一种远程检测系统
文献发布时间:2023-06-19 10:14:56
背景技术
1.技术领域
本发明涉及用于检测三维空间内的人和/或物体的位置的系统和方法。
2.相关技术描述
现有存在许多远程武器/违禁品检测系统。这些现有系统中有些通过使用毫米波辐射来探测武器。这些频率的射线会穿透衣服,并且与来自人体表面的反射相比,从金属和陶瓷物体的反射更强。所得到的2D图像可以检测隐藏的武器。然而,这些现有系统扫描一个人并且需要对象的特定位置与配合。因此,需要用于不需要所述对象的配合的情况下检测武器和物体的系统和方法。
发明内容
描述了一种用于三维空间的检测系统。该检测系统包括多个发射器,面向相应的多个方向,并被配置为产生关于所述三维空间的均匀毫米波照射。该检测系统包括多个接收器,被配置为确定物体数据,该物体数据包括反射自所述三维空间内的一个或多个物体的信号的方向、相位和定时。该检测系统包括处理器,该处理器被配置为接收物体数据,基于所述物体数据检测所述三维空间中的一个或多个物体,并且渲染出与所述一个或多个被检测物体相对应的图像。
还描述了一种用于检测三维空间中的物体的方法。该方法包括由面向在相应多个方向的多个发射器发射信号,以产生关于所述三维空间的均匀毫米波照射。该方法包括确定物体数据,该物体数据包括反射自所述三维空间内的一个或多个物体的信号的方向、相位及定时。该方法包括由处理器根据所述物体数据来检测所述三维空间中的所述一个或多个物体。该方法包括由所述处理器渲染与所述一个或多个被检测物体相对应的图像。
还描述了一种检测设备,包括多个发射器,所述多个发射器面向相应的多个方向,并被配置为产生关于所述三维空间的均匀毫米波照射。该检测设备包括多个接收器,被配置为确定物体数据,该物体数据包括反射自所述三维空间内的一个或多个物体的信号的方向、相位和定时。该检测设备包括处理器,该处理器被配置为接收所述物体数据,基于所述物体数据检测所述三维空间中的所述一个或多个物体,并且渲染与所述一个或多个被检测物体相对应的图像。
附图说明
在研究了下面的附图和细节描述之后,本发明的其它系统、方法、特征和优点对本领域技术人员来说将是显而易见的。附图中所示的组成部件不一定是按比例的,并且可以被夸大以更好地示出本发明的重要特征。
图1A示出了根据本发明的各种实施例的所述远程检测系统。
图1B示出了根据本发明的各种实施例的所述远程检测系统。
图2是根据本发明的各种实施例的所述远程检测系统的框图。
图3是根据本发明的各种实施例的由所述远程检测系统执行的过程流程图。
具体实施方式
本文描述的系统和方法使用体积图像处理技术,使用关于被扫描体积的相干毫米波照射而从多个毫米波接收器导出3D图像。由于毫米波频率具有穿透衣服,并从金属和陶瓷表面的反射更强的能力,所述系统能够检测被扫描体积内隐藏的武器。
毫米波能量通过以下而形成被扫描体积的3D图像:测量由传感器阵列接收的反射能量的相位和幅度,并使用数字处理来形成所述图像。
本文描述的所述系统和方法还提供了在合成图像上覆盖多个成像技术结果(例如,光学或红外)以用于更好的检测和细节模糊的能力。细节模糊对于个人隐私顾虑可能是重要的,例如可以用于通过移除面部细节来使图像匿名。
传统的系统仅限于一次扫描一个人,并且需要被扫描的物体在特定的位置并配合。本文描述的所述系统和方法提供了在较大区域内对处于自然位置和动态条件(诸如行走、站立或蹲伏)下的多个个体进行扫描。
图1A示出了远程检测系统100。所述远程检测系统100是用于检测隐藏在特定空间内的个体身上的武器、违禁品或其它金属或陶瓷物体的体积扫描系统。如本文所使用的“武器”将用来描述任何武器、违禁品或其他期望被检测的金属或陶瓷物体。武器和个体可能位于的这个空间可以被称为扫描体积102。在所述扫描体积102内可以有一个或多个个体112,并且所述个体112可以持有武器114,该武器可以是暴露的或隐藏的。
