micro-Doppler image based on the weighted average velocity of each frame in the micro-Doppler image;
A device comprising a processing unit that performs processing on the effective reflection region; and a detection unit that detects an article based on features in a micro-Doppler image after the effective reflection region has been processed.
請求項1に記載の装置であって、さらに、
前記マイクロドップラー画像における各フレームの加重平均速度を計算する計算ユニットを含む、装置。
The device according to claim 1, further
A device comprising a computing unit that calculates the weighted average velocity of each frame in the micro-Doppler image.
請求項2に記載の装置であって、
前記計算ユニットは、前記マイクロドップラー画像における各フレームのサンプリング後の速度及び対応する強度値の加重和を求めた後、前記対応する強度値の和で除算した結果を前記フレームの加重平均速度とする、装置。
The device according to claim 2.
The calculation unit obtains the weighted sum of the speed after sampling and the corresponding intensity value of each frame in the micro-Doppler image, and then divides by the sum of the corresponding intensity values to obtain the weighted average speed of the frame. ,apparatus.
請求項3に記載の装置であって、
前記対応する強度値は、第一閾値よりも大きく、前記サンプリング後の速度は、レーダー速度分解能の整数倍である、装置。
The device according to claim 3.
The device, wherein the corresponding intensity value is greater than the first threshold and the speed after sampling is an integral multiple of the radar speed resolution.
請求項1に記載の装置であって、
前記確定ユニットは、
前記マイクロドップラー画像における各フレームの加重平均速度に基づいて、前記マイクロドップラー画像における有効反射領域の開始フレーム及び終了フレームを確定する第一確定ユニット;及び/又は
前記マイクロドップラー画像における各フレームの加重平均速度に基づいて、前記マイクロドップラー画像における有効反射領域の最小速度及び最大速度を確定する第二確定ユニットを含む、装置。
The device according to claim 1.
The confirmation unit is
A first determination unit that determines the start and end frames of the effective reflection region in the micro-Doppler image based on the weighted average velocity of each frame in the micro-Doppler image; and / or the weighted average of each frame in the micro-Doppler image. A device comprising a second determinant unit that determines the minimum and maximum velocities of an effective reflection region in the microDoppler image based on velocity.
請求項5に記載の装置であって、
前記第一確定ユニットは、
各フレームにおける第二閾値以上の加重平均速度値の第一平均値を計算する第一計算モジュール;及び
加重平均速度値が前記第一平均値の第一所定範囲にあるフレーム番号最小のフレーム及びフレーム番号最大のフレームを確定し、フレーム番号最小のフレームを開始フレームと確定し、フレーム番号最大のフレームを終了フレームと確定する第一確定モジュールを含む、装置。
The device according to claim 5.
The first confirmation unit is
The first calculation module that calculates the first average value of the weighted average velocity value above the second threshold value in each frame; and the frame and frame with the smallest frame number whose weighted average velocity value is in the first predetermined range of the first average value. A device that includes a first confirmation module that determines the frame with the largest number, determines the frame with the smallest frame number as the start frame, and determines the frame with the largest frame number as the end frame.
請求項6に記載の装置であって、
前記処理ユニットは、
前記開始フレームと前記終了フレームとのフレーム数の差が第三閾値以上であるかを判断する第一判断モジュール;及び
前記第一判断モジュールの判断結果がいいえのときに、前記開始フレーム及び終了フレーム間に第一数量のフレームを挿入し、前記第一数量が第三閾値マイナス前記フレーム数の差である第一処理モジュールを含み、
或いは、前記処理ユニットは、
前記開始フレームと前記終了フレームとのフレーム数の差が第四閾値以上であるかを判断する第二判断モジュール;及び
前記第二判断モジュールの判断結果がはいのときに、前記開始フレーム及び終了フレーム間から第二数量のフレームを除去し、前記第二数量が前記フレーム数の差マイナス前記第四閾値である第二処理モジュールを含む、装置。
The device according to claim 6.
The processing unit
The first determination module that determines whether the difference in the number of frames between the start frame and the end frame is equal to or greater than the third threshold value; and when the determination result of the first determination module is no, the start frame and the end frame. A frame of the first quantity is inserted between them, and the first processing module in which the first quantity is the difference between the third threshold value and the number of frames is included.
Alternatively, the processing unit may
A second determination module that determines whether the difference in the number of frames between the start frame and the end frame is equal to or greater than the fourth threshold value; and when the determination result of the second determination module is Yes, the start frame and the end frame. An apparatus comprising a second processing module in which a second quantity of frames is removed from between and the second quantity is the difference in the number of frames minus the fourth threshold.
請求項6に記載の装置であって、
前記第二確定ユニットは、
前記開始フレームと前記終了フレームとの間の各フレームのうちの加重平均速度最小のフレームに対応する加重平均速度を確定する第二確定モジュール;及び
前記加重平均速度プラス第五閾値の速度を前記最大速度とし、前記加重平均速度マイナス第六閾値の速度を前記最小速度とする第三確定モジュールを含む、装置。
The device according to claim 6.
The second confirmation unit is
A second determination module that determines the weighted average speed corresponding to the frame with the smallest weighted average speed among the frames between the start frame and the end frame; and the maximum weighted average speed plus the speed of the fifth threshold. A device comprising a third determination module, wherein the speed is the weighted average speed minus the speed of the sixth threshold, and the minimum speed is the speed.
請求項7に記載の装置であって、
前記処理ユニットは、
訓練集から前記第一数量のフレームを選択する插入フレーム選択モジュールをさらに含み、
前記插入フレーム選択モジュールは、訓練集の中の各フレームデータにおける第七閾値以上の信号強度値の平均値を計算し、第八閾値以上且つ第九閾値以下の平均値の所在するフレームから前記第一数量のフレームを選択する、装置。
The device according to claim 7.
The processing unit
It also includes an insertion frame selection module that selects the first quantity of frames from the training collection.
The insertion frame selection module calculates the average value of the signal strength values above the seventh threshold value in each frame data in the training collection, and starts from the frame where the average value above the eighth threshold value and below the ninth threshold value is located. A device that selects a quantity of frames.
物品検出方法であって、
検出待ち物品のテストデータを取得し、前記テストデータがレーダーによりエコー信号に基づいて取得されるマイクロドップラー画像であり、前記エコー信号がレーダー送信の信号の、検出待ち物品による反射後の信号であり;
前記マイクロドップラー画像における各フレームの加重平均速度に基づいて前記マイクロドップラー画像における有効反射領域を確定し;
前記有効反射領域に対して処理を行い;及び
前記有効反射領域が処理された後のマイクロドップラー画像における特徴に基づいて、物品検出を行うことを含む、方法。
It is an article detection method
The test data of the article waiting to be detected is acquired, and the test data is a microdoppler image acquired based on the echo signal by the radar, and the echo signal is a signal of the signal transmitted by the radar after being reflected by the article waiting to be detected. ;
The effective reflection region in the micro-Doppler image is determined based on the weighted average velocity of each frame in the micro-Doppler image;
A method comprising performing a process on the effective reflection area; and performing an article detection based on features in a microDoppler image after the effective reflection area has been processed.
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