公开(公告)号：CN110427986B

公开(公告)日：2022-02-01

申请号：CN201910640745.7

申请日：2019-07-16

Applicant: 浙江大学

Inventor： 宋春毅 ,  赵自豪 ,  陈钦 ,  崔富城 ,  宋钰莹 ,  徐志伟

IPC: G06K9/62

Abstract: 本发明公开了一种基于毫米波雷达点云特征的核支持向量机目标分类方法，该方法首先对原始的雷达点云数据进行预处理，将雷达探测区域外的点云剔除。接着通过聚类算法将目标点云聚为一类，从而剔除噪声点云。然后结合目标的点云特点构建了由11个特征构成的特征向量，并采用核支持向量机分类器来进行训练和测试，从而实现目标分类。本发明比传统的基于毫米波雷达目标分类方法具有更高的识别准确率，对研究自动驾驶的感知能力具有重要的现实意义。

公开(公告)号：CN110427986A

公开(公告)日：2019-11-08

申请号：CN201910640745.7

申请日：2019-07-16

Applicant: 浙江大学

Inventor： 宋春毅 ,  赵自豪 ,  陈钦 ,  崔富城 ,  宋钰莹 ,  徐志伟

IPC: G06K9/62

Abstract: 本发明公开了一种基于毫米波雷达点云特征的核支持向量机目标分类方法，该方法首先对原始的雷达点云数据进行预处理，将雷达探测区域外的点云剔除。接着通过聚类算法将目标点云聚为一类，从而剔除噪声点云。然后结合目标的点云特点构建了由11个特征构成的特征向量，并采用核支持向量机分类器来进行训练和测试，从而实现目标分类。本发明比传统的基于毫米波雷达目标分类方法具有更高的识别准确率，对研究自动驾驶的感知能力具有重要的现实意义。

公开(公告)号：CN110361727A

公开(公告)日：2019-10-22

申请号：CN201910661302.6

申请日：2019-07-22

Applicant: 浙江大学

Inventor： 宋春毅 ,  崔富城 ,  赵自豪 ,  宋钰颖 ,  徐志伟

IPC: G01S13/72 ,  G01S7/41

Abstract: 本发明公开了一种基于毫米波雷达的多目标跟踪方法，该方法使用毫米波雷达采集点云数据，对点云数据进行聚类处理以区分不同目标的回波信号，根据聚类结果估计观测到的多个目标的状态信息，进而实现多目标跟踪。本发明根据毫米波雷达的特性，对DBSCAN聚类算法进行了改进，提高了对目标数目和目标状态估计的准确度，并使用卡尔曼滤波和数据关联算法，实现在较为复杂的环境下对多个目标轨迹的预测与跟踪。