【CN109920185A】一种基于毫米波雷达与视频数据融合检测移动目标的方法【专利】

(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 (43)申请公布日 (21)申请号 201910304182.4

(22)申请日 2019.04.16

(71)申请人 中科九度（北京）空间信息技术有限

责任公司

地址 100089 北京市海淀区北四环西路19

号22号楼1层2号

(72)发明人 师秀娟　赵军辉　徐成华　魏育成　

(74)专利代理机构 北京志霖恒远知识产权代理

事务所(普通合伙) 11435

代理人 王雨桐

(51)Int.Cl.

G08B 13/196(2006.01)

G01S 13/06(2006.01)

G01S 13/72(2006.01)

(54)发明名称一种基于毫米波雷达与视频数据融合检测移动目标的方法(57)摘要本发明公开了一种基于毫米波雷达与视频数据融合检测移动目标的方法，具体包括：采用高清摄像头以及毫米波雷达进行全天候周界入侵目标探测，并将采集的高清摄像头以及毫米波雷达数据实时上传到服务器，然后依据算法进行深度识别检测入侵目标。本发明通过将毫米波雷达及高清摄像头结合使用，解决了现有周界安防系统在目标识别率低和适应特殊环境能力差的问题，具有目标检测准确性和可靠性高、适应云雨雪等特殊环境、降低部署和维护成本的优点，更重要的是解决了目前跟踪目标无法可视化展

示的迫切问题。权利要求书2页 说明书4页 附图3页CN 109920185 A 2019.06.21

C N 109920185

A

权　利　要　求　书1/2页CN 109920185 A

1.一种基于毫米波雷达与视频数据融合检测移动目标的方法，其特征在于：采用高清摄像头以及毫米波雷达进行全天候周界入侵目标探测，并将采集的高清摄像头以及毫米波雷达数据实时上传到服务器，然后依据算法进行深度识别检测入侵目标；

所述算法的具体流程为：

A、特征提取：对获取的两组目标检测数据进行预处理以及特征提取；

B、数据融合：对提取的两类单一的特征数据进行融合分析，使检测区域达到无缝覆盖，同时提高目标检测判断的置信度；

C、分级报警：通过数据融合和深度分析在确认有目标入侵后，根据设定规则确定报警等级，向用户后台进行报警，并向入侵目标通过声光方式进行警告；

D、可视化展示：将时空配准后的特征数据与GIS数据准确关联，使报警信息发出的同时，后台服务器自动弹出入侵目标的跟踪定位地图；同时通过高清摄像头自动调焦调取现场视频画面。

2.根据权利要求1所述的基于毫米波雷达与视频数据融合检测移动目标的方法，其特征在于：将高清摄像头以及毫米波雷达进行联动处理，在毫米波雷达检测到异常入侵且获取目标方位后，立即调整对应高清摄像头的角度和焦距，对目标进行锁定。

3.根据权利要求2所述的基于毫米波雷达与视频数据融合检测移动目标的方法，其特征在于：当白天有入侵目标时，依靠高清摄像头以及毫米波雷达共同识别获取目标的种类，进而判断是否为周界入侵目标。

4.根据权利要求3所述的基于毫米波雷达与视频数据融合检测移动目标的方法，其特征在于：当晚上高清摄像头无法准确检测目标时，依靠毫米波雷达进行周界入侵目标探测。

5.根据权利要求4所述的基于毫米波雷达与视频数据融合检测移动目标的方法，其特征在于：所述特征提取的具体步骤包括：

a、特征提取：依据标准对目标运动特征、几何结构特征、光谱特征、图像特征数据进行统一形式的数据描述；其中，图像特征包括边缘和直线特征、纹理特征、光谱特征；

b、目标特征信息优选：由于特征信息比较多会造成比较复杂的计算量，同时降低特征所反映信息的精确性，因此，对目标特征信息进行优选，从而减少特征值的误差。

6.根据权利要求5所述的基于毫米波雷达与视频数据融合检测移动目标的方法，其特征在于：所述数据融合的具体步骤包括：

a、图像空间配准：通过特征描述算子及相似性测度建立所提取的两类单一特征数据之间的对应关系，然后通过变换模型估计对图像之间的几何畸变情况进行参数估计，最后利用坐标变换与插值的方式将输入图像做相应参数变换使之与参考图像处于同一坐标系下，由此完成图像空间配准；

b、图像时间配准：由于单一传感器是独立的相互之间不能干涉，所以在采样频率上是不同的，因此采用多线程分别处理毫米波雷达数据和高清摄像头数据，对二者进行时间配准，使之达到时间上的同步；

c、特征融合：完成两类特征数据的时空配准后对其进行融合处理，以此得到更加精确的特征信息；融合的特征包括目标的纵距离、横向距离、横向速度、目标宽度、目标分类；

d、移动目标轨迹计算：通过融合后的图像特征数据提取运动目标，并测定目标的方位角和高低角信息，然后通过深度学习的方法训练神经网络，给出目标识别结果，同时对目标

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