基于商业化 mmWave MIMO 雷达的 Crowd Flow 分析
信号处理
2025-09-01 v2 计算机视觉与模式识别
摘要
本文提出了 mmFlux：一个用于从 mmWave 雷达中提取底层群体运动模式并推断群体语义的新型框架。首先，我们提出的信号处理管道结合了来自视觉的光流估计概念与新颖的统计和形态学噪声过滤。这一方法生成高保真的 mmWave 流场——群体运动的紧凑型 2D 向量表示。随后，我们引入了一种新方法，将这些场转换为有向几何图。在这些图中，边缘捕获主导流动电流，顶点标记群体的分裂或合并，流动分布通过边缘进行量化。最后，我们表明，分析局部雅可比并计算相应的旋度和散度，可用于提取结构化和扩散型群体的关键语义。我们在 3 个区域进行了 21 项实验，使用商业化 mmWave 雷达测试了最多 20 人的群体。我们的框架实现了对复杂群体模式的高保真图形重建，显示出强大的空间对齐和精确的流分比定量特征。最后，我们的旋度和散度分析准确推断了关键群体语义，例如突然转向、流向变化的边界、扩散和聚集。总体而言，这些发现验证了 mmFlux，凸显了其在各种群体分析应用中的潜力。
引用
@article{arxiv.2507.07331,
title = {mmFlux: Crowd Flow Analytics with Commodity mmWave MIMO Radar},
author = {Anurag Pallaprolu and Winston Hurst and Yasamin Mostofi},
journal= {arXiv preprint arXiv:2507.07331},
year = {2025}
}