[发明专利]毫米波雷达成像与模式识别

说明书

本发明涉及一种毫米波雷达成像方法，通过获得标准湿度和温度下的数据以及毫米波雷达在不同湿度和温度下的实际检测数据，通过训练系统分析湿度和温度参数对于毫米波雷达成像的影响因子，根据该影响因子反馈修正该毫米波雷达成像的结果数据，将该修正后的毫米波雷达成像结果与高分辨热成像设备进行融合获得最终成像结果。本发明的毫米波雷达成像方法实时性与鲁棒性好，误报率低、受环境影响小。

技术领域

本发明涉及人工智能领域，具体涉及一种毫米波雷达的成像技术与模式识别技术。

背景技术

机器视觉系统通过采用感光元件模拟人眼的视觉系统，采用图像处理技术模拟人脑对图片的处理，从而实现感知现实空间信息，具有获取信息量大，该技术发展较为迅速、探测范围广等优点，而且近年来对计算机学科对人工智能的深入研究，无疑极大地推动了机器视觉对目标智能化识别的发展。针对于视觉系统，最为重要的是实时性与鲁棒性，同时保证视觉系统正常工作，降低其误报率，这不但取决于各类机器视觉传感器本身的性能，还涉及到多传感器的融合以及传感器数据修正等等多方面的问题。

在现有的多种机器视觉传感器中，毫米波雷达由于其优异的性能以及较低的成本，广泛地应用于自动驾驶、智能识别检测等多个领域。毫米波雷达是工作在毫末波波段(millimeter wave)探测的雷达。通常毫米波是指30-300GHz频域(波长1-10nm)的波段。毫米波的波长介于微波和厘米波之间，因此毫米波雷达兼有微波雷达和光电雷达的优点。但是毫米波雷达目前还存在：1)在雨、雾和湿雪等高潮湿环境中的信号衰减以及2)测量信号受到温度变化影响比较大的问题。

综上所述，需要提出一种实时性与鲁棒性好，误报率低、受环境影响小的基于毫米波雷达的成像技术。

发明内容

本发明所要解决的技术问题是：提出一种实时性与鲁棒性好，误报率低、受环境影响小的基于毫米波雷达的成像技术。

本发明解决其技术问题所采取的技术方案是：

一种毫米波雷达成像方法，通过获得标准湿度和温度下的数据以及毫米波雷达在不同湿度和温度下的实际检测数据，通过训练系统分析湿度参数对于毫米波雷达成像的影响因子，根据该影响因子反馈修正该毫米波雷达成像的结果数据，将该修正后的毫米波雷达成像结果与高分辨热成像设备进行融合获得最终成像结果。

优选地，标准湿度/温度为某一地区的常规湿度/温度。

优选地，该标准湿度为25％至40％之间，标准温度在20-30摄氏度之间。

优选地，实际检测数据包括：湿度、温度、毫米波雷达发射频率和接收频率信号数据。

优选地，毫米波雷达信号数据包括信号发射-返回时间、发射信号强度、发射信号频率，反射信号强度、反射信号频率。数据检测步骤还包括使用高分辨热成像设备对测试距离和/或产品类型和表面的测试。

优选的，通过训练系统分析湿度参数对于毫米波雷达成像的影响因子包括获得湿度-发射信号-测试距离-测试表面-接受信号的关系的步骤。

优选的，该方法还包括将毫米波雷达的修正数据和高分辨热成像设备的数据进行融合处理获得最终的探测结果。

优选的，毫米波雷达成像系统包括毫米波雷达1、湿度测量装置2、温度测量装置3、高分辨热成像设备4、训练学习系统5、处理器6、模式识别设备7。，该毫米波雷达成像系统用于执行如权利要求1所述的毫米波雷达成像方法。

优选的，湿度和温度测量装置可以毫米波雷达的外壳外壁或者外壳内壁上。

优选的，该毫米波雷达包括信号发射器和信号接收器。

本发明提供的毫米波雷达成像与模式识别能够实现实时性与鲁棒性好，误报率低、受环境影响小的技术效果。

附图说明