多传感器融合的高空抛物定位识别系统查看源代码讨论查看历史

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多传感器融合的高空抛物定位识别系统社区安全的保卫者——多传感器融合的高空抛物定位识别系统,高空抛物现象曾被称为"悬在城市上空的痛"。它不仅是一种不文明的行为，而且会危害公共安全、危及他人生命。2019年11月，最高人民法院印发《意见》，明确对于故意高空抛物者，根据具体情形按照以危险方法危害公共安全罪、故意伤害罪或故意杀人罪论处，同时明确物业服务企业责任。2021年2月，最高人民法院规定了高空抛物罪罪名。

二、 技术方案

针对高空抛物、坠物致人损伤具有难以确定具体责任人、归责原则较难的问题，又考虑到目前技术多采用光学摄像头监控涉及个人隐私，以及容易受到雨雾天气、反光等环境因素的影响，本小组设计了毫米波雷达测量定位、摄像头识别抛体目标的多传感器融合系统。利用毫米波雷达测距、测角，定位抛体抛出的位置，对地摄像头识别抛体并将数据传送到总控制室，远端多数据融合最终确认抛体目标的方位和种类，实现高空抛物定位识别，进行高空抛物定责。

三、 创新设计

毫米波雷达定位不受逆光、能见度等环境因素的限制，角分辨率更有优势。针对高空抛物的定责问题，目前也有安装摄像头的解决方法。但高空抛物多发生在居民区等人流量较大地带，安装摄像头监测涉及隐私问题，且光学设备无法全天时、全天候工作定位，

（2）抛体目标识别，由于安装对地摄像头高度较低，即使在能见度小于50米的红色预警雨雾天气下也能正常识别物体。将样本放入基于深度学习的DFF-YOLO模型中训练与测试，实现实时可视化的目标识别。

（3）多传感器融合，将识别硬件板卡与总控制室连接同一局域网，将识别的结果通过局域网的形式发送到远端控制室，将抛体目标识别结果作为毫米波雷达信号处理的输入参数，进行多源数据融合处理，可最终实现高空抛物定位与识别。

四、 关键技术

(1) 高空抛物识别

构建DFF-YOLO目标检测算法，在特征提取网络中进行特征细化和多特征融合2个方面的改进；在特征提取网络中利用可变形卷积神经网络改变卷积对目标采样点的位置，增强目标的特征提取能力，提高复杂背景下图像目标的检测率。

（2）毫米波雷达定位、测速

①毫米波雷达定位

FMCW雷达系统使用水平面估算反射信号的角度，该角度称为到达角。物体距离的微小变化即可导致距离FFT或多普勒FFT峰值的相位变化，该结果被用于执行角度估算，该估算使用至少两个RX天线，如图4、5所示，物体与两个天线的距离差会导致FFT峰值的相位变化。

五、 应用场景

（1）监测高空抛物进行定责和追责

（2）监测住宅小区空调外机松动

（3）避免室内幼儿爬窗坠楼

（4）监测高空作业安全情况

（5）智能交通领域，可应用于车流量监测、优化路口交通信号灯、规划停车场车位等

六、 市场前景

（一）本作品安装在住宅区避免了摄像头监控带来的隐私问题，并能实时监测高空危险情况。它能快速发现高空坠物的抛出点，识别抛出物体，以方便及时对高空抛物者进行定责和追责。

（二）本作品可以实时监测住宅小区外挂的空调机是否有松动现象的发生，触发警报并将其传至总控中心以及时修理以防止威胁的发生。

（三）本作品能监测高楼上方是否有人或动物攀爬窗户，及时提供警戒信号，以避免人员和动物坠楼受伤。

（四）当清洁，修理等工作人员在高空作业时，本作品能实时监测工作人员在高空的安全情况，当有人发生危险时，能及时报警。

（五）在智能交通方面，它可以在道路实时监测视野内的运动目标，如行人和车辆，汇报他们的距离，方位角和速度等信息，当危险地带有行人穿过时，产生警报防止事故发生。

（六）在智能医疗方面，本作品可以全天时监测病房内病人的情况，当病人发生危险或意外（如夜间摔倒）时，可及时呼叫医护人员。它还可以对传染病患者、大面积烧伤患者、精神心理疾病患者、婴幼儿等不方便通过接触方式检查的患者进行非接触式检查，并帮助医生对病理影像进行识别判定。

（七）在智能安防领域

变电站：变电站属于危险等级较高的区域，当有陌生人试图进入其中时，本产品可以准确汇报出目标的位置，触发报警，通知工作人员的检查。可以做到24小时全天候监控，且节约人工成本，受到外界干扰小。

监狱：为了保障监狱区域的安全，当可疑人员想要穿过警戒区域时，本产品可以识别可疑人员并将其距离和目标画面及时汇报到控制中心。

七、 产业价值

目前，中国的人工智能行业已经进入产业化阶段，人工智能技术的发展正在由学术推动的实验室阶段，转由学术界和产业界共同推动的产业化阶段。在人们日常生活或工业的各个方面，人工智能都能占有一席之地。本产品的核心在于将摄像头与毫米波雷达融合，实现定位与目标识别双重目的，因此产品的应用市场非常广泛。