本发明专利技术公开了一种基于时‑距包围盒目标截取的多目标分割方法、步态识别方法、装置、系统和存储介质，包括：采集超宽带雷达回波信号，形成元素值为回波信号强度、横纵坐标分别表示慢时间轴和快时间轴的回波信号矩阵，每个慢时间点对应的所有回波信号强度形成一个雷达帧；根据回波信号矩阵中回波信号强度的分布状态计算时‑距包围盒以框选出多个目标区域，所述时‑距包围盒为能够包围某个区域信号以实现快、慢时间轴分割的边界；利用基于深度学习构建的多目标识别模型对每个目标区域对应的子回波信号矩阵进行步态识别，以获得目标步态识别结果，实现基于超宽带雷达回波信号的多目标步态识别。
【技术实现步骤摘要】
基于时-距包围盒目标截取的多目标分割方法、步态识别方法、装置、系统和存储介质
本专利技术属于目标识别领域，具体涉及一种基于时-距包围盒目标截取的多目标分割方法、步态识别方法、装置、系统和存储介质。
技术介绍
在环境辅助生活(AmbientAssistedLiving,AAL)领域，识别人体身份是AAL系统为特定用户提供针对性服务的基础，而步态特征是识别身份的一种有效手段。相较于摄像头这种传统步态特征捕捉设备，雷达同样可以捕捉步态特征，且具有隐私泄露风险小、不受光照条件限制等优点。在多种体制的雷达中，超宽带(UWB)雷达抗干扰能力强、目标检测能力高，更适合用于捕捉人体目标自由行走时在回波信号的主频率周围产生的额外频率分量。因此，超宽带雷达是家庭场景中较为理想的步态特征采集设备。目前开展的雷达步态识别研究一般由数据表示与识别算法建模组成，前者的目的是从雷达回波中提取人体步态特征，后者则利用步态特征建立识别模型、判断目标身份。典型的数据表示方法有STFT、慢时间分割等，它们都是针对单人情况的频域表示方法，以往研究将这些表示方法与视觉模式分类算法、长短期记忆网络等识别算法相结合，实现了多种单人步态识别方法，如公开号为CN110456320A的专利申请公开了一种基于自由空间步态时序特征的超宽带雷达身份识别方法，再如公开号为CN110133610A的专利申请公开了一种基于时变距离-多普勒图的超宽带雷达动作识别方法。问题在于，上述表示方法不具备多人情况下分割目标的能力，但在实用场景中人体目标数量不一定唯一，多人步态识别更具实用意义。为实现多人步态识别，需要特定的数据表示方法，并结合与之适配的识别算法。
技术实现思路
鉴于上述，本专利技术的目的是提供一种基于时-距包围盒(Time-RangeBoundingBox，TRBB)目标截取的目标分割方法、步态识别方法、装置、系统和存储介质，在基于回波信号分布状态截取目标区域的基础上，实现基于超宽带雷达回波信号的多目标步态识别。为实现上述专利技术目的，本专利技术提供以下技术方案：第一方面，本专利技术实施例提供了一种基于时-距包围盒目标截取的超宽带雷达多目标分割方法，包括以下步骤：采集超宽带雷达回波信号，形成元素值为回波信号强度、横纵坐标分别表示慢时间轴和快时间轴的回波信号矩阵，每个慢时间点对应的所有回波信号强度形成一个雷达帧；根据回波信号矩阵中回波信号强度的分布状态计算时-距包围盒以框选出多个目标区域，所述时-距包围盒为能够包围某个区域信号以实现快、慢时间轴分割的边界。第二方面，本专利技术实施例提供了一种基于时-距包围盒目标截取的超宽带雷达多目标步态识别方法，包括以下步骤：利用第一方面所述的基于时-距包围盒目标截取的超宽带雷达多目标分割方法对采集的回波信号矩阵进行目标分割，获得目标区域；利用基于深度学习构建的多目标识别模型对每个目标区域对应的子回波信号矩阵进行步态识别，以获得目标步态识别结果。第三方面，本专利技术实施例提供一种基于时-距包围盒目标截取的超宽带雷达多目标步态识别装置，包括：采集模块，用于采集超宽带雷达回波信号，形成元素值为回波信号强度、横纵坐标分别表示慢时间轴和快时间轴的回波信号矩阵，每个慢时间点对应的所有回波信号强度形成一个雷达帧；目标区域分割模块，用于根据回波信号矩阵中回波信号强度的分布状态计算时-距包围盒以框选出多个目标区域，所述时-距包围盒为能够包围某个区域信号以实现快、慢时间轴分割的边界；识别模块，用于利用基于深度学习构建的多目标识别模型对每个目标区域对应的子回波信号矩阵进行步态识别，以获得目标步态识别结果。第四方面，本专利技术实施例提供了一种基于时-距包围盒目标截取的超宽带雷达多目标步态识别系统，包括存储器、处理器以及存储在所述存储器中并可在所述处理器上执行的计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时实现第二方面所述的基于时-距包围盒目标截取的超宽带雷达多目标步态识别方法。第五方面，本专利技术实施例提供了一种计算机存储介质，其上存储有计算机程序，所述计算机程序被处理执行时实现第二方面所述的基于时-距包围盒目标截取的超宽带雷达多目标步态识别方法的步骤。与现有技术相比，本专利技术提供的技术方案具有的有益效果至少包括：提出了时-距包围盒的概念，在超宽带雷达回波信号表示为形成元素值为回波信号强度、横纵坐标分别表示慢时间轴和快时间轴的回波信号矩阵的基础上，将回波信号矩阵中回波信号强度的分布状态看作图像，利用时-距包围盒框选出多个目标区域后，利用深度学习构建的多目标识别模型对目标区域进行识别获得识别结果。这样能够实现在雷达检测域中存在任意多个目标的情况下识别每个人体目标的步态。