CN119397198A 基于毫米波雷达的人员感知数量统计方法及系统 （北京中成康富科技股份有限公司）

基于毫米波雷达的人员感知数量统计方法本申请公开了一种基于毫米波雷达的人员收探测回波信号，并对该探测回波信号进行ADC叶变换进行处理以得到毫米波回波采样点频域的数据处理和分析算法来对于所述毫米波回波2对所述毫米波雷达探测回波信号进行ADC采样以得到毫米波回波采样对所述毫米波回波采样数字信号进行快速傅里叶变换以得到毫米波回波采样点频域对所述毫米波回波采样点频域分布矩阵进行回波信号频域特征提取以得到毫米波回将所述毫米波回波信号频域分布特征图输入基于特征分布梯度的特征显著引擎以得对所述毫米波回波信号频域显著分布特征图进行聚类分析以确定述毫米波回波采样点频域分布矩阵进行回波信号频域特征提取以得到毫米波回波信号频模型的回波信号频域特征提取器以得到所述毫米波回波信号频域分布述毫米波回波信号频域分布特征图输入基于特征分布梯度的特征显著引擎以得到毫米波计算所述毫米波回波信号频域分布特征图中各个位各个位置的多向梯度值分布确定所述毫米波回波信号频域分布特征图中各个位置的梯度计算所述毫米波回波信号频域梯度幅度分布特征图中的各个位置的梯度幅值局部描述算子以得到毫米波回波信号频域梯度幅值局部显著分将所述毫米波回波信号频域梯度幅值局部显著分布特征图输入基于GELU函数的门控掩码器以得到毫米波回波信号频域梯度幅值局部显著门控掩码特计算所述毫米波回波信号频域梯度幅值局部显著门控掩码特征图与所述毫米波回波的多向梯度值分布确定所述毫米波回波信号频域分布特征图中各个位置的梯度幅度值以对所述毫米波回波信号频域分布特征图进行沿不同方向的梯度幅度值计算以得到毫计算所述毫米波回波信号频域高度梯度分布特征图、所述度分布特征图和所述毫米波回波信号频域通道梯度分布特征图中对应位置特征值之间的二范数以得到所述毫米波回波信号频域梯度幅度分述毫米波回波信号频域分布特征图进行沿不同方向的梯度幅度值计算以得到毫米波回波3对所述毫米波回波信号频域分布特征图中各个位置特征值进行沿高度方向的梯度幅度值计算以得到所述毫米波回波信号频域高度梯度分对所述毫米波回波信号频域分布特征图中各个位置特征值进行沿宽度方向的梯度幅度值计算以得到所述毫米波回波信号频域宽度梯度分对所述毫米波回波信号频域分布特征图中各个位置特征值进行沿通道方向的梯度幅度值计算以得到所述毫米波回波信号频域通道梯度分所述毫米波回波信号频域梯度幅度分布特征图中的各个位置的梯度幅值局部描述算子以确定梯度幅值局部邻域范围，并基于所述梯度幅值局部邻号频域梯度幅度分布特征图计算毫米波回波信号频域梯度幅度分布邻域特征统计所述毫米波回波信号频域梯度幅度分布邻域特征图的序列中特征图的个数以得计算所述毫米波回波信号频域梯度幅度分布特征图和所述毫米波回波信号频域梯度幅度分布邻域特征图的序列中的各个毫米波回波信号频域梯度幅度分布邻域特征图之间的按位置差分后与所述毫米波回波信号频域梯度幅度分布特征图进行按位置点除以得到毫米波回波信号频域梯度相对幅度分布邻域特征图的序列；对所述毫米波回波信号频域梯度相对幅度分布邻域特征图的序列中的各个毫米波回波信号频域梯度相对幅度分布邻域特征图进行按位置点加后与所述毫米波回波信号频域梯度幅度分布邻域个数统计值进行按位置点除以得到所述毫米波回波信号频域梯度幅值对所述毫米波回波信号频域显著分布特征图进行聚类分析以得到聚类分将所述聚类分析结果中的聚类中心的数量作为所ADC采样模块，用于对所述毫米波雷达探测回波信号进行ADC采样以得快速傅里叶变换模块，用于对所述毫米波回波采样数字信号进特征分布梯度显著模块，用于将所述毫米波回波信号频域分布布梯度的特征显著引擎以得到毫米波回波信号频域显著聚类分析模块，用于对所述毫米波回波信号频域显著4卷积神经网络模型的回波信号频域特征提取器以得到所述毫米波回波信号频域分布特征多向梯度值计算单元，用于计算所述毫米波回波信号特征图中各个位置的梯度幅度值以得到毫米波回波信号频域梯梯度幅值局部描述算子计算单元，用于计算所述毫米波回波信征图中的各个位置的梯度幅值局部描述算子以得到毫米波回波信号频域梯度幅值局部显按位置点乘计算单元，用于计算所述毫米波回波信号频域梯度幅值局部特征图与所述毫米波回波信号频域分布特征图之间的按位置