一种基于毫米波雷达信号的人体活动分割方法及系统.pdf

(19)中华人民共和国国家知识产权局(12)发明专利申请(10)申请公布号CN113935379A(43)申请公布日2022.01.14(21)申请号202111201634.XG01S13/52(2006.01)(22)申请日2021.10.15G01S13/56(2006.01)(71)申请人中国科学技术大学地址230026安徽省合肥市包河区金寨路96号(72)发明人陈彦武治张东恒张冬孙启彬吴曼青(74)专利代理机构中科专利商标代理有限责任公司11021代理人樊晓(51)Int.Cl.G06K9/00(2022.01)G06V10/26(2022.01)G06K9/62(2022.01)G06V10/80(2022.01)权利要求书3页说明书9页附图7页(54)发明名称一种基于毫米波雷达信号的人体活动分割方法及系统(57)摘要本发明公开了一种基于毫米波雷达信号的人体活动分割方法，包括：获取目标人体的毫米波雷达信号，其中，毫米波雷达信号包括水平方向射频信号和垂直方向射频信号；对水平方向射频信号和垂直方向射频信号进行预处理，获得预处理后的水平方向射频信号和预处理后的垂直方向射频信号；利用检测模型对预处理后的水平方向射频信号和预处理后的垂直方向射频信号分别进行处理，获得水平方向特征图和垂直方向特征图；利用生成模型对水平方向特征图和垂直方向特征图进行处理，生成目标人体的分割图。本发明同时还公开了一种基于毫米波雷达信号的人体活动分割系统。CN113935379ACN113935379A权利要求书1/3页1.一种基于毫米波雷达信号的人体活动分割方法，包括：获取目标人体的毫米波雷达信号，其中，所述毫米波雷达信号包括水平方向射频信号和垂直方向射频信号；对所述水平方向射频信号和所述垂直方向射频信号进行预处理，获得预处理后的水平方向射频信号和预处理后的垂直方向射频信号；利用检测模型对所述预处理后的水平方向射频信号和所述预处理后的垂直方向射频信号分别进行处理，获得水平方向特征图和垂直方向特征图，其中，所述检测模型包括第一射频特征提取网络、第二射频特征提取网络、区域推荐网络和坐标回归网络；利用生成模型对所述水平方向特征图和所述垂直方向特征图进行处理，生成所述目标人体的分割图，其中，所述生成模型包括特征融合网络和分割图生成网络。2.根据权利要求1所述的方法，其中，所述利用检测模型对所述预处理后的水平方向射频信号和所述预处理后的垂直方向射频信号分别进行处理，获得水平方向特征图和垂直方向特征图包括：通过所述第一射频特征提取网络对所述预处理后的水平方向射频信号进行特征提取，获得第一水平方向特征图；通过所述第二射频特征提取网络用于对所述预处理后的垂直方向射频信号进行特征提取，获得第一垂直方向特征图；通过所述区域推荐网络处理所述第一水平方向特征图，并根据区域推荐网络损失函数，生成所述目标人体的水平锚框；根据所述水平锚框对所述第一水平方向特征图进行切割获得第二水平方向特征图；通过所述坐标回归网络处理所述第二水平方向特征图，并根据坐标框回归损失函数，生成所述目标人体的水平目标框；根据所述水平目标框对所述第一水平方向特征图重新切割，获得所述水平方向特征图；计算所述目标人体的垂直目标框，并根据所述垂直目标框对所述第一垂直方向特征图进行切割获得所述垂直方向特征图。3.根据权利要求1所述的方法，其中，所述利用生成模型对所述水平方向特征图和所述垂直方向特征图进行处理，生成所述目标人体的分割图包括：利用所述水平目标框和所述垂直目标框，获得所述目标人体的三维空间信息；将所述三维空间信息投影到二维平面，获得二维平面框，所述二维平面框用于限定所述目标人体的空间范围；通过所述特征融合网络处理所述水平方向特征图和所述垂直方向特征图，获得射频融合表征；通过所述分割图生成网络将所述射频融合表征进行分辨率放大，并根据分割图损失函数，生成二值分割图；将所述二维平面框和所述二值分割图进行合成，获得所述目标人体的分割图。4.根据权利要求1的方法，其中，所述毫米波雷达信号由式(1)表示：2CN113935379A权利要求书2/3页所述水平方向射频信号由式(2)表示：所述垂直方向射频信号由式(3)表示：其中，x，y，z是所述目标人体在空间中的坐标，sk，m，t表示在时刻t，第m个天线上的第k个信号，λk是信号的波长，dm(x，y，z)表示从发送天线到所述目标位置再到接收天线的距离。5.根据权利要求2所述的方法，其中，所述区域推荐网络损失函数用于对每个锚框进行二分类，如果是前景则为1，如果是背景则为0，并对前景框微调，所述区域推荐网络损失函数由式(4)表示：其中，i是锚框的索引，pi是锚框为前景的概率，是指示器，为1表示锚框是正样本，为0表示锚框为负样本；ti和为坐标的预测值和真实值，Lcls为二值交