基于微波的人员行为检测方法与装置与流程

本发明属于人员行为检测领域，更具体而言，本发明涉及一种基于微波的人员行为检测方法与装置。

背景技术：

随着现有社会经济的快速发展，人们的物质水平得到很大提高。然而随着各种突发事件(如偷窃、入室抢劫、越狱等)的发生，社会的治安环境受到严重的威胁，使得人民的安全感不增反减，对人民的生命财产安全以及社会的稳定均造成了严重的威胁和破坏。

如果仅是通过增加安防人员来减少甚至避免这些突发事故的发生，则会很大程度上增加运营成本；但是人员过少又会使安防人员的工作强度过大，这样反而会因为安防人员的过度劳累或者疏忽，增大突发事件发生的概率。为了减少甚至避免事件的发生，我们应该防患于未然，通过现代化的技术手段能够检测到入侵目标、区域内的异常目标或试图逃离限制区域的目标，进行跟踪和早期预警，并提醒监管人员注意。这不但能减轻安全防护人员的工作强度，同时也为安保人员进行主动防御和出击提供宝贵而充裕的准备时间，以便将可能发生的事件扼杀在萌芽状态，最大限度保障重要军民设施和相关工作人员的安全，减少损失。因此就需要一套全天候、高精确度、无检测盲区、低误报率以及生产和维护成本低的人员行为检测系统。

近年来，随着研究的不断深入以及电子技术、信息技术及材料技术的不断发展，目前人员行为检测的技术手段和方法不断提高，逐渐形成了一个较为完善的探测体系。我国大部分的监测设备受外界(如水、雨、雪、雾等)干扰比较大，监测范围小(若要扩大监测范围，容易导致设备成本增加)，定位跟踪精确度不高(无法准确定位危险目标方位)、误报漏报率高等问题。因此需要开发一种监测范围大，全天候，定位精确度高的设备，以实现对异常目标的早期预报，并避免非法行为带来的严重损失，这对我国重要设施的安全保障以及防止恐怖袭击、越狱等都具有十分重要的现实意义。

根据国内外目前的安全警戒的方法及应用和发展趋势来看，人员行为检测的方法有：计算机视觉技术，超声波技术、光学手段、微波技术等。

计算机视觉技术：利用工业摄像镜头代替目视作为传感器，通过图像处理，图像识别等一系列的操作，主要依赖于图像处理方法，包括图像增强、数据编码和传输、平滑、边缘锐化、分割、特征抽取、图像识别与理解等内容。优点是使用方便，适用范围广，可记录目标图像信息、跟踪锁定目标等。缺点是使用和维护成本高；有效监测范围小，对大范围监测的区域需布设多个监视器，从而成本进一步增加；对环境的适应性方面存在缺陷。

红外探测技术：主要利用的是红外热效应和光电效应，热电元件检测到人体的存在或移动，并把热电元件的输出信号转换为电压信号，然后对电压信号进行波形分析。优点是不发生任何类型的辐射，器件功耗很小，隐蔽性较好，价格低廉。缺点是受各种热源、阳光源干扰；红外穿透力差，人体的红外辐射容易被遮挡，不易被接收；易受射频辐射的干扰；环境温度和人体温度接近时，探测和灵敏度明显下降。

雷达探测技术：采用微波波段的微多普勒原理进行人员特征检测，通过对回波信号的处理，来提取目标的距离、速度等信息。此方法优点是环境适应能力强；；监测范围广(全方位扫描)；可全天候、全天时工作；可探测出目标的位置、距离和速度，并同时对目标进行实时跟踪；机动性强。缺点是监测区域内若有多个目标靠的很近将无法对目标进行分辨与检测，检测波束过窄无法对大区域内目标进行检测。

以上各类技术均存在许多问题：(1)或不能再较恶劣的气候情况下工作，从而失去了全天候工作的工作性能；(2)或无法跟踪目标的实时位置，从而大大降低了安保人员对入侵者进行防御或快速抓捕的效率(3)或仅适用于小范围的警戒，而对大范围的应用容易造成成本的大幅度增加。