点乘以得到所述毫米波回波5[0010]对所述毫米波回波采样数字信号进行快速傅里叶变换以得到毫米波回波采样点[0011]对所述毫米波回波采样点频域分布矩阵进行回波信号频域特征提取以得到毫米[0012]将所述毫米波回波信号频域分布特征图输入基于特征分布梯度的特征显著引擎6于空洞卷积神经网络模型的回波信号频域特征提取器以得到所述毫米波回波信号频域分述毫米波回波信号频域分布特征图中各个位置的梯度幅度值以得到毫米波回波信号频域毫米波回波信号频域梯度幅值局部显著分布特征图输入基于GELU函数的门控掩码器以得梯度幅值局部显著门控掩码特征图与所述毫米波回波信号频域分布特征图之间的按位置点乘以得到所述毫米波回波信号频域显著分[0016]可选地，计算所述毫米波回波信号频域分布特征图中各个位置的多向梯度值分波回波信号频域分布特征图进行沿不同方向的梯度幅度值计算以得到毫米波回波信号频波信号频域宽度梯度分布特征图和所述毫米波回波信号频域通道梯度分布特征图中对应位置特征值之间的二范数以得到所述毫米波回波信号频域梯度幅度分特征图中各个位置特征值进行沿高度方向的梯度幅度值计算以得到所述毫米波回波信号述毫米波回波信号频域分布特征图中各个位置特征值进行沿通道方向的梯度幅度值计算以得到所述毫米波回波信号频域通道梯度分米波回波信号频域梯度幅度分布邻域特征图的序列中特征图的个数以得到毫米波回波信和所述毫米波回波信号频域梯度幅度分布邻域特征图的序列中的各个毫米波回波信号频7域梯度幅度分布邻域特征图之间的按位置差分后与所述毫米波回波信号频域梯度幅度分布特征图进行按位置点除以得到毫米波回波信号频域梯度相对幅度分布邻域特征图的序信号频域梯度相对幅度分布邻域特征图进行按位置点加后与所述毫米波回波信号频域梯度幅度分布邻域个数统计值进行按位置点除以得到所述毫米波回波信号频域梯度幅值局波信号频域特征提取以得到毫米波回波信号频域征分布梯度的特征显著引擎以得到毫米波回波信号频域显著布矩阵输入基于空洞卷积神经网络模型的回波信号频域特征提取器以得到所述毫米波回向梯度值分布确定所述毫米波回波信号频域分布特征图中各个位置的梯度幅度值以得到述毫米波回波信号频域梯度幅度分布特征图中的各个位置的梯度幅值局部描述算子以得回波信号频域梯度幅值局部显著分布特征图输入基于GELU函数的门控掩码器以得到毫米毫米波回波信号频域梯度幅值局部显著门控掩码特征图与所述毫米波回波信号频域分布特征图之间的按位置点乘以得到所述毫米波回波信号频域显著分8[0032]图1是根据一示例性实施例示出的一种基于毫米波雷达的人员感知数量统计方法[0033]图2是根据一示例性实施例示出的一种基于毫米波雷达的人员感知数量统计系统[0035]应当理解，本申请的方法实施方式中记载的各个步骤可义将在下文描述中给出。[0039]本申请实施方式中的多个装置之间所交互的消息或者信息的名称仅用于说明性[0041]图1是根据一示例性实施例示出的一种基于毫米波雷达的人员感知数量统计方法[0043]步骤S102、对所述毫米波雷达探测回波信号进行ADC采样以得到毫米波回波采样9变换进行处理以将探测回波信号的数字信号从时域转换到频域来得到毫米波回波采样点米波回波采样点频域分布矩阵输入基于空洞卷积神经网络模型的回波信号频域特征提取以及频率成分之间的隐含关联关系，有助于学习和捕获与人员的位置和移动有关的特征，域分布矩阵输入基于空洞卷积神经网络模型的回波信号频域特征提取器以得到所述毫米波回波信号频域分布特征图中不仅存在有关于与人员检测和计数任务相关的频域分布特的主要功能是通过特征梯度幅值度量和门控掩码机制来突出所述毫米波回波信号频域分梯度值分布确定所述毫米波回波信号频域分布特征图中各个位置的梯度幅度值以得到毫图中的各个位置的梯度幅值局部描述算子以得到毫米波回波信号频域梯度幅值局部显著米波回波信号频域梯度幅值局部显著门控掩码特征图与所述毫米波回波信号频域分布特征图之间的按位置点乘以得到所述毫米波回波信号频域显著分信号频域梯度幅值局部显著门控掩码特征图与最初的毫米波回波信号频域分布特征图进回波信号频域通道梯度分布特征图；计算所述毫米波回波信号频域高度梯度分布特征图、所述毫米波回波信号频域宽度梯度分布特征图和所述毫米波回波信号频域通道梯度分布特征图中对应位置特征值之间的二范数以得到所