一种基于KNN算法的毫米波雷达室内人员检测方法
基本信息
| 申请号 | CN202110629713.4 | 申请日 | - |
| 公开（公告）号 | CN113093170B | 公开（公告）日 | 2021-08-13 |
| 申请公布号 | CN113093170B | 申请公布日 | 2021-08-13 |
| 分类号 | G01S13/58;G01S13/66;G01S13/88;G01S7/41;G06K9/62;G06T7/277;G06T7/246 | 分类 | 测量；测试; |
| 发明人 | 张习之 | 申请（专利权）人 | 长沙莫之比智能科技有限公司 |
| 代理机构 | 长沙大珂知识产权代理事务所（普通合伙） | 代理人 | 伍志祥 |
| 地址 | 410205 湖南省长沙市高新开发区尖山路39号长沙中电软件园有限公司总部大楼8楼0803—0810 | ||
| 法律状态 | - | ||
摘要
| 摘要 | 本发明公开了一种基于KNN算法的毫米波雷达室内人员检测方法，其特征在于，包括以下步骤：设置样本数据对KNN分类器进行训练，得到K值；对毫米波雷达回波信号进行ADC数据采集，得到采样数据；对所述采样数据进行FFT处理，得到CFAR点云数据；对所述点云数据进行聚类与轨迹跟踪；提取点云数据聚类后得到的点云特征，提取轨迹跟踪后得到的轨迹跟踪特征，输出目标特征向量；将所述目标特征向量输入至步骤1中训练的KNN分类器中，利用步骤1中得到的K值进行预测，得到初步预测结果；将所述初步预测结果输入至后处理器中，得到最终分类结果。该方法可以准确的实现人与其他运动目标的精确分类，从而对室内人员进行准确检测与统计。 |