技术实现要素：

本发明公开了一种基于微波的人员行为检测方法与装置，该方法和装置能够更好地应用于大检测区域内的全天候、高精确度、无检测盲区、低误报率以及生产和维护成本低的人员行为检测。

本发明所采用的技术方案是：

一种基于微波的人员行为检测方法，包括以下步骤：

第一步：雷达对检测区域进行扫描，打开装置，雷达的天线波束对检测区域内进行扫描；

第二步：信号预处理，雷达对回波信号进行零差拍混频并进行FFT处理，去除回波中杂波就可以得到目标的运动信息；

第三步：回波信号分析，利用椭圆体对人体进行建模，将人体的运动学参数输入到模型中计算人体目标的RCS值，从混乱的雷达回波中提取人体的多普勒特征，对其进行傅立叶变换，有效分辩出某一特定目标参数；

第四步：根据差频率值计算出各散射中心点的径向速度与径向距离，得出各目标的RCS值和时频图分析；

第五步：，建立坐标系，以雷达为中心点建立坐标系，坐标系的建立如图13所示；

第六步：将各目标的径向速度和径向距离转换为坐标系中的点，根据各目标的RCS值和时频分析判断人员行为；

第七步：，跟踪各目标轨迹并进行重建，对检测区域内个离散点目标进行跟踪处理；

第八步：计算相关目标异常参数，根据对各个跟踪目标进行相关异常参数设置，并传输给后台异常信息；

第九步：对各个异常参数信息进行上报，进行触发报警。

进一步的，在所述第四步中，根据差频率值计算出各散射中心点的径向速度与径向距离、得出各目标的RCS值和时频图分析如下：用微波波束调制的方式，采用对称三角波调制，发射信号的频率为对称三角波调制，发射信号幅度不变，在一个周期T内，信号的频率为：

因此，在一个周期内，发射信号的上下扫频段可表示为：

其中，A为信号幅度，信号幅度表示回波的能量值；f₀为信号有效中心频率；ΔF为信号有效带宽；u＝2ΔF/T为调频系数；T为三角波周期；ψ₀为初始相位。在有效的信号周期内，信号回波为：

其中，ΔT＝2R/C；R为目标距离；C为光速；

在有效信号周期内-(T/2-ΔT)≤t＜0&ΔT≤t＜T/2内，将公式2和公式3的瞬时相位相减，可得到发射信号与回波信号混频所得的差频信号的瞬时相位为：

对公式4求导即可得到差频信号频率为：

由公式5可以知道，目标的距离和差频信号频率成正比，因此只要测得输出中频信号的频率，就可以计算出目标的距离；以上为目标静止的情况，若目标以速度为v沿着雷达波束径向运动，将会使雷达回波增加多普勒频移f_d，该多普勒频移使得回波的频率-时间曲线升高或降低，从而导致一部分差频上增加了一个多普勒频移，另一部分差频上减少了一个多普勒频移。

根据上述基于微波的人员行为检测方法设计的一种基于微波的人员行为检测装置，所述装置包括电源模块、球机跟踪抓拍模块、收发天线模块、前端预处理模块、数据采集模块、信号处理模块、显示模块，所述电源模块分别与所述球机跟踪抓拍模块、所述收发天线模块、所述前端预处理模块、所述数据采集模块、所述信号处理模块、所述显示模块连接并提供相应的电源；所述前端预处理模块与所述收发天线模块相连接，所述前端预处理模块对所述收发天线模块的信号进行预处理；所述数据采集模块与所述前端预处理模块相连接，所述数据采集模块对经过所述前端预处理模块处理后的信号进行转换、收集；所述信号处理模块与所述数据采集模块、所述显示模块相连接。

