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申请/专利权人：南京楚航科技有限公司
摘要：本发明公开了一种基于深度神经网络的毫米波雷达多径目标识别方法。该方法包括使用权值共享的多个第一雷达点云特征编码器对同一帧点云内所有目标对应的子点云提取每个目标的全局点云特征，然后利用第一transformer模块捕捉不同目标之间的相关信息，用于更新目标的全局点云特征；使用第二雷达点云特征编码器提取自车周围环境的全局点云特征；对更新后的目标点云特征与自车周围环境的点云特征执行拼接操作，并通过多层感知机进行非线性映射，获得融合环境几何信息的目标特征，然后将其作为分类器的特征输入，逐个判断每个目标是否为多径虚假目标。本发明能够有效提高多径虚假目标的识别精度。
主权项：1.一种基于深度神经网络的毫米波雷达多径目标识别方法，其特征在于，包括：步骤1、使用权值共享的多个第一雷达点云特征编码器对同一帧点云内所有目标对应的子点云提取每个目标的全局点云特征，其中，每个目标对应的子点云表示为，为子点云中点的总数，为子点云中的第个点的三维坐标，，为子点云中的点的经过自车运动补偿后的多普勒速度，为子点云中的点的特征，，R为实数，D为点的特征的初始维度；步骤2、基于第一transformer模块捕捉不同目标之间的相关信息，用于更新目标点云特征；步骤3、使用第二雷达点云特征编码器提取自车周围环境的全局点云特征；步骤4、对更新后的目标点云特征与自车周围环境的全局点云特征执行拼接操作，并通过多层感知机进行非线性映射，以获得融合环境几何信息的目标特征，并将其作为二分类器的特征输入，逐个判断每个目标是否为多径虚假目标。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 南京楚航科技有限公司 一种基于深度神经网络的毫米波雷达多径目标识别方法
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