操作的基本原理是使用多个源发射器106和分开的接收器108的多基地毫米波雷达。所述发射器106和所述接收器108被放置在所述扫描体积102的周围,以允许从多个方向照射和观察所述扫描体积102内的所述个体112。从多个方向扫描所述个体112提高了探测到所述武器114的可能性。
源发射器106使用宽波束天线(例如,电子控向天线阵列)来发射信号110以提供所述扫描体积102的均匀照射。所述信号110从所述扫描体积102内的所有表面反射,并且所述接收器108(例如,低成本的位-波收发器)使用相控阵列天线来解析所述反射信号110的方向、相位和定时。所述接收器108使用从所述发射器106发射的源波形的副本来关联所接收的信号,并解析所述扫描体积102内反射的位置和幅度。对来自所有使用每个所述发射器106的发射的所述接收器108的接收信号进行数字信号处理和比较,允许形成所述扫描体积102内的任何物体的微波散射特性的三维图像。
金属和陶瓷物体比大多数衣服和人体表面更强烈地散射毫米波能量,因此所述系统100将基于散射强度来识别感兴趣的区域。所述源信号110的短波长允许高分辨率成像,使得自动检测算法可使用图像的高反射区域的大小和形状来识别潜在武器。其它传感器(例如,可视或红外相机)也可以被准确地引导向目标区域进一步检查以帮助识别。例如,当基于使用来自所述接收器108的检测信号数据生成的所述三维图像检测到可疑物体114时,可以激活附加传感器并将其引导向所述可疑物体114的位置以用于进一步的图像检测。
由附加传感器对相同目标区域的连续扫描也可以用于改善目标辨别。在一些实施例中,人类用户的视觉确认可以用于向系统提供反馈以改进目标辨别。因为没有机械扫描天线,所以可以扫描体积的速率仅受可用的图像处理能力限制,并且可以被设置得足够高以提供以正常速度移动的人员的近实时扫描。这些功能都不需要被扫描个体的配合,并且天线和其他传感器可以被隐藏以避免警示潜在目标。
扫描大体积(例如走廊或庭院)而不需要被扫描物体保持在任何固定位置上的能力,允许本文描述的远程检测系统用于比现存单人扫描仪宽得多的应用范围。例如,在人员被紧密聚集之前,所述远程检测系统可以在通向场地的靠近过程(或路径)中检测武器,从而允许安保人员更容易地干预。以非常高的速率扫描体积的能力使得隐藏或混淆武器或违禁品比使用当前的2D技术时困难得多。
本文描述的系统可以与其它成像技术(例如,光学、红外、多RF频率)结合以进一步增强探测武器或违禁品的能力。本文描述的3D技术还使得在远距环境中对感兴趣物体的具体识别容易得多,从而降低了误报的可能性。以高角速率使用敏捷RF波束,可以使用相同的设备组合进行一般体积扫描和离散目标扫描。
图1A示出了在封闭空间中使用的所述系统100,该封闭空间具有四个壁104围绕所述个体112。图1B示出了在通道或走廊中使用的所述系统100,其中两个壁104围绕所述个体112。可以使用最少三对发射器106和接收器108来生成所述三维图像,但是可以使用额外的成对发射器106和接收器108来增强所述生成的三维图像。所述发射器106和所述接收器108可以放置在不同的壁104上以提供各种有利位置和角度。例如,第一电子扫描天线可以面向北方,第二电子扫描天线可以面向东方,并且第三电子扫描天线可以面向南方。通常,所述发射器106和所述接收器108位于两个或多个壁上,并且如本文所使用的,“壁”可以指用于确定空间的任何表面,诸如侧壁、天花板或地面。
所述接收器108可以是收发器。此外,所述收发器可以是收发器/调制解调器集成设备。所述发射机106可以是电子扫描天线。此外,所述电子扫描天线可以是用于Ku/Ka卫星通信应用的电子控向天线阵列,其被定制开发用于远程检测情况的毫米波设计。