进一步的，所述电源模块采用输出电压的方式实现系统供电，所述电源模块的核心芯片选用TPS767D301。

进一步的，所述收发天线模块包括一个发射天线和两个接收天线，在所述发射天线和所述接收天线之间由隔板隔离，所述发射天线和所述接收天线均采用平面微带天线。

进一步的，所述数据采集模块包括数据传输体统、CPLD逻辑控制单元、增益控制单元、带通滤波单元、差分运放单元、采集A/D转换单元，所述CPLD逻辑控制单元与所述增益控制单元、所述带通滤波单元、所述差分运放单元、所述采集A/D转换单元相连接，在所述采集A/D转换单元后面加设数据缓存单元。

进一步的，所述信号处理模块包括了前置放大单元、低通滤波单元、隔直缓冲单元、差分单元、A/D单元、DSP单元、SDRAM单元、FLASH单元、RS232单元以及后端PDA单元。

进一步的，所述DSP单元选用TMS320C5509A。

采用上述技术方案后，本发明能够在大检测区域内进行全天候、高精确度、无检测盲区、低误报率以及生产和维护成本低的人员行为检测；该方法先对波形进行研究分析，随后对回波信号进行建模，并研究异常目标信息提取的方法，提出一系列合理的算法，提醒后台工作人员区域内的异常目标；该装置能够在大检测区域内利用人体运动数学模型与雷达位置的相对关系推算人体行走的雷达回波，对人体运动特征进行提取，有效快速的进行单人分辩，多人运动分辩，快速检测出异常目标的运动状态，提醒相关人员注意。

附图说明

图1是本发明基于微波的人员行为检测装置的示意图；

图2是电源模块的电路示意图；

图3是收发天线模块示意图；

图4是发射天线的阵列示意图；

图5是数据采集模块示意图；

图6是信号处理模块示意图；

图7是单人行走时频图；

图8是多人行走时频图；

图9是基于微波的人员行为检测方法流程图；

图10是波束对检测区域内进行扫描的示意图；

图11是连续线性调频波原理示意图；

图12是FMCW雷达在有速度存在时的回波信号示意图；

图13是系统坐标系建立示意图；

图14是对离散目标进行跟踪处理流程图；

图15是目标逆向行为检测流程图；

图16是目标异常奔跑检测流程图；

图17是人员离岗检测流程图；

图18是人群聚集行为检测流程图。

具体实施方式

为使本发明实施例的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述。以下实施例仅用于更加清楚地说明本发明的技术方案，而不能以此来限制本发明的保护范围。

一种基于微波的人员行为检测装置，是针对于基于微波的人员行为检测方法而设计的，如图1所示，所述装置包括电源模块1、球机跟踪抓拍模块2、收发天线模块3、前端预处理模块4、数据采集模块5、信号处理模块6、显示模块7等；

电源模块1分别与球机跟踪抓拍模块2、收发天线模块3、前端预处理模块4、数据采集模块5、信号处理模块6、显示模块7连接并提供相应的电源，电源模块1采用输出电压的方式实现系统供电，电源模块1的核心芯片选用TPS767D301，电源模块1的电路示意图如图2所示；

球机跟踪抓拍模块2采用雷达触发方式控制球机对异常目标进行抓拍；

如图3所示，收发天线模块3包括一个发射天线31和两个接收天线32，在发射天线31和接收天线32之间由隔板33隔离，为使雷达的结构紧凑、体积小，发射天线31和接收天线32均采用平面微带天线，具有重量轻，体积小，成本低的优点，结构相对简单易于制作，发射天线31的示意图见图4；

前端预处理模块4与收发天线模块3相连接，前端预处理模块4对收发天线模块3的信号进行预处理，信号的预处理主要是对模拟的多普勒雷达回波进行电平增益控制、带通滤波和差分运放处理，去除回波中杂波和调整信号以满足后端采样电路的输入要求。采集系统主要用来测量人体运动，由多普勒雷达的特性可知，输出信号为目标的多普勒频率

数据采集模块5与前端预处理模块4相连接，数据采集模块5对经过前端预处理模块4处理后的信号进行转换、收集，数据采集模块5将连续多普勒回波信号经A/D转换形成连续的解调数据流，数据采集模块5包括数据传输体统51、CPLD逻辑控制单元52、增益控制单元53、带通滤波单元54、差分运放单元55、采集A/D转换单元56，CPLD逻辑控制单元52与增益控制单元53、带通滤波单元54、差分运放单元55、采集A/D转换单元56相连接，为了匹配前端数据采集和后端USB接口数据传输的速率问题，在采集A/D转换单元56后面加了一级数据缓存单元57，数据采集模块5的示意框图如图5所示。

