公开(公告)号：CN118033586A

公开(公告)日：2024-05-14

申请号：CN202410224543.5

申请日：2024-02-29

Applicant: 南通大学

Inventor： 梁鑫鹏 ,  施佳佳 ,  蒙超扬 ,  花冰 ,  施佺 ,  储柳 ,  许致火 ,  张永伟 ,  郁正宇

IPC: G01S7/41 ,  G06V20/58 ,  G06V20/56 ,  G06V10/764 ,  G06V10/774 ,  G06V10/82 ,  G06V10/44 ,  G06N3/045 ,  G06N3/0464

Abstract: 本发明公开了一种基于深度卷积模型的雷达距离多普勒图像目标识别方法，其具体步骤包括：利用毫米波雷达采集道路目标数据；对数据进行2D‑FFT处理，得到距离多普勒图；设计动目标显示算法对距离多普勒图中的杂波信号进行抑制；引入注意力机制，将其嵌入到Mask R‑CNN模型中，并实现了多层次的注意力机制；训练所设计的深度卷积神经网络模型；将待检测的距离多普勒图像输入经过训练的深度卷积神经网络模型中，有效实现对目标特征的精准选择与提取，获得待测距离多普勒图像的目标类别判定。通过引入多层次的注意力机制，该模型能够更加准确地捕捉距离多普勒图像中的关键特征，从而显著提高了目标检测的精度和鲁棒性。