述毫米波回波信号频域梯度幅度分布特所述毫米波回波信号频域分布特征图中各个位置特征值进行沿高度方向的梯度幅度值计特征图中各个位置特征值进行沿宽度方向的梯度幅度值计算以得到所述毫米波回波信号沿通道方向的梯度幅度值计算以得到所述毫米波回波信号频域通道梯度分布分布特征图中的各个位置的梯度幅值局部描述算子以得到毫米波回波信号频域梯度幅值围和所述毫米波回波信号频域梯度幅度分布特征图计算毫米波回波信号频域梯度幅度分波信号频域梯度幅度分布特征图和所述毫米波回波信号频域梯度幅度分布邻域特征图的序列中的各个毫米波回波信号频域梯度幅度分布邻域特征图之间的按位置差分后与所述毫米波回波信号频域梯度幅度分布特征图进行按位置点除以得到毫米波回波信号频域梯征图的序列中的各个毫米波回波信号频域梯度相对幅度分布邻域特征图进行按位置点加后与所述毫米波回波信号频域梯度幅度分布邻域个数统计值进行按位置点除以得到所述征显著引擎以如下梯度显著特征增强公式进行处理以得到毫米波回波信号频域显著分布[0061]g:(i,j,k)=F(i+1,j,k)-F(i-1,j,k)[0062]gj(i,j,k)=F(i,j+1,k)-F(i,j-1,k)[0063]gx(i,j,k)=F(i,j,k+1)-F(i,j,k-1)[0067]F'=G日F[0068]其中，F(i+1,j,k)、F(i-1,j,k)、F(i,j+1,k)、F(i,j-1,k)、F(i,j,k+1)和F(i,j,k-1)分别为所述毫米波回波信号频域分布特征图中第(i+1,j,k)、(i-1,j,k)、(i,j+1,k)、(i,j-1,k)、(i,j,k+1)和(i,j,k-1)位置的特征值，g:(i,j,k)为所述毫米波回波信号频域分布特征图中沿高度方向的第i个位置的梯度幅度值，g;(i,j,k)为所述毫米波回波信号频域分布特征图中沿宽度方向的第j个位置的梯度幅度值，gx(i,j,k)为所述毫米波信号频域梯度幅度分布特征图中第(i,j,k)个位置的特征值，g(i-Ai,j-Aj,k-AK)为所述毫米波回波信号频域梯度幅度分布特征图中第(i-Ai,j-Aj,k-AK)个位置的特征值，A表示范围为(Ai,Aj,AK)的邻域，count(A)表示A中的元素个数，GMLD(i,j,k)表示毫米波回波信号频域梯度幅值局部显著分布特征图中第(i,j,k)个位置的特征值，GElu()表示高斯误差线性门控函数，{G(i,j,k)}表示毫米波回波信号频域梯度幅值局部显著门控掩码特征图中第(i,j,k)个位置的特征值，G为所述毫米波回波信号频域梯度幅值局部显著门控掩回波信号频域显著分布特征图。析以得到聚类分析结果；将所述聚类分析结果中的聚类中心的数量作为所述人员统计总测回波信号经ADC采样和快速傅里叶变换确定的毫米波回波采样点频域分布矩阵的毫米波征图的各个位置的梯度幅度值来构造类注意力空间维度门控掩码显著机制以凸显所述毫波回波信号频域显著分布特征图的聚类分析结果的[0073]计算所述毫米波回波信号频域显著分布特征图的所有特征值的绝对值之和与平方和的平方根以获得第一毫米波回波信号频域显著分布空间结构值和第二毫米波回波信一毫米波回波信号频域显著分布空间结构值，Wz表示第二毫米波回波信号频域显著分布波回波信号频域显著分布空间结构值减去所述特征值与所述特征值总数的乘积以获得的i个特征值，n表示所述毫米波回波信号频域显著分布特征图的所有特征值的特征值xi表示第一毫米波回波信号频域显著分布长程依赖值；[0079]计算所述特征值总数的平方根乘以所述特征值的乘积减去所述第二毫米波回波信号频域显著分布空间结构值以获得的第二毫米波回波信号频域显著分布长程依赖值著分布特征图的所有特征值的特征值总数，yi表[0080]将所述第一毫米波回波信号频域显著分布长程依赖值作为自然常数的指数计算得到的指数值与所述第二毫米波回波信号频域显著分布长程依赖值的倒数进行加权求和和可能存在的空间结构缺失导致分类器的权重基于特征地隐含推断空间结构信息使得收敛号进行ADC采样以将其转换为数字信号后，再利用快速傅里叶变换进行处理以将探测回波域分布矩阵中的关键信号频域分布特征，并基于该关键信号频域分布特征进行聚类分析，[0084]图2是根据一示例性实施例示出的一种基于毫米波雷达的人员感知数量统