信号处理模块6与数据采集模块5、显示模块7相连接，完成对IQ信号调理、A/D转换、部分实时数字信号处理、处理后数据的传输等，信号处理模块6的系统结构示意图如图6所示，包含了前置放大单元61、低通滤波单元62、隔直缓冲单元63、差分单元64、A/D单元65、DSP单元66、SDRAM单元67、FLASH单元68、RS232单元69以及后端PDA单元610，其中的DSP单元66的数字信号处理是信号处理系统的核心，完成对采集参数的控制、采样数据的实时处理、处理后数据的实时传输，DSP单元66选用TMS320C5509A，处理大量数据存放暂时的数据，基于DSP单元66的信号处理模块6能实现对低频微弱信号的实时采集、处理及传输，运行速度快，能高效、实时的完成对信号的采集和处理，为内部数据通信以及并行算法实现打下坚实的基础，完成多普勒频率的提取。

下面对人体运动建模及回波信号进行分析：

雷达需在强杂波背景下抑制杂波，提取纯净的人体回波，通过信号分离技术获取各部分的回波分量，并从中提取出表征人体运动状态的有用信息。利用椭圆体对人体进行建模，将人体的运动学参数输入到模型中计算人体目标的RCS值，从混乱的雷达回波中提取人体的多普勒特征。

由于人体目标的非刚体性，导致多人聚集时雷达回波都存在各种成分分量并相互影响、叠加，导致多人运动很难设计出有效的算法进行识别，本发明提取多人行走的微多普勒特征，并对其进行傅立叶变换，可有效分辩出某一特定目标参数。

图7为单人行走时频图、图8为多人行走时频图，从图7和图8中可看出，多人行走时躯干的尖峰比单人明显的多，甚至在一定条件下可以较为清楚的分辨出四个人的躯干，经过对人体行走的时频图做傅立叶变换后，可以在一定程度上解决多人聚集无法分辨的问题。

下面对基于微波的人员行为检测方法进行说明，一种基于微波的人员行为检测方法包括如图9所示的流程，如下：

第一步：雷达对检测区域进行扫描，打开装置，雷达的天线波束对检测区域内进行扫描，图10为扫描示意图；

第二步：信号预处理，雷达对回波信号进行零差拍混频并进行FFT处理，去除回波中杂波就可以得到目标的运动信息；

第三步：回波信号分析，利用椭圆体对人体进行建模，将人体的运动学参数输入到模型中计算人体目标的RCS值，从混乱的雷达回波中提取人体的多普勒特征，对其进行傅立叶变换，可有效分辩出某一特定目标参数；

第四步：根据差频率值计算出各散射中心点的径向速度与径向距离，得出各目标的RCS值和时频图分析，本系统用微波波束调制方式，采用对称三角波调制，其工作原理如图11所示，发射信号的频率为对称三角波调制，发射信号幅度不变，在一个周期T内，信号的频率为：

因此，在一个周期内，发射信号的上下扫频段可表示为：

其中，A为信号幅度，信号幅度表示回波的能量值；f₀为信号有效中心频率；ΔF为信号有效带宽；u＝2ΔF/T为调频系数；T为三角波周期；ψ₀为初始相位。在有效的信号周期内，信号回波为：

其中，ΔT＝2R/C；R为目标距离；C为光速；

在有效信号周期内-(T/2-ΔT)≤t＜0&ΔT≤t＜T/2内，将公式2和公式3的瞬时相位相减，可得到发射信号与回波信号混频所得的差频信号的瞬时相位为：

对公式4求导即可得到差频信号频率为：

由公式5可以知道，目标的距离和差频信号频率成正比，因此只要测得输出中频信号的频率，就可以计算出目标的距离，以上为目标静止的情况，若目标以速度为v沿着雷达波束径向运动，将会使雷达回波增加多普勒频移f_d，该多普勒频移使得回波的频率一时间曲线升高或降低，从而导致一部分差频上增加了一个多普勒频移，另一部分差频上减少了一个多普勒频移，如图12所示；

