用于車輛雷達(dá)系統(tǒng)的目標(biāo)分類的制作方法
【技術(shù)領(lǐng)域】
[0001]本公開大體涉及車輛，并且更具體地涉及用于車輛的目標(biāo)分類的方法和雷達(dá)系統(tǒng)。
【背景技術(shù)】
[0002]現(xiàn)今某些車輛使用雷達(dá)系統(tǒng)。例如，某些車輛利用雷達(dá)系統(tǒng)來探測和分類其他車輛、行人或者該車輛正行駛的道路上的其他目標(biāo)。雷達(dá)系統(tǒng)可以以如下方式被使用，例如實現(xiàn)自動制動系統(tǒng)、適應(yīng)性巡航控制和回避特征以及其他車輛特征。雖然雷達(dá)系統(tǒng)通常被用于這樣的車輛特征，不過在某些情況下現(xiàn)有的雷達(dá)系統(tǒng)會具有一定限制。
[0003]因此，需要提供一種用于車輛內(nèi)的雷達(dá)系統(tǒng)性能的技術(shù)，例如其可以被用于提供對目標(biāo)的改進(jìn)分類。也希望提供利用這種技術(shù)的方法、系統(tǒng)和車輛。此外，結(jié)合附圖和前述技術(shù)領(lǐng)域和【背景技術(shù)】，從后續(xù)具體描述和所附權(quán)利要求中將明白到本發(fā)明的其他理想特征和特點。

【發(fā)明內(nèi)容】

[0004]根據(jù)示例性實施例，提供用于車輛的雷達(dá)系統(tǒng)的目標(biāo)分類的方法。該方法包括:基于雷達(dá)系統(tǒng)的接收的雷達(dá)信號從關(guān)于接近車輛的目標(biāo)的多個光譜獲得光譜數(shù)據(jù)；將來自所述多個光譜中每個光譜的光譜數(shù)據(jù)匯總到計算機視覺模型中；以及基于來自所述多個光譜中每個光譜的光譜數(shù)據(jù)向計算機視覺模型中的匯總分類所述目標(biāo)。
[0005]根據(jù)示例性實施例，提供了一種雷達(dá)控制系統(tǒng)。該雷達(dá)控制系統(tǒng)包括發(fā)射器、接收器和處理器。發(fā)射器被構(gòu)造成發(fā)送雷達(dá)信號。接收器被構(gòu)造成在被發(fā)送的雷達(dá)信號從接近車輛的目標(biāo)反射之后接收返回雷達(dá)信號。處理器被聯(lián)接到接收器，并且被構(gòu)造成:基于接收的雷達(dá)信號從關(guān)于目標(biāo)的多個光譜獲得光譜數(shù)據(jù)；將來自所述多個光譜中每個光譜的光譜數(shù)據(jù)匯總到計算機視覺模型中；以及基于來自所述多個光譜中每個光譜的光譜數(shù)據(jù)向計算機視覺模型中的匯總分類所述目標(biāo)。
[0006]本發(fā)明提供下列技術(shù)方案。
[0007]技術(shù)方案1.用于車輛的雷達(dá)系統(tǒng)的目標(biāo)分類的方法，所述方法包括步驟: 基于所述雷達(dá)系統(tǒng)的接收的雷達(dá)信號從關(guān)于接近所述車輛的目標(biāo)的多個光譜獲得光譜數(shù)據(jù)；
將來自所述多個光譜中每個光譜的所述光譜數(shù)據(jù)匯總到計算機視覺模型中；并且基于來自所述多個光譜中每個光譜的所述光譜數(shù)據(jù)到所述計算機視覺模型中的所述匯總分類所述目標(biāo)。
[0008]技術(shù)方案2.根據(jù)技術(shù)方案1所述的方法，進(jìn)一步包括:
識別接近所述目標(biāo)的多個三維空間區(qū)域，其中所述獲得光譜數(shù)據(jù)包括從所述多個光譜獲得光譜數(shù)據(jù)，所述多個光譜中的每個光譜與所述多個三維空間區(qū)域中的對應(yīng)一個有關(guān)。
