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为提高雷达旋翼无人机的识别效果,本文提出一种基于多域特征融合的旋翼无人机分类方法。首先利用K波段连续波(Continuous Wave,CW)雷达观测多旋翼无人机,对采集到的雷达回波信号进行信号处理依次得到时频图、节奏速度图(Cadence?Velocity Diagram, CVD)和节奏频谱图(Cadence Frequency Spectrum,CFS),然后将时频图和CVD图分别输入SqueezeNet网络,CFS数据输入一维卷积神经网络(1?D?CNN)提取回波信号在时频域、节奏速度域和节奏频率域的特征,最后将特征融合输入支持向量机(Support Vector Machine, SVM)进行分类。实测雷达数据处理的结果表明基于多域特征融合的旋翼无人机分类识别方法对三类旋翼无人机的分类准确率达到99.14%。 相似文献
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为了提高对手势动作的分类能力,该文提出一种基于双通道卷积神经网络(CNN)的调频连续波(FMCW)雷达手势识别方法。首先利用具有一个发射天线两个接收天线的FMCW雷达对不同手势动作进行探测并收集到回波数据,之后对每个接收通道的回波数据进行预处理分别得到距离时间图、距离多普勒图与微多普勒时频谱图,然后将每个动作对应的三种彩色RGB图像进行堆叠。最后将堆叠后的彩色RGB图像输入到双通道CNN中进行手势特征提取和特征融合。实测数据处理结果表明所提基于双通道CNN手势识别方法对设计的八种手势动作的分类平均正确率为97.52%,与传统的单通道CNN相比有效地提高了对手势动作的分类能力。 相似文献
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为了解决依靠光学传感器进行手势识别对外部环境依赖较大的问题,提出了一种基于连续波(Continuous Wave,CW)雷达的手势识别方法,并建立了4种手势动作的回波数据库.首先,对CW雷达回波进行短时傅里叶变换(Short-Time Fourier Transform,STFT)获取手势动作的时频谱;然后,通过设立阈值将时频谱中的背景杂波去除;接下来,对处理后的时频谱提取方向梯度直方图(Histogram of Oriented Gradient,HOG)特征;最后,采用支持向量机(Support Vector Machine,SVM)作为分类器,以HOG特征作为输入进行手势识别.实验结果表明,所提方法在普通室内环境下的识别精度超过95%,能够对典型的手势动作进行有效识别. 相似文献
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针对温差发电受到外界因素的影响会出现非正常工作的情况,文章以独立的温差发电系统作为研究对象,研究了现有的温差发电系统中的温差发电控制器的优缺点,分析导致温差发电控制器工作不稳定的原因,并在现有的温差发电控制器的基础上,提出了利用DC-DC变换器结合MPPT中的扰动观测法进行改进,实验表明,该温差发电控制系统可以有效的解决温差发电的不稳定性。 相似文献
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针对传统的Active Shape Model(ASM)方法的缺陷与不足,提出了几点改进的方法。传统的ASM方法利用人脸检测提供的初始位置进行特征搜索;在改进算法中,利用了瞳孔定位的方法进行初始化,并采取了边缘约束,自适应步长等改进方法,有效地改善了ASM方法的性能。实验结果表明,改进的ASM方法在准确性和鲁棒性上有较大提高。 相似文献