本技术涉及一种基于CFAR与一维距离像的目标检测方法,包括以下步骤:获取ADC数据并进行距离维FFT操作,提取零多普勒的一维距离像;对距离维FFT的结果进行速度维FFT和CFAR检测算法操作;对CFAR后的点和高于阈值的一维距离像的点进行角度估计操作,输出点云数据;最后,判断点云数据是否位于检测区域,若点云数据位于检测区域内,则认为检测区域内存在目标,控制闸机杆件不下落;否则认为检测区域内不存在目标,控制闸机杆件下落;本发明提供的方法能够准确、稳定地检测出区域内目标,尤其是斜停车辆,防止道闸雷达出现砸车的现象。
背景技术
随着技术的发展,停车场也呈现出智能化的趋势,因此道闸防砸雷达应运而生;通过设置道闸落杆控制闸机,可以避免出现杆件在车辆还没离开检测区域时落下砸毁车辆的情况;当斜入车辆刚行驶到检测区域时,雷达能正常检测到车辆目标,然而,当车辆向前行驶车辆斜停在检测区域内,车辆侧面大面积金属折射了大部分有用信号,而雷达接收到的回波信号较弱,导致雷达无法准确检测出车辆目标被CFAR检测算法判断为噪声,从而造成雷达对斜入车辆的漏检出现砸车的情况。
为了增强对弱目标的检测能力,CN202110581785.6公开了一种基于一维距离像记录背景对比检测目标方法,其主要步骤包括:雷达采集无目标时的一维距离像序列,计算方差;采集信号并处理,得到当前帧一维距离像序列;雷达执行CFAR检测算法进行角度估计,输出点云数据;计算当前帧一维距离像的方差,对当前帧一维距离像序列与存储的一维距离像序列进行相关性计算;将相关结果与阈值对比,当相关性大于阈值且满足当前帧一维距离像序列的方差小于空场景一维距离像序列的方差,同时雷达没有检测到点云数据,则判定无目标;反之,则判定有目标;该方法能够去除环境干扰、保留目标有效信息并且能够检测大角度驶入的车辆;但是这个专利提供的方法需要结合空场景进行判断,并且没有对一维距离像上的点进行角度估计,也没有增加点云的输出;除此之外,CFAR检测算法的基本思路是检测单元与参考单元进行比较,如果检测单元比参考单元的能量高,则认为检测单元存在目标,否则认为检测单元不存在目标;而斜停车辆侧面的能量值几乎一样,那么就存在无法检测出来的斜停车辆;因此这种检测目标方法的准确性和稳定性不高。
实现思路