[0009]技術(shù)方案3.根據(jù)技術(shù)方案1所述的方法，其中所述匯總光譜數(shù)據(jù)包括將來自所述多個光譜中每個光譜的所述光譜數(shù)據(jù)匯總到聚類計算機視覺模型中。
[0010]技術(shù)方案4.根據(jù)技術(shù)方案3所述的方法，其中所述匯總光譜數(shù)據(jù)包括:
從所述多個光譜中的每個光譜提取特征；
執(zhí)行所述特征的向量量化；以及
將所述向量量化結(jié)合到所述聚類計算機視覺模型中。
[0011]技術(shù)方案5.根據(jù)技術(shù)方案4所述的方法，其中所述結(jié)合向量量化包括:
使用所述向量量化和詞袋計算機視覺模型，將所述特征表現(xiàn)為多個集群的直方圖。
[0012]技術(shù)方案6.根據(jù)技術(shù)方案1所述的方法，其中所述匯總光譜數(shù)據(jù)包括通過使用所述計算機視覺模型經(jīng)由所述多個光譜中每個光譜的值的計算和比較來自所述多個光譜的所述光譜數(shù)據(jù)的能量密度。
[0013]技術(shù)方案7.根據(jù)技術(shù)方案6所述的方法，其中通過使用改良的回歸樹計算機視覺模型來執(zhí)行所述匯總。
[0014]技術(shù)方案8.—種用于車輛的雷達(dá)控制系統(tǒng)，該雷達(dá)控制系統(tǒng)包括:
發(fā)射器，其被構(gòu)造成發(fā)送雷達(dá)信號；
接收器，其被構(gòu)造成在被發(fā)送的雷達(dá)信號從接近所述車輛的目標(biāo)反射之后接收返回的雷達(dá)信號；以及
處理器，其被聯(lián)接到所述接收器并且被構(gòu)造成:
基于接收的雷達(dá)信號從關(guān)于所述目標(biāo)的多個光譜獲得光譜數(shù)據(jù)；
將來自所述多個光譜中每個光譜的光譜數(shù)據(jù)匯總到計算機視覺模型中；并且基于來自所述多個光譜中每個光譜的光譜數(shù)據(jù)向計算機視覺模型中的匯總分類所述目標(biāo)。
[0015]技術(shù)方案9.根據(jù)技術(shù)方案8所述的雷達(dá)控制系統(tǒng)，其中所述處理器被進(jìn)一步配置成:
識別接近所述目標(biāo)的多個三維空間區(qū)域，其中所述多個光譜中的每個光譜與所述多個三維空間區(qū)域中的對應(yīng)一個有關(guān)。
[0016]技術(shù)方案10.根據(jù)技術(shù)方案8所述的雷達(dá)控制系統(tǒng)，其中所述處理器被進(jìn)一步配置成將來自所述多個光譜中每個光譜的所述光譜數(shù)據(jù)匯總到聚類計算機視覺模型中。
[0017]技術(shù)方案11.根據(jù)技術(shù)方案10所述的雷達(dá)控制系統(tǒng)，其中所述處理器進(jìn)一步被配置成:
從所述多個光譜中的每個光譜提取特征；
執(zhí)行所述特征的向量量化；以及
將所述向量量化結(jié)合到所述聚類計算機視覺模型中。
[0018]技術(shù)方案12.根據(jù)技術(shù)方案11所述的雷達(dá)控制系統(tǒng)，其中所述處理器被進(jìn)一步配置成使用所述向量量化和詞袋計算機視覺模型，將所述特征表現(xiàn)為多個集群的直方圖。
[0019]技術(shù)方案13.根據(jù)技術(shù)方案8所述的雷達(dá)控制系統(tǒng)，其中所述處理器被進(jìn)一步配置成通過使用所述計算機視覺模型經(jīng)由所述多個光譜中每個光譜的值的計算和比較來自所述多個光譜的所述光譜數(shù)據(jù)的能量密度。
