【摘 要】
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随着5G技术和IoT的发展,智能家居开始进入越来越多的家庭。智能家居通常通过视觉的方式获得感知家庭环境或者家庭成员的能力,但是视觉的方案对于家庭环境存在着局限性。随着调频连续波技术的发展,将毫米波雷达用于家用环境感知越发变得可能。构建了一种通过毫米波雷达采集数据,进行室内环境的人体跟踪和步态识别的系统。从毫米波雷达的原理出发,设计了毫米波雷达点云获取模块,并基于对毫米波点云的特性的分析,设计了对点
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随着5G技术和IoT的发展,智能家居开始进入越来越多的家庭。智能家居通常通过视觉的方式获得感知家庭环境或者家庭成员的能力,但是视觉的方案对于家庭环境存在着局限性。随着调频连续波技术的发展,将毫米波雷达用于家用环境感知越发变得可能。构建了一种通过毫米波雷达采集数据,进行室内环境的人体跟踪和步态识别的系统。从毫米波雷达的原理出发,设计了毫米波雷达点云获取模块,并基于对毫米波点云的特性的分析,设计了对点云进行噪声点过滤的预处理模块,然后在处理模块会对点云通过DBSCAN算法进行聚类,根据得到的聚类通过匈牙利算法生成人体的运动轨迹,并通过卡尔曼滤波来处理遮挡或者跟踪丢失的情况,最后通过长短时记忆网络对根据运动轨迹生成的人体步态数据进行识别,对轨迹所属的人进行判定。在实现中,数据获取、数据处理和数据显示通过三个进程并行,进程间通过队列进行通信。系统使用了TI的IWR6843-ISK雷达板采集数据,通过python实现后续处理。最终系统能够较好地过滤掉雷达产生的杂波,并能够在人数较少的情况下进行准确的跟踪和识别。
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