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公开(公告)号：CN116509365A
公开(公告)日：2023-08-01
申请号：CN202310484346.2
申请日：2023-04-28
Applicant: 北京信息科技大学
IPC: A61B5/0507 , A61B5/0205 , A61B5/00 , G01S7/41 , G01S7/292 , G01S13/88 , G06F18/10 , G06F18/2131 , G06F18/24
Abstract: 本说明书涉及雷达生命体征监测技术领域，具体地公开了一种生命体征监测方法及装置，其中，该方法包括：获取回波数据；对回波数据进行3D‑FFT处理，以确定回波数据中是否包含目标；在确定包含目标的情况下，进行目标检测，得到生命体征对应的微多普勒信号；对微多普勒信号进行相位提取，得到相位信息；分别利用第一带通滤波器和第二带通滤波器对相位信息进行滤波，得到第一相位数据和第二相位数据；基于M‑Rife插值算法，分别对第一相位数据和第二相位数据进行频率追踪，得到第一频率值和第二频率值；第一频率值用于表征第一生命体征；第二频率值用于表征第二生命体征。上述方案能提高生命体征监测的准确率和效率。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN116012428A
公开(公告)日：2023-04-25
申请号：CN202211660709.5
申请日：2022-12-23
Applicant: 北京信息科技大学
Abstract: 本说明书实施例提供一种雷视联合定位方法、装置及存储介质，可应用于智能交通技术领域。所述方法包括：分别针对摄像机和雷达进行内参标定；所述摄像机和雷达分别对应有摄像机坐标系和雷达坐标系；基于参考点集和雷达信息确定控制点；所述雷达信息包括雷达所采集的雷达速度信息、雷达深度信息和雷达旋度信息；确定世界坐标系下控制点与摄像机坐标系之间的关联关系；确定摄像机坐标系与世界坐标系之间的中心融合关系；综合所述关联关系和中心融合关系将雷达信息映射至摄像机所采集的图像坐标系下。上述方法，克服了控制点传播不确定的问题，减小了定位过程的误差，改善了雷视联合定位的效果，有利于实际应用中对周围车辆进行定位。
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公开(公告)号：CN109581353B
公开(公告)日：2022-11-25
申请号：CN201811423573.X
申请日：2018-11-27
Applicant: 北京信息科技大学
IPC: G01S13/66
Abstract: 本发明提供了一种基于汽车雷达的多目标跟踪方法及系统，包括：利用密度聚类对各检测目标聚类生成各有效目标；分别计算每个有效目标与各前一周期航迹的相关度生成第一协方差矩阵；根据第一协方差矩阵及前一周期第二协方差矩阵，利用动态α滤波生成评价矩阵；根据各优先度及评价矩阵进行匈牙利指派生成各有效目标的匹配航迹；根据有效目标状态、前一周期航迹及前一周期第二协方差矩阵进行卡尔曼滤波生成当前周期第二协方差矩阵；根据各有效目标状态、各有效目标对应匹配航迹状态、第一协方差矩阵及当前周期第二协方差矩阵，利用蒙特卡洛多元概率采样生成各当前周期航迹及当前周期重采样后的对象集。本申请有兼顾非线性估计精度与实时性的有益效果。
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公开(公告)号：CN113514824A
公开(公告)日：2021-10-19
申请号：CN202110762057.5
申请日：2021-07-06
Applicant: 北京信息科技大学
IPC: G01S13/72
Abstract: 本发明公开了一种安防雷达的多目标跟踪方法及装置，方法包括：获得当前扫描周期中多个目标状态信息和量测状态信息；根据所述多个目标状态信息和量测状态信息，生成概率图模型，所述概率图模型包含多个叶节点，每个叶节点对应关联变量；利用消息更新规则确定概率图模型中各叶节点发送给相邻层叶节点的消息；根据所述各叶节点发送给相邻层叶节点的消息，利用变分推断算法建立贝叶斯自由能目标函数；根据所述贝叶斯自由能目标函数，进行安防雷达的多目标跟踪。本发明可以进行安防雷达的多目标跟踪，在保证抗干扰能力的同时有效提高运算速度，保证雷达在跟踪时的实时性，避免在跟踪临近目标的过程中会出现航迹合并的问题。
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公开(公告)号：CN107507417B
公开(公告)日：2019-10-18
申请号：CN201710655111.X
申请日：2017-08-03
Applicant: 北京信息科技大学
IPC: G08G1/01
Abstract: 本发明提供了一种基于微波雷达回波信号的智能车道划分方法及装置，涉及智能交通技术领域。方法包括：根据雷达系统采集的数据确定车辆目标样本点数据，其包括用于表示雷达系统与车辆目标距离的第一样本点坐标集、第一样本点坐标集中各样本点的幅度值以及第一样本点坐标集的能量分布数据；根据第一样本点坐标集的能量分布数据，采用基于统计特征的阈值处理方法，从第一样本点坐标集中选取幅度值大于一动态阈值的第二样本点坐标集；采用基于样本密度特征的动态半径提取方法对第二样本点坐标集进行处理，从第二样本点坐标集中提取有效样本点；采用基于核的相似性的动态聚类算法对有效样本点进行聚类，生成聚类结果，并确定车道中心线。
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公开(公告)号：CN109581353A
公开(公告)日：2019-04-05
申请号：CN201811423573.X
申请日：2018-11-27
Applicant: 北京信息科技大学
IPC: G01S13/66
Abstract: 本发明提供了一种基于汽车雷达的多目标跟踪方法及系统，包括：利用密度聚类对各检测目标聚类生成各有效目标；分别计算每个有效目标与各前一周期航迹的相关度生成第一协方差矩阵；根据第一协方差矩阵及前一周期第二协方差矩阵，利用动态α滤波生成评价矩阵；根据各优先度及评价矩阵进行匈牙利指派生成各有效目标的匹配航迹；根据有效目标状态、前一周期航迹及前一周期第二协方差矩阵进行卡尔曼滤波生成当前周期第二协方差矩阵；根据各有效目标状态、各有效目标对应匹配航迹状态、第一协方差矩阵及当前周期第二协方差矩阵，利用蒙特卡洛多元概率采样生成各当前周期航迹及当前周期重采样后的对象集。本申请有兼顾非线性估计精度与实时性的有益效果。
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