附图说明为了更清楚地说明本专利技术实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图做简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本专利技术的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动前提下，还可以根据这些附图获得其他附图。图1是本专利技术实施例提供的基于时-距包围盒目标截取的目标分割方法的流程图；图2是本专利技术实施例提供的时-距包围盒的原理图；图3是本专利技术实施例提供的降低畸变程度的流程图；图4是本专利技术实施例提供的时-距包围盒的顶点坐标推理原理示意图；图5是本专利技术实施例提供的双人情况下的利用时-距包围盒截取目标区域的流程图；图6是本专利技术实施例提供的基于时-距包围盒目标截取的超宽带雷达多目标步态识别方法的流程框图。图7是本专利技术实施例提供的三组目标组的信号矩阵的利用时-距包围盒截取目标区域的结果图；图8是本专利技术实施例提供的三组目标组的步态识别结果图；图9是本专利技术实施例提供的基于时-距包围盒目标截取的超宽带雷达多目标步态识别装置的结构示意图。具体实施方式为使本专利技术的目的、技术方案及优点更加清楚明白，以下结合附图及实施例对本专利技术进行进一步的详细说明。应当理解，此处所描述的具体实施方式仅仅用以解释本专利技术，并不限定本专利技术的保护范围。为了解决超宽带雷达多人识别的目标分割问题，实施例提供了一种基于时-距包围盒目标截取的超宽带雷达多目标分割方法，基于时-距包围盒目标截取的超宽带雷达多目标步态识别方法、装置、系统和存储介质。主要的应用场景包括但不限于家庭门关处——利用步态特征识别陌生人的闯入、室内空旷处——判断老年人们的步态变化以预警相应疾病等。实施例中，目标是指需要被识别步态的生物体，如人类或者动物等。基于超宽带雷达回波信号的分布状态，本专利技术实施例提供了一个时-距包围盒的概念，该时-距包围盒为能够包围某个区域信号以实现快、慢时间轴分割的边界，是一种用于从回波信号矩阵中抽取步行回波、实现多目标分离的超宽带雷达数据表示，利用该时-距包围盒可以分割多个目标区域，下面针对时-距包围盒的进行详细说明。UWB雷达接收器在对超宽带雷达回波信号进行相参积累后，通过快时间上的高速本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.一种基于时-距包围盒目标截取的超宽带雷达多目标分割方法，其特征在于，包括以下步骤：/n采集超宽带雷达回波信号，形成元素值为回波信号强度、横纵坐标分别表示慢时间轴和快时间轴的回波信号矩阵，每个慢时间点对应的所有回波信号强度形成一个雷达帧；/n根据回波信号矩阵中回波信号强度的分布状态计算时-距包围盒以框选出多个目标区域，所述时-距包围盒为能够包围某个区域信号以实现快、慢时间轴分割的边界。/n
【技术特征摘要】
1.一种基于时-距包围盒目标截取的超宽带雷达多目标分割方法，其特征在于，包括以下步骤：
采集超宽带雷达回波信号，形成元素值为回波信号强度、横纵坐标分别表示慢时间轴和快时间轴的回波信号矩阵，每个慢时间点对应的所有回波信号强度形成一个雷达帧；
根据回波信号矩阵中回波信号强度的分布状态计算时-距包围盒以框选出多个目标区域，所述时-距包围盒为能够包围某个区域信号以实现快、慢时间轴分割的边界。
2.如权利要求1所述的基于时-距包围盒目标截取的超宽带雷达多目标分割方法，其特征在于，所述根据回波信号矩阵中回波信号强度的分布状态计算时-距包围盒以框选出多个目标区域包括：
对回波信号矩阵进行帧间差分滤波和边界平滑处理，得到连通图；
将连通图沿着慢时间轴等间隔分割成多个子图后，对每个子图内部所有像素点基于像素值进行聚类，确定聚类中心作为目标点；
依据相邻子图中对应目标点确定目标轨迹，基于目标轨迹计算时-距包围盒。
3.如权利要求2所述的基于时-距包围盒目标截取的超宽带雷达多目标分割方法，其特征在于，在确定目标轨迹之前，根据回波信号矩阵中雷达帧的最大宽度判断子图中多个目标点之间是否被遮挡，并筛选未遮挡的目标点用于确定目标轨迹。
4.如权利要求2或3所述的基于时-距包围盒目标截取的超宽带雷达多目标分割方法，其特征在于，所述边界平滑处理包括：对回波信号矩阵进行灰度拉伸、自适应阈值二值化以及形态学处理，得到连通图。
5.如权利要求2或3所述的基于时-距包围盒目标截取的超宽带雷达多目标分割方法，其特征在于，所述依据相邻子图中对应目标点确定目标轨迹包括：针对所有用于确定目标轨迹的目标点，认为相邻多张子图中用于区分目标点的标识相同的目标点属于同一目标，将属于同一目标的所有目标点按照慢时间轴连接形成目标轨迹。
6.如权利要求2或3所述的基于时-距包围盒目标截取的超宽带雷达多目标分割方法，其特征在于，所述基于目标轨迹计算时-距包围盒包括：针对属于同一目标的相邻两个目标点，将这两个目标点作为左右基准点，然后结合雷达帧的最大宽度沿快时间轴和慢时间轴分割回波信号矩...
【专利技术属性】
技术研发人员：周金海，常阳，周世镒，吴耿俊，雷雯，
申请(专利权)人：浙江大学，
类型：发明
国别省市：浙江;33
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