在一些实施例中,所述系统还可以包括附加数据,诸如视频成像、热信息、谱信息和/或射频散射成像。
所述系统提供了在无害波长下具有最小辐射对移动物体的体积覆盖。由于散射技术,所述系统创建了人类形态的模糊图像,并且可以被设计为执行区域扫描或者可以驻留/跟踪特定目标。
本文所述的系统和方法可用于提供自然流动条件下的区域覆盖,以用于探测某些武器或违禁品。在一些实施例中,本文描述的系统和方法可以在医疗环境中使用以检测患者内或附近的物体。
图2示出用于检测三维空间中的武器或违禁品的系统200。
所述系统200包括与本文所述的发射器106类似的多个发射器206。在一些实施例中,所述多个发射器206是电子扫描天线。所述系统200还包括与本文所述的接收器108类似的多个接收器208。在一些实施例中,所述多个接收器208是收发器。所述多个发射器206和所述多个接收器208可位于足以覆盖感兴趣的三维空间的多个位置。在一些实施例中,所述多个发射器206中的至少两个发射器彼此不共面。在一些实施例中,所述多个接收器208中的至少两个接收器彼此不共面。
所述多个发射器206发射微波信号由所述扫描体积中的一个或多个物体散射。所述多个接收器208被配置为检测与所述扫描体积中的一个或多个物体相关联的物体数据。所述物体数据可以包括最初从所述多个发射器206发射的散射微波信号的方向、定时和相位。可以通过将检测到的散射微波信号与从所述多个发射器206发射的信号进行比较来检测所述物体数据。通过比较被检测到的所述散射微波信号与所述发射信号的偏差,可以检测到所述物体数据。
所述多个发射器206和所述多个接收器208连接到处理器204。所述处理器204被配置为基于由所述多个接收器208检测到的物体数据来确定三维图像。所述处理器204可以是被配置为执行存储在存储器212上的指令的任何计算机处理设备。所述存储器212可以是非暂时性计算机可读介质。所述处理器204可以是数字信号处理器。所述处理器204还可以是被配置为组合工作的一个或多个处理器。在一些实施例中,所述接收器208基于检测到的反射信号,确定物体数据。在一些实施例中,所述处理器204基于来自所述多个发射器206的发射信号和来自所述多个接收器208所检测到的反射信号来确定物体数据。
所述处理器204还可以渲染要在显示器202上显示的三维图像的视觉表示。三维图像的视觉表示对应于所述扫描体积中的一个或多个物体。所述显示器202可以是任何显示设备,例如LCD显示屏或LED显示屏。
用户(例如,警官)可以查看所述显示器202以识别所检测的物体是否是武器。产生二维图像的系统可能不提供所讨论的物体的确定性表示,因为许多危险物体在某些角度看起来与非危险物体相似。例如,当仅有刀的边缘可见时,刀可能看起来类似于笔。然而,所述系统200生成三维图像,所述用户可以从多个角度和视点观看该三维图像,以确定所讨论的物体是否是武器。在一些实施例中,所述用户使用例如鼠标、操纵杆、麦克风或触摸屏之类的输入设备214来通过旋转、放大和缩小等方式操纵所述生成的三维图像以检查所讨论的物体。
在一些实施例中,当检测到物体时,附加感测设备210可以用于提供附加传感器数据以帮助识别物体。所述附加传感设备210可以是照相机或红外传感器中的至少一个。来自所述附加感测设备210的所述数据可向所述用户提供附加信息以帮助用户确定所讨论的物体是否是武器。所述附加感测设备210可以被自动触发或者可以响应于指示(例如来自所述输入设备214的)而被触发。
在一些实施例中,所述处理器204被配置为自动确定被检测物体是否是武器。所述处理器204可以使用机器学习技术和训练数据来确定被检测物体是否是武器。在一些实施例中,用户可使用所述输入设备214识别被检测物体是否是武器,并且该识别可用作对所述处理器204的反馈以进一步改善所述处理器204准确识别武器的能力。在一些实施例中,所述处理器204提供与测定所讨论的物体是否是武器相关联的置信度值,并且置信度值用于确定是否采取行动。
