基于融合点云跟踪和机器学习算法SVM的汽车舱内活体检测方法

本发明提供一种基于融合点云跟踪和机器学习算法SVM的汽车舱内活体检测方法，该方法包括使用毫米被雷达对车内信号进行采集，然后对数据进行慢时间维度和快时间维度预处理，提取目标点云数据与积累后的幅度相位矩阵，然后使用融合点云与机器学习算法SVM分别对静态目标与动态目标的结果进行预测。本发明通过动静区分的方式，分别采用3D点云与机器学习SVM方法判断活体，针对车内遗留活体目标不论是运动还是熟睡静止情况下都有较好的检测性能。