【嘉勤点评】矽典微发明的基于毫米波雷达的目标检测方案，在确保检测精度的前提下，使用对算力需求较低的算法来实现，从而使得该方案可以应用于低成本、低内存以及低主频的处理器上，无需配置摄像头等硬件设施，且私密性也较好。
集微网消息，目前，目标检测领域主要依赖于红外传感、5.8G微波雷达等传感器技术进行数据的采集，再利用相关的算法进行相应目标的检测及提取。
在这些实现方案中，红外传感器受环境温度影响较大，在气温较高或者应用环境温度超过室温(例如集成在照明灯泡内部或机箱内部)时，检测敏感度和准确度降低；而5.8G微波雷达技术主要利用多普勒频移原理，检测运动的目标，但是对于相对静止的微动目标则无法检测。
针对上述传感器存在的问题，现有技术中有利用例如摄像头结合机器学习的方式来识别人体，但成本较高且私密度和可信赖度较低，特别是在家居空间中安装摄像头容易侵犯隐私，同时适用场景也较少。
因此，矽典微在2020年3月24日申请了一项名为“基于毫米波雷达的目标检测方法和装置、电子设备、存储介质”的发明专利（申请号：202010213379.X），申请人为南京矽典微系统有限公司。
根据该专利目前公开的相关资料，让我们一起来看看这项技术方案吧。
如上图，为该专利中发明的基于毫米波雷达的目标检测方法的流程示意图，首先，系统会对当前时刻接收的毫米波雷达回波数据进行预处理，由于雷达回波数据是一发一收的单通道数据，这个数据包含包头和数据本身，因此首先需要对其进行预处理的操作，预处理操作包括对当前时刻接收的雷达回波数据进行校验后，提取其中的单帧数据进行快速傅里叶变化。
其次，将预处理后的雷达回波数据与历史雷达回波数据进行背景对消，从而获得快时间数据，即通过将当前时刻之前一段时长内的雷达回波数据累加求均值，可以有效提高信噪比，经过该段时长的过滤，获取相对干净的背景回波数据。
接着，对快时间数据进行MTI对消，以确定是否存在动态目标，如果不存在，则计算动态目标最近一次在快时间出现后的第一预设时长内，对应距离门限信号中相位信号的均方差。具体而言，距离门限信号对应快时间数据，其中的每个离散的采样点表示一个距离门。
当有目标进入检测区域内时，信号电平快速升高至高电平状态，并在目标位于检测区域内时维持在该高电平状态；当目标最后一次出现在检测区域后，持续对对应的距离门限信号采样第一预设时长，从而可以判别目标是处于微动状态还是离开了检测区域，如下图所示：
以带宽为1GHz为例，对应的距离分辨率为15cm，也就是说，在快时间上的离散信号每个采样点代表间距15cm。如果在第10个采样点找到一个目标特征，也即代表在距离150cm处有一个目标。通过对该采样点持续第一预设时长的采样，可以根据这段时长内距离门限信号的相位信号的波动情况判断是否有微动目标（T2-T3）的存在。
最后，根据计算得到的均方差确定当前时刻是否存在微动目标，在系统中设置有计算阈值，其数值根据应用的实际硬件和发送接收功率确定。倘若通过判断计算得到的均方差大于预设阈值，则判定当前时刻存在微动目标。
以上就是矽典微发明的基于毫米波雷达的目标检测方案，该方案在确保检测精度的前提下，使用对算力需求较低的算法来实现，从而使得该方案可以应用于低成本、低内存以及低主频的处理器上，无需配置摄像头等硬件设施，且私密性也较好。