在一些实施例中,可以响应于检测到武器而自动激活警报或其他警告。所述警报可以被广播给所检测到的武器附近的每个人,或者警报可以仅发送给某些个体,例如警察或保安。
在一些实施例中,所述系统200被实现为被配置为连接到两个或更多壁的检测设备,其中所述发射器206和所述接收器208连接到所述壁。
图3是示出由本文所描述的系统使用过程300的流程图。
由面向相应多个方向的多个发射器(例如,发射器206)发射信号,以产生关于三维空间(例如,扫描体积102)的均匀毫米波照射(步骤302)。
确定与所述三维空间中的一个或多个物体相关联的物体数据(步骤304)。所述三维空间中的所述一个或多个物体可以反射或散射从所述多个发射器发射的信号,并且多个接收器(例如,接收器208)可以检测所述反射或散射的信号。所述物体数据包括反射自所述三维空间内的一个或多个物体的信号的方向、相位和定时。在一些实施例中,所述接收器基于检测所述反射或散射信号以及从所述发射器发射的信号来确定所述物体数据。在一些实施例中,连接到所述发射器和所述接收器的处理器(例如,处理器204)基于检测所述反射或散射信号以及从所述发射器发射的信号来确定物体数据。
处理器基于所述物体数据,检测所述三维空间中的一个或多个物体(步骤306)。所述处理器可以协调所述物体数据和所有所述接收器和/或发射器中的接收器和/或发射器的位置,以计算所述物体在三维空间中的位置。特别地,可以确定形成所述物体表面的多个点,每个点是三维空间中的坐标。
所述处理器渲染与所述一个或多个被检测物体相对应的图像(步骤308)。显示器(例如,显示器202)被配置为显示所述渲染图像(步骤310)。所述图像可以在二维显示器上示出,并且所述用户可以使用输入设备(例如,输入设备214)来操纵所述图像(例如,放大、缩小、翻转)以在三维中检查所述图像。在一些实施例中,可以使用显示器来显示所述图像,该显示器将所述图像显示为三维输出,例如全息图。当所述输入设备从所述用户接收到操纵输入时,所述处理器对应于操纵输入,调整所述图像的渲染。例如,当所述用户提供操纵输入以顺时针转动图像时,所述处理器可以调整所述图像的渲染以顺时针转动,并且由所述显示器显示调整后的渲染图像。
一个或多个附加感测设备(例如,附加感测设备210)被用于检测与所述一个或多个被检测物体相关联的附加传感器数据(步骤312)。由附加感测设备对附加传感器数据的检测可以由所述处理器在检测到一个或多个物体时自动触发。所述处理器可以指示所述一个或多个附加感测设备检测在三维空间中的已经检测到所述一个或多个物体的特定位置处的附加传感器数据。可以由用户使用所述输入设备手动指导附加感测设备进行附加传感器数据的检测。
附加感测数据可以由所述处理器渲染到附加图像中,并且呈现在步骤308中渲染的基于信号的所述图像旁边或叠加在该图像之上。所述附加图像和所述基于信号的图像的呈现可以进一步提供用于清楚识别物体。
用户或所述处理器确定所述三维空间中的一个或多个物体中的每一个物体是否是武器(步骤314)。如本文所述,人类用户可基于人为判断来识别物体是否是武器,并且所述处理器可基于机器学习技术和训练数据来识别物体是否是武器。
以说明性的方式公开了方法/系统的示例性实施例。因此,在全文中使用的术语应当以非限制性的方式来解读。尽管本领域技术人员可以对这里的指导进行微小的修改,但是应当理解,这样的实施例被包括在本文所授权的专利保护范围内,这些实施例合理地属于本领域所贡献的改进范围内,并且除了根据所附权利要求及其等同物之外,该范围不应当被限制。
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