一种对象识别方法及装置、设备、存储介质制造方法及图纸

本申请实施例公开了一种对象识别方法、装置、设备和存储介质，所述方法包括：获取利用多普勒传感器扫描自身探测区域内的对象而生成的点云图；根据所述点云图中点的分布信息，从所述自身探测区域中确定出目标区域；根据所述目标区域中频移大于第一特定频移的点，确定目标点集；根据所述目标点集，确定目标对象。确定目标对象。确定目标对象。

【技术实现步骤摘要】
一种对象识别方法及装置、设备、存储介质


[0001]本申请实施例涉及智能控制领域，涉及但不限于一种对象识别方法及装置、设备、存储介质。

技术介绍

[0002]多普勒传感器，一般通过发射天线发射信号，通过接收天线接收信号经对象反射形成的回波信号，并通过分析回波信号是否产生频移来判断对象是否为运动目标，以此来识别对象是人体或物体，然而由于室内环境复杂，墙面等会反射信号，容易造成多径现象，即会形成多个对象的虚像，影响对象的识别。

技术实现思路

[0003]有鉴于此，本申请实施例提供一种对象识别方法及装置、设备、存储介质。
[0004]第一方面，本申请实施例提供一种对象识别方法，获取利用多普勒传感器扫描自身探测区域内的对象而生成的点云图；根据所述点云图中点的分布信息，从所述自身探测区域中确定出目标区域；根据所述目标区域中频移大于第一特定频移的点，确定目标点集；根据所述目标点集，确定目标对象。
[0005]第二方面，本申请实施例提供一种对象识别装置，所述装置包括：获取模块，用于获取利用多普勒传感器扫描自身探测区域内的对象而生成的点云图；第一确定模块，用于根据所述点云图中点的分布信息，从所述自身探测区域中确定出目标区域；第二确定模块，用于根据所述目标区域中频移大于第一特定频移的点，确定目标点集；第三确定模块，用于根据所述目标点集，确定目标对象。
[0006]第三方面，本申请实施例提供一种对象识别设备，包括存储器和处理器，所述存储器存储有可在处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时实现本申请实施例第一方面所述对象识别方法中的步骤。
[0007]第四方面，本申请实施例提供一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，该计算机程序被处理器执行时实现本申请实施例第一方面所述对象识别方法中的步骤。
[0008]本申请实施例中，通过根据多普勒传感器扫描对象生成的点云图的分布信息，确定目标区域，并根据目标区域中频移大于第一特定频移的点，确定目标点集，进而确定目标对象，从而通过仅分析目标区域内的点，以减小由于多径效应在目标区域之外形成的目标对象的虚像对实际目标对象的判断造成的干扰影响，进而能够更准确地进行目标对象的识别。
附图说明
[0009]图1为本申请实施例一种对象识别方法的流程示意图；
[0010]图2为本申请实施例一种点云图的生成示意图；
[0011]图3为本申请实施例一种对点云图中的点进行曲线拟合的方法示意图；
[0012]图4为本申请实施例一种确定目标区域的方法示意图；
[0013]图5为本申请实施例另一种点云图的生成示意图；
[0014]图6为本申请实施例另一种对点云图中的点进行曲线拟合的方法示意图；
[0015]图7为本申请实施例另一种确定目标区域的方法示意图；
[0016]图8为本申请实施例一种对象识别装置的组成结构示意图；
[0017]图9为本申请实施例一种对象识别设备的硬件实体示意图。
具体实施方式
[0018]下面结合附图和实施例对本申请的技术方案进一步详细阐述。
[0019]图1为本申请实施例提供的对象识别方法的实现流程示意图，如图1所示，该方法包括：
[0020]步骤102：获取利用多普勒传感器扫描自身探测区域内的对象而生成的点云图；
[0021]其中，多普勒传感器可以是利用多普勒效应原理，测量不同距离的对象的运动速度等信息的传感器；它通过向对象发射微波信号，如雷达波，然后分析对象反射回来的回波信号的频率变化，比较发射频率和反射频率的差异，以及发射相位和反射相位的变化等，可以测量出对象相对于多普勒传感器的运动速度等信息；所述多普勒传感器可以是毫米波雷达传感器。
[0022]所述自身探测范围可以是毫米波雷达传感器能够接收对象反射回来的回波信号的空间范围；由于毫米波雷达传感器的探测范围有限，对于一些信噪比小于特定的信噪比阈值的回波信号可能接收不到，因此，可以将所述自身探测范围理解为信噪比不小于所述信噪比阈值的回波信号的空间范围。
[0023]所述对象可以是墙壁、橱柜、桌椅、人、花盆等任何能被多普勒传感器探测到的事物；所述点云图可以是利用多普勒传感器发出的信号照射到对象表面，再反射回来的回波信号而形成的可以反映对象的分布情况的图，所述回波信号携带对象的方位、距离等信息，每个对象在被多普勒传感器扫描的情况下，可以生成多个点组成的点集，多个对象则可以生成由多个点集组成的点云图；所述点集中点的分布情况可以反映对象的大小和形状等信息；图2为本申请实施例一种点云图的生成示意图，参见图2，毫米波雷达传感器201扫描自身探测范围202内的对象可以生成点云图203。
