9月22日—27日，第 27 届欧洲微波周 (European Microwave Week, 以下简称“EuMW 2024”）在巴黎圆满举行。作为欧洲知名的无线、微波和集成电路盛会，EuMW 2024包括三场重量级学术会议：欧洲微波会议、欧洲微波集成电路会议、欧洲雷达会议，接收论文500余篇。加特兰论文《基于毫米波雷达与TinyML的舱内人员检测、定位和分类》（In-Cabin Detection, Localization and Classification Based on mmWave Radar with TinyML）入选2024 EuMW的欧洲雷达会议(European Radar Conference, EuRAD)，是EuRAD接收的100余篇论文中仅有的两篇中国论文之一。加特兰雷达系统专家王治飞博士也受邀出席EuRAD 2024，深入分享加特兰最新舱内检测雷达芯片技术。  

加特兰雷达系统专家王治飞博士在EuRAD 2024发表演讲

汽车舱内人员检测是确保车辆安全的重要技术，广泛应用于安全带提醒、气囊部署优化和儿童存在检测（CPD, Child Presence Detection）等场景。欧洲新车评价规程（European New Car Assessment Programme，Euro NCAP）规定，从2025年起，新车必须具备主动感知的CPD系统，才能获得加分。2024版中国新车评价规程（China New Car Assessment Programme，C-NCAP）也规定CPD功能正式成为新车评测加分项。毫米波雷达因其具备隐私保护、不受光照影响、检测精度高的优势，是CPD应用的理想选择。

来源：www.euroncap.com；www.c-ncap.org.cn

然而在实际的CPD应用场景中，舱内雷达需要有抗干扰能力，避免误报。而更高阶的应用要求雷达在功能上不仅要能实现人员存在检测，还要能对人员进行定位和分类。这无疑给市面上的舱内检测方案提出了挑战。王治飞博士指出：“当前基于Capon算法*的雷达方案的计算复杂度高，且可能受到复杂干扰的影响产生误报。也有一些学术研究尝试用深度学习来实现舱内检测，但所提出的模型很少考虑雷达SoC内存和耗时的限制，难以在嵌入式雷达系统上部署。”

面对这些难题，加特兰开发出舱内人员检测、定位和分类的实时解决方案。加特兰舱内雷达方案基于加特兰60 GHz毫米波雷达SoC芯片，并采用微型机器学习（Tiny Machine Learning, TinyML）技术，可实现超96%的人员检测准确率、超90%的人员定位与分类准确率，且能减少干扰影响，降低如车辆晃动、车内水瓶摆件晃动等导致的误报。优异的检测性能得益于加特兰舱内雷达方案采用的多种创新技术：

1. 全新信号处理流程，提升雷达鲁棒性

   传统雷达方案一般使用距离-水平角（Range-Azimuth, RA）域的功率分布，而加特兰方案利用了波束-距离-多普勒 (Beam-Range-Doppler，BRD) 特征，采用全新的雷达信号处理流程，获得更多的频率信息，显著减少环境中的干扰影响，增强雷达系统的鲁棒性。

2. 轻量级卷积神经网络，实现多种高阶舱内雷达功能

   加特兰开发了两种轻量级卷积神经网络 (Convolution Neural Network，CNN）模型，通过重采样技术以应对标签不平衡问题，采用标签平滑（Label Smoothing）技术以应对标签噪声，并结合正则化增强了模型的泛化能力（Generality）。加特兰舱内雷达方案采用轻量级CNN模型，得以同时实现检测、定位与分类三种高阶舱内雷达功能，而且其模型的泛化能力也增强了雷达系统在不同检测场景下的稳定性。

3. 训练后量化，让方案部署更便捷、运行更高效

   加特兰舱内雷达方案采用的训练后量化技术，让模型占用的内存更小，也加速了推理过程。具体来说，加特兰首次将深度学习模型部署在Rhine-Pro SoC产品上，仅占用约76 KiB内存，一次推理时间仅需44毫秒，意味着方案不仅便于部署，也完全满足舱内应用实时性的需求。此外，该技术在提高推理速度的同时，也降低了功耗，为其他功能运行提供了更多时间和能效空间。

演讲中，王治飞博士也展示了基于Rhine-Pro SoC芯片的实测Demo效果：雷达系统可以稳定、准确地探测到婴儿模型所在座位，并且在婴儿被毛毯遮盖情况下也不受影响，还能实现成人与婴儿的分类。当成人和婴儿同时在车内时，雷达识别到成人不会报警；当成人离开后，雷达识别出婴儿并进行报警。此外，人员的肢体动作并不会影响检测定位和识别的结果，摇晃车辆也不会导致误报。

加特兰基于Rhine-Pro SoC芯片的舱内雷达方案Demo

此次亮相EuMW 2024，加特兰也在汽车论坛上展示了最新成像雷达芯片技术——基于Andes SoC芯片的两片级联雷达方案，并在小组讨论环节与国际知名OEM、Tier 1企业共同探讨“汽车雷达向高性能成像雷达转型的创新与科技趋势”。

EuMW 2024盛会上，加特兰向世界诠释了加特兰毫米波雷达芯片前沿技术如何赋能汽车舱内感知与智能驾驶，也与全球行业专家开展深入交流。随着汽车产业加速向智能化升级，加特兰将继续引领毫米波雷达半导体技术创新，助力打造更安全、更便捷、更舒适的汽车智能座舱和智能驾驶系统。

*Capon算法是一种多快拍的雷达到达角估计算法。