第五步：，建立坐标系，以雷达为中心点建立坐标系，坐标系的建立如图13所示；

第六步：将各目标的径向速度和径向距离转换为坐标系中的点，根据各目标的RCS值和时频分析判断人员行为；

第七步：，跟踪各目标轨迹并进行重建，对检测区域内个离散点目标进行跟踪处理，对离散目标进行跟踪处理流程图如图14所示；

第八步：计算相关目标异常参数，根据对各个跟踪目标进行相关异常参数设置，并传输给后台异常信息；

第九步：对各个异常参数信息进行上报，进行触发报警。

根据以上各步骤，本发明可以实现以下几种侦测模式：

A、目标逆向行为侦测；

B、目标异常奔跑侦测；

C、人员离岗侦测；

D、人群聚集行为侦测。

在进行目标逆向行为侦测时，如图15所示，采用以下流程：

A1：开始扫描；

A2：采集微波传感离散目标数据；

A3：对离散目标进行跟踪处理；

A4：判断在区域内是否存在逆向行人；判断依据为，当目标接近传感器时，目标速度为正，离开目标时，目标速度为负值；如果判断为否，接步骤A2，如果判断为是，接步骤A5；

A5：同时进行以下流程：将异常目标信息发送给后台系统；触发视频监控系统对逆向行为进行视频记录或抓拍。

在进行目标异常奔跑侦测时，如图16所示，采用以下流程：

B1：开始扫描；

B2：采集微波传感离散目标数据；

B3：对离散目标进行跟踪处理；

B4：计算各目标的速度；

B5：判断在区域内是否存在异常奔跑人员；判断依据为，目标速度大于其他正常目标速度的3倍；如果判断为否，接步骤B2，如果判断为是，接步骤B6；

B6：同时进行以下流程：将异常目标信息发送给后台系统；触发视频监控系统对异常目标进行视频记录或抓拍。

在进行人员离岗侦测时，如图17所示，采用以下流程：

C1：开始扫描；

C2：采集微波传感离散目标数据；

C3：计算区域内目标的RCS值与人的RCS值比较；

C4：判断在区域内是否存在值班人员；如果判断为是，接步骤C2，如果判断为否，接步骤C5；

C5：将无人员值守信息发送给后台系统。

在进行人群聚集行为侦测时，如图18所示，采用以下流程：

D1：开始扫描；

D2：采集微波传感离散目标数据；

D3：对离散目标进行跟踪处理；

D4：判断在区域内是否存在人员聚集；判断依据为，当分析时频图时出现多个波峰，则说明人员多；如果判断为否，接步骤D2，如果判断为是，接步骤D5；

D5：将人群聚集信息发送给后台系统。

当然，还可以根据实际需求添加其他异常信息侦测方式，实现多种异常信息的检测，在此就不一一例举。

采用本发明基于微波的人员行为检测方法与装置的技术方案，能够在大检测区域内进行全天候、高精确度、无检测盲区、低误报率以及生产和维护成本低的人员行为检测；该方法先对波形进行研究分析，随后对回波信号进行建模，并研究异常目标信息提取的方法，提出一系列合理的算法，提醒后台工作人员区域内的异常目标；该装置能够在大检测区域内利用人体运动数学模型与雷达位置的相对关系推算人体行走的雷达回波，对人体运动特征进行提取，有效快速的进行单人分辩，多人运动分辩，快速检测出异常目标的运动状态，提醒相关人员注意。

最后应说明的是：以上所述仅为本发明的优选实施例而已，并不用于限制本发明，尽管参照前述实施例对本发明进行了详细的说明，对于本领域的技术人员来说，其依然可以对前述各实施例所记载的技术方案进行修改，或者对其中部分技术特征进行等同替换。凡在本发明的精神和原则之内，所作的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。