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在人体目标的雷达自动识别中,常用提取到的人体微多普勒特征对人体运动状态或动作姿态进行识别。受人体多变姿态和躯干强回波的影响,人体微多普勒特征有时是微弱和模糊的,难以稳定提取并用于分类。本文使用超宽带雷达录取了人体动作的高分辨率距离像,由连续多帧距离像构建了覆盖整个动作的时间－距离像,采用深度卷积神经网络自动学习时间－距离像的分层特征并进行了分类,对９种动作的平均分类精度达到了９６.６７％。实验结果验证了深度卷积神经网络对基于时间－距离像的人体动作分类是可行和有效的。 相似文献
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文章分析了我国工程监理现状及存在监理工作效率低下、监理数据失真等问题,基于区块链技术中的区块共识机制、ECDSA加密算法等技术,提出将工程监理与区块链技术相结合的构想.在广州数次参与项目现场实地考察后,笔者提出了一种建设项目密钥分发策略,通过该策略,项目参与者可以验证自己的身份,并在承包双方之间以保密的方式共享敏感信息... 相似文献
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