[0020]技術(shù)方案14.根據(jù)技術(shù)方案13所述的雷達(dá)控制系統(tǒng)，其中所述計算機視覺模型包括改良的回歸樹計算機視覺模型。
[0021]技術(shù)方案15.用于車輛的雷達(dá)系統(tǒng)的目標(biāo)分類的計算機系統(tǒng)，該計算機系統(tǒng)包括:
存儲程序的非瞬態(tài)計算機可讀存儲介質(zhì)，該程序被配置成至少有助于:
基于所述雷達(dá)系統(tǒng)的被接收雷達(dá)信號從關(guān)于所述目標(biāo)的多個光譜獲得光譜數(shù)據(jù)；
將來自所述多個光譜中每個光譜的所述光譜數(shù)據(jù)匯總到計算機視覺模型中；以及基于來自所述多個光譜中每個光譜的所述光譜數(shù)據(jù)向所述計算機視覺模型中的所述匯總分類所述目標(biāo)。
[0022]技術(shù)方案16.根據(jù)技術(shù)方案15所述的計算機系統(tǒng)，其中所述程序被進(jìn)一步配置成至少有助于:
識別接近所述目標(biāo)的多個三維空間區(qū)域，其中所述多個光譜中的每個光譜與所述多個三維空間區(qū)域中的對應(yīng)一個有關(guān)。
[0023]技術(shù)方案17.根據(jù)技術(shù)方案15所述的計算機系統(tǒng)，其中所述程序被進(jìn)一步配置成至少有助于將來自所述多個光譜中每個光譜的所述光譜數(shù)據(jù)匯總到聚類計算機視覺模型中。
[0024]技術(shù)方案18.根據(jù)技術(shù)方案17所述的計算機系統(tǒng)，其中所述程序被進(jìn)一步配置成至少有助于:
從所述多個光譜中的每個光譜提取特征；
執(zhí)行所述特征的向量量化；以及
將所述向量量化結(jié)合到所述聚類計算機視覺模型中。
[0025]技術(shù)方案19.根據(jù)技術(shù)方案18所述的計算機系統(tǒng)，其中所述程序被進(jìn)一步配置成至少有助于通過使用所述向量量化和詞袋計算機視覺模型，將所述特征表現(xiàn)為多個集群的直方圖。
[0026]技術(shù)方案20.根據(jù)技術(shù)方案15所述的計算機系統(tǒng)，其中所述程序被進(jìn)一步配置成至少有助于通過使用所述改良的回歸樹計算機視覺模型經(jīng)由所述多個光譜中每個光譜的值的計算和比較來自所述多個光譜的所述光譜數(shù)據(jù)的能量密度。
【附圖說明】
[0027]下面將結(jié)合附圖描述本公開，其中類似附圖標(biāo)記指代類似元件，并且附圖中:
圖1是根據(jù)示例性實施例的具有包括雷達(dá)系統(tǒng)的控制系統(tǒng)的車輛的功能框圖；
圖2是根據(jù)示例性實施例的包括雷達(dá)系統(tǒng)的圖1車輛的控制系統(tǒng)的功能框圖；
圖3是根據(jù)示例性實施例的圖1和圖2的雷達(dá)系統(tǒng)的發(fā)送通道和接收通道的功能框圖；
圖4A - 4C是根據(jù)示例性實施例的用于分類雷達(dá)系統(tǒng)的目標(biāo)的方法的流程圖，其能夠結(jié)合圖1的車輛、圖1和圖2的控制系統(tǒng)以及圖1-3的雷達(dá)系統(tǒng)使用；
圖5是圖4A-4C的方法的子方法的流程圖，即其利用計算機視覺模型根據(jù)其中聚類被用作計算機視覺模型的一部分的示例性實施例分類；
圖6提供根據(jù)示例性實施例的