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申请/专利权人：苏州承泰科技有限公司
摘要：本发明属于汽车雷达技术领域，具体涉及一种基于多特征综合判别舱内活体类型的方法，通过在不增加硬件资源条件下，改进信号处理算法，通过DBF提升FOV探测区域，单颗雷达探测区域可覆盖乘用车前后两排座椅区域，有效降低了车厂硬件成本和走线复杂度，采用多维特征综合判别舱内活体的类型，可显著提升复杂场景下人员类型的检测正确率和抗干扰能力，通过实车测试综合正确率可达95％以上，且雷达体积小、重量轻，接口简单，可全场景使用，不受车内天窗尺寸影响，可适配车厂各种车型。
主权项：1.一种基于多特征综合判别舱内活体类型的方法，其特征在于，包括：S1、将毫米波雷达安装于舱内车顶上，并依据天线和波形配置，配置毫米波雷达的信号发送和接收，对接收的回波数据完成2D-FFT处理，提取零多普勒数据；S2、在所述零多普勒数据中分别选取一组方位维和俯仰维通道，并对连续若干帧的零多普勒信号进行DBF处理，其中，DBF角度选取分别为主副驾座椅位置对应的方位角和前后排座椅位置对应的俯仰角；S3、取出两维DBF累积结果的峰值并对应相乘相加，分别得到前后排对应的幅值结果Pfront及Prear，基于预先采集的数据得到前后排有人存在时的Pfront及Prear作为经验门限，并将实测结果与经验门限进行对比，若实测前排或结果大于或时，则将前排或后排加入活体检测区域；S4、对S2中的俯仰维零多普勒进行额外DBF处理，其DBF角度选取为前排或后排头枕位置对应的俯仰角；S5、将S3中的处理后的零多普勒累积结果为SDBF，其中SDBF为1×N的向量；S6、选取头枕位置对应的距离门序号IDXm为分界点，分别搜索SDBF中IDXm前后两个分区的最大P1和P2和累积和峰值作为分类特征；S7、基于实测数据分别对P1、P2、和进行线性拟合，并获得拟合系数及对应权重W1、W2、W3，构造分类器，同时结合其他维度特征及对应权重W4对舱内活体类型进行综合判别；S8、参照判别标准输出类型判别结果。
全文数据：
权利要求：
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