【摘 要】
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利用雷达来识别人体动作对环境要求较低,且避免了摄像头带来的的隐私问题.针对这种需求,提出一种基于超宽带雷达和深度学习算法的人体动作识别方法.利用超宽带雷达的高距离分
【机 构】
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桂林电子科技大学广西无线宽带通信与信号处理重点实验室,桂林电子科技大学计算机与信息安全学院
【基金项目】
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国家自然科学基金项目(61561010);广西自然科学基金项目(2017GXNSFAA198089);广西重点研发计划项目(桂科AB18126003,AB16380316)
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利用雷达来识别人体动作对环境要求较低,且避免了摄像头带来的的隐私问题.针对这种需求,提出一种基于超宽带雷达和深度学习算法的人体动作识别方法.利用超宽带雷达的高距离分辨力,并针对人体动作的动态特性,提取出人体目标的距离-时间二维特征,弥补单一距离特征的不足.针对特征图采用一种经过优化的卷积神经网络进行识别.通过SIR-20高速探地雷达平台进行数据采集,对8种不同的人体动作进行识别,最终达到了平均99.2%的正确识别率,验证了该方法的可行性和有效性.
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