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| 基于卷积神经网络的雷达人体动作识别方法 | |
| 作者单位： | ;1.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;2.桂林电子科技大学计算机与信息安全学院 |
| 摘 要： | 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。 |
| 关 键 词： | 人体动作识别 超宽带雷达 深度学习 卷积神经网络 |
HUMAN MOTION RECOGNITION METHOD BY RADAR BASED ON CNN |
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