4D毫米波目标检测信息丰富,可获得目标3维位置信息、径向速度vr和rcs等,能够对目标准确分类。

4D毫米波和激光做好时空同步,可以用激光目标给4D毫米波做标注。标注数据的部分统计结果如下:

1.行人--长0.5m,宽0.6m

2.两轮车--长1.8m,宽0.6m

3.运动车辆1202_1_5--长4.5m,宽1.9m

4.运动大巴1207_1--长12.0m,宽2.5m

从统计结果可以发现,不同目标的特征有明显差异,比如点云数量、RCS等,通过对这些特征数据的训练,则能对毫米波目标进行分类。

实验使用了距离、朝向、点云数、最大rcs、最大snr做训练,使用了9000多组数据,80%用做训练集,20%用做测试集,验证两轮车和一般车辆的分类准确率。

总共使用了3种机器学习方法,最近邻(KNN)、支持向量机(SVM)和决策树(Decision Tree),分类准确率均在95%以上。

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