【技术实现步骤摘要】
本申请涉及毫米波生物雷达领域，具体涉及一种基于毫米波生物雷达的室内人员主动定位感知方法及系统。
技术介绍
1、随着智能家居和物联网技术的快速发展，室内人员定位与感知在安全监控、智能家居管理、健康监测等领域变得越来越重要。传统的室内定位方法如蓝牙、wi-fi、超宽带（uwb）等虽然在某些场景下能够满足定位需求，但在精度、成本、功耗等方面各有局限性。
2、毫米波雷达具有穿透性强、抗干扰能力高和实时性好的优点，能够在复杂的室内环境中有效探测到人员的存在，实现室内人员的感知和定位。中国专利cn116165650a公开了一种基于毫米波生物雷达的室内人员主动定位感知系统及方法，其能够利用毫米波生物雷达传感器设备获取覆盖范围内的人员探测回波数据，并对这些回波数据进行数据识别、汇总、分析处理，进而得到人员目标的空间坐标、速度和角度数据，进一步再将这些信息在电子地图上进行可视化展示，完成室内人员主动定位感知。
3、尽管上述室内人员主动定位感知方案能够对室内人员进行定位感知，但是其在人员目标识别和定位的精准度方面存在局限性。具体来说，上述方案只是对回波数据进行简单处理来提取人员的空间坐标等信息，这样可能无法有效地从复杂环境中区分人员与其他物体，导致定位结果不够准确。例如，如果环境中存在与人员形状相似的物体，如背包、衣物堆叠等，系统可能无法准确区分，从而将其误认为是人员，导致对于室内人员的定位感知出现错误，出现误报问题。
4、因此，需要一种优化的基于毫米波生物雷达的室内人员主动定位感知方案以解决上述技术问题。>
技术实现思路
1、考虑到以上问题而做出了本申请。本申请的一个目的是提供一种基于毫米波生物雷达的室内人员主动定位感知方法及系统。
2、本申请的实施例提供了一种基于毫米波生物雷达的室内人员主动定位感知方法，其包括：
3、获取毫米波雷达覆盖范围内的人员探测回波数据；
4、使用数字波速合成算法对所述人员探测回波数据进行处理以得到目标点云信息；
5、对所述目标点云信息进行局部点云关联特征提取以得到目标点云局部关联特征图；
6、将所述目标点云局部关联特征图输入特征分布梯度掩码显著器以得到目标点云局部显著关联特征图；
7、基于所述目标点云局部显著关联特征图，生成人员目标语义分割结果，并确定人员目标的空间坐标。
8、例如，根据本申请的实施例的基于毫米波生物雷达的室内人员主动定位感知方法，其中，对所述目标点云信息进行局部点云关联特征提取以得到目标点云局部关联特征图，包括：将所述目标点云信息输入基于三维卷积神经网络模型的局部点云关联特征提取器以得到所述目标点云局部关联特征图。
9、例如，根据本申请的实施例的基于毫米波生物雷达的室内人员主动定位感知方法，其中，将所述目标点云局部关联特征图输入特征分布梯度掩码显著器以得到目标点云局部显著关联特征图，包括：
10、计算所述目标点云局部关联特征图中各个位置的多向梯度值分布，并基于所述各个位置的多向梯度值分布确定所述目标点云局部关联特征图中各个位置的梯度幅度值以得到目标点云局部关联特征梯度幅度分布特征图；
11、计算所述目标点云局部关联特征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目标点云局部关联特征梯度幅值局部显著分布特征图；
12、将所述目标点云局部关联特征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目标点云局部关联特征梯度幅值局部显著门控掩码特征图；
13、计算所述目标点云局部关联特征梯度幅值局部显著门控掩码特征图与所述目标点云局部关联特征图之间的按位置点乘以得到所述目标点云局部显著关联特征图。
14、例如，根据本申请的实施例的基于毫米波生物雷达的室内人员主动定位感知方法，其中，计算所述目标点云局部关联特征图中各个位置的多向梯度值分布，并基于所述各个位置的多向梯度值分布确定所述目标点云局部关联特征图中各个位置的梯度幅度值以得到目标点云局部关联特征梯度幅度分布特征图，包括：
15、对所述目标点云局部关联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目标点云局部关联特征高度梯度分布特征图；
16、对所述目标点云局部关联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目标点云局部关联特征宽度梯度分布特征图；
17、对所述目标点云局部关联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目标点云局部关联特征通道梯度分布特征图；
18、计算所述目标点云局部关联特征高度梯度分布特征图、所述目标点云局部关联特征宽度梯度分布特征图和所述目标点云局部关联特征通道梯度分布特征图中对应位置特征值的平方和的平方根以得到所述目标点云局部关联特征梯度幅度分布特征图。
19、例如，根据本申请的实施例的基于毫米波生物雷达的室内人员主动定位感知方法，其中，对所述目标点云局部关联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目标点云局部关联特征通道梯度分布特征图，包括：计算所述目标点云局部关联特征图中沿通道维度方向的第(k+1)个位置的特征值和第(k-1)个位置的特征值之差以得到所述目标点云局部关联特征通道梯度分布特征图中第k个位置的通道梯度幅度值。
