【摘 要】
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随着智能驾驶的发展,行人检测和识别的需求与日俱増。由于雷达传感器受环境条件（例如雾、大雨、浓烟等）的影响相比于摄像机、激光雷达等其他系统的影响较小,且雷达传感器能够以相对较低的成本来保证高性能和全天候工作,因此雷达传感器在汽车行人识别系统中得到了广泛的使用,也引起了越来越多研究人员的关注。当雷达目标是行人时,其随着时间周期性摆动的手臂和腿将会产生独特的微多普勒特征,而这些独特的特征就可以用于识别不
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随着智能驾驶的发展,行人检测和识别的需求与日俱増。由于雷达传感器受环境条件（例如雾、大雨、浓烟等）的影响相比于摄像机、激光雷达等其他系统的影响较小,且雷达传感器能够以相对较低的成本来保证高性能和全天候工作,因此雷达传感器在汽车行人识别系统中得到了广泛的使用,也引起了越来越多研究人员的关注。当雷达目标是行人时,其随着时间周期性摆动的手臂和腿将会产生独特的微多普勒特征,而这些独特的特征就可以用于识别不同的行人。时间-多普勒频谱图和信号统计特征是本文中提取的两类微多普勒特征,其中包含了行人在两个房间自由行走时的微运动信息。在本文中,提出了两种基于雷达微多普勒特征的行人识别方法,并通过实验证明了这两种方法在更接近现实的数据集中的行人识别有效性。第一种方法是一个基于集群的多特征学习（Multi-Characteristic Learning,MCL）模型,用来联合学习两类行人微多普勒特征（即,时间-多普勒频谱图和信号统计特征）,并将从每个集群中学到的知识融合到最终决策中。实验结果表明,与其他研究相比,MCL模型实现了更高的准确率,并且对于行人识别更稳定,这使得MCL模型更加实用。第二种方法是一个新的基于卷积神经网络的方法,称为多尺度卷积神经网络（Multi-Scale CNN,MS-CNN）,用来获取时间-多普勒频谱图的多个尺度的特征。它在低层多尺度块通过使用多个尺度的卷积核中提取浅层特征,然后在高层多分支块中提取深层特征并融合多分支嵌入特征。实验结果表明,MS-CNN方法在准确性方面相比于其他常用的行人识别方法有明显的提高。由于本文的目标是为现实世界中的行人识别问题提供解决方案,因此在本文采用的是IDRad公共数据集。与其它研究中使用的数据集相比,在该数据集中行人可以在两个房间里自由的行走而不被限制行走的方向,这使得本文提出的两种方法更加适用于真实的环境。这两种方法在测试集上的准确率分别可以达到87.63和88.57。
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