Zpracování radarového signálu pro detekci lidí

Abstract

Tato práce se zabývá využitím milimetrového radaru pro odhad počtu osob v uzavřených prostorách. Na základě analýzy existujících přístupů je navržena vhodná metoda spada- jící do kategorie sčítání na základě sledování (tracking-based counting). Důraz je kladen zejména na proces shlukování, jehož jádrem je algoritmus DBSCAN (Density-Based Spa- tial Clustering of Applications with Noise), který byl upraven pro adaptaci parametrů v závislosti na vzdálenosti objektů od radaru. Pro zpřesnění detekce a sledování osob v da- tech typu „point cloud“ je dále využit Unscented Kalmanův filtr (UKF), sloužící k odhadu stavu dynamického systému. Výstupem navrženého systému je aktuální počet detekovaných osob a také vizuální informace o jejich poloze v prostoru. Funkčnost navržené metody byla ověřena experimentálně pomocí reálných dat získaných z milimetrového radaru ve třech místnostech s odlišnými rozměry a uspořádáním. Testování probíhalo s pěti různými oso- bami pohybujícími se náhodně po prostoru.

This work focuses on the use of a millimeter-wave radar for estimating the number of people in enclosed spaces. Based on an analysis of existing approaches, a suitable method falling into the category of tracking-based counting is proposed. Particular emphasis is placed on the clustering process, which is based on the DBSCAN (Density-Based Spatial Clustering of Applications with Noise) algorithm. This algorithm is modified to adapt its parameters depending on the distance of objects from the radar. To improve the accuracy of person de- tection and tracking in point cloud data, the Unscented Kalman Filter (UKF) is employed for estimating the state of a dynamic system. The output of the proposed system includes the current number of detected individuals as well as visual information about their posi- tions in space. The effectiveness of the proposed method was experimentally verified using real data collected from a millimeter-wave radar in three rooms with varying dimensions and layouts. Testing was conducted with five different individuals moving randomly within the space.