20、例如，根据本申请的实施例的基于毫米波生物雷达的室内人员主动定位感知方法，其中，计算所述目标点云局部关联特征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目标点云局部关联特征梯度幅值局部显著分布特征图，包括：
21、确定梯度幅值局部邻域范围，并基于所述梯度幅值局部邻域范围和所述目标点云局部关联特征梯度幅度分布特征图计算目标点云局部关联特征梯度幅度分布邻域特征图的序列；
22、统计所述目标点云局部关联特征梯度幅度分布邻域特征图的序列中特征图的个数以得到目标点云局部关联特征梯度幅度分布邻域个数统计值；
23、计算所述目标点云局部关联特征梯度幅度分布特征图和所述目标点云局部关联特征梯度幅度分布邻域特征图的序列中的各个目标点云局部关联特征梯度幅度分布邻域特征图之间的按位置差分后与所述目标点云局部关联特征梯度幅度分布特征图进行按位置点除以得到目标点云局部关联特征梯度相对幅度分布邻域特征图的序列；
24、对所述目标点云局部关联特征梯度相对幅度分布邻域特征图的序列中的各个目标点云局部关联特征梯度相对幅度分布邻域特征图进行按位置点加后与所述目标点云局部关联特征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目标点云局部关联特征梯度幅值局部显著分布特征图。
25、例如，根据本申请的实施例的基于毫米波生物雷达的室内人员主动定位感知方法，其中，基于所述目标点云局部显著关联特征图，生成人员目标语义分割结果，并确定人员目标的空间坐标，包括：
26、将所述目标点云局部显著关联特征图输入基于分本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.基于毫米波生物雷达的室内人员主动定位感知方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的基于毫米波生物雷达的室内人员主动定位感知方法，其特征在于，对所述目标点云信息进行局部点云关联特征提取以得到目标点云局部关联特征图，包括：将所述目标点云信息输入基于三维卷积神经网络模型的局部点云关联特征提取器以得到所述目标点云局部关联特征图。
3.根据权利要求2所述的基于毫米波生物雷达的室内人员主动定位感知方法，其特征在于，将所述目标点云局部关联特征图输入特征分布梯度掩码显著器以得到目标点云局部显著关联特征图，包括：
4.根据权利要求3所述的基于毫米波生物雷达的室内人员主动定位感知方法，其特征在于，计算所述目标点云局部关联特征图中各个位置的多向梯度值分布，并基于所述各个位置的多向梯度值分布确定所述目标点云局部关联特征图中各个位置的梯度幅度值以得到目标点云局部关联特征梯度幅度分布特征图，包括：
5.根据权利要求4所述的基于毫米波生物雷达的室内人员主动定位感知方法，其特征在于，对所述目标点云局部关联特征图中各个位置特征值进行沿通道方向的梯度幅度值
6.根据权利要求5所述的基于毫米波生物雷达的室内人员主动定位感知方法，其特征在于，计算所述目标点云局部关联特征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目标点云局部关联特征梯度幅值局部显著分布特征图，包括：
7.根据权利要求6所述的基于毫米波生物雷达的室内人员主动定位感知方法，其特征在于，基于所述目标点云局部显著关联特征图，生成人员目标语义分割结果，并确定人员目标的空间坐标，包括：
8.基于毫米波生物雷达的室内人员主动定位感知系统，其特征在于，包括：
9.根据权利要求8所述的基于毫米波生物雷达的室内人员主动定位感知系统，其特征在于，所述局部点云关联特征提取模块，用于：将所述目标点云信息输入基于三维卷积神经网络模型的局部点云关联特征提取器以得到所述目标点云局部关联特征图。
10.根据权利要求9所述的基于毫米波生物雷达的室内人员主动定位感知系统，其特征在于，所述梯度掩码模块，用于：
...【技术特征摘要】
1.基于毫米波生物雷达的室内人员主动定位感知方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的基于毫米波生物雷达的室内人员主动定位感知方法，其特征在于，对所述目标点云信息进行局部点云关联特征提取以得到目标点云局部关联特征图，包括：将所述目标点云信息输入基于三维卷积神经网络模型的局部点云关联特征提取器以得到所述目标点云局部关联特征图。
3.根据权利要求2所述的基于毫米波生物雷达的室内人员主动定位感知方法，其特征在于，将所述目标点云局部关联特征图输入特征分布梯度掩码显著器以得到目标点云局部显著关联特征图，包括：
4.根据权利要求3所述的基于毫米波生物雷达的室内人员主动定位感知方法，其特征在于，计算所述目标点云局部关联特征图中各个位置的多向梯度值分布，并基于所述各个位置的多向梯度值分布确定所述目标点云局部关联特征图中各个位置的梯度幅度值以得到目标点云局部关联特征梯度幅度分布特征图，包括：
5.根据权利要求4所述的基于毫米波生物雷达的室内人员主动定位感知方法，其特征在于，对所述目标点云局部关联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目标点云局部关联特征通道梯度分布特征图，包括：计算所述目标点云局部...
【专利技术属性】
技术研发人员：张雪，张黄河，
申请(专利权)人：北京中成康富科技股份有限公司，
类型：发明
国别省市：
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