[0024]步骤104：根据所述点云图中点的分布信息，从所述自身探测区域中确定出目标区域；
[0025]其中，点云图中点的分布信息可以用于判断点云图中点与点之间的相互关系，所述分布信息可以是密集分布、稀疏分布或均匀分布等；所述目标区域可以是某个房间组成的房间区域等。
[0026]由于不同对象的位置不同、形状不同、对于雷达波的反射率不同等因素，会使生成的点云图中点的分布呈一定规律，如墙面和椅子对于雷达波的反射率不同，因此，可以根据点云图中点的分布信息，确定出墙面所在的区域，并根据墙面所在的区域，从自身探测区域中确定出房间区域。
[0027]步骤106：根据所述目标区域中频移大于第一特定频移的点，确定目标点集；
[0028]其中，频移又称多普勒频移，是指由于多普勒传感器和对象之间的距离发生变化
产生的多普勒效应而造成的发射信号和回波信号的频率之差；由于频移与对象的运动速度呈正相关，因此，可以从多个点集中确定出频移较大的点组成的点集，这些点集所表征的对象的运动速度也相对较大。
[0029]步骤108：根据所述目标点集，确定目标对象。
[0030]其中，所述目标对象可以是人，由于人或者动物等对象是运动的，墙面、桌凳等物体一般都是静止不动的，因此，可以认为频移较大的点组成的目标点集有可能是人或动物等对象，并可以结合目标点集中点的分布规律、形状、大小等因素对人进行识别。
[0031]在本申请实施例中，通过根据多普勒传感器扫描对象生成的点云图的分布信息，确定目标区域，并根据目标区域中频移大于第一特定频移的点，确定目标点集，进而确定目标对象，从而通过仅分析目标区域内的点，以减小由于多径效应在目标区域之外形成的目标对象的虚像对实际目标对象的判断造成的干扰影响，进而能够更准确地进行目标对象的识别。
[0032]本申请实施例再提供一种对象方法，所述方法可以包括步骤202至步骤212：
[0033]步骤202：获取利用多普勒传感器扫描自身探测区域内的对象而生成的点云图；
[0034]步骤204：根据所述点云图中点的分布信息，确定需要拟合的曲线的条数；
[0035]其中，所述拟合的方法可以是曲线拟合，曲线拟合是指用连续曲线近似本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种对象识别方法，其特征在于，所述方法包括：获取利用多普勒传感器扫描自身探测区域内的对象而生成的点云图；根据所述点云图中点的分布信息，从所述自身探测区域中确定出目标区域；根据所述目标区域中频移大于第一特定频移的点，确定目标点集；根据所述目标点集，确定目标对象。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述点云图中点的分布信息，从所述自身探测区域中确定出目标区域，包括：根据所述点云图中点的分布信息，确定需要拟合的曲线的条数；根据所述点云图中点的分布信息和所述条数，对所述自身探测区域内的点进行曲线拟合，得到拟合后的所述条数的目标曲线；根据所述目标曲线的位置，从所述自身探测区域中确定出目标区域。3.根据权利要求1或2所述的方法，其特征在于，所述根据所述目标区域中频移大于第一特定频移的点，确定目标点集，包括：将所述目标区域中频移大于第一特定频移的点的集合，确定为待考察点集；利用聚类算法，从所述待考察点集中筛选出孤立点；将所述待考察点集中除所述孤立点外的点的集合确定为目标点集。4.根据权利要求1或2所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：确定所述目标点集的属性信息；根据所述目标点集的属性信息，确定所述目标对象的特征信息；根据所述目标对象的特征信息，对设备进行控制。5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，在所述目标对象的特征信息为所述目标对象的频移和所述目标对象的位置的情况下，所述根据所述目标对象的特征信息，对设备进行控制，包括：根据所述目标对象的频移和所述目标对象的位置，确定设备的工作模式；控制所述设备以所述工作模式进行工作。6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，所述设备包括空调；在所述设备为空调的情况下，所述设备的工作模式包括所述空调的风速和送风模式，所述根据所述目标对象的频移和所述目标对象的位置，确定设备的工作模式，包括：在所述...

【专利技术属性】
技术研发人员：段晓华，郑伟锐，梁文潮，罗彪，李华海，
申请(专利权)人：广东美的制冷设备有限公司，
类型：发明
国别省市：