公开(公告)号：CN111796272B

公开(公告)日：2022-09-16

申请号：CN202010513674.7

申请日：2020-06-08

Applicant: 桂林电子科技大学

Inventor： 晋良念 ,  毛强 ,  卞粱 ,  谢辉玉 ,  刘庆华 ,  蒋俊正

IPC: G01S13/88 ,  G01S7/41 ,  G06V40/10 ,  G06V10/764

Abstract: 本发明适用于穿墙雷达领域，提供了一种穿墙雷达人体图像序列的姿态实时识别方法及计算机设备。方法包括：根据目标的雷达回波信号通过人体图像生成算法构建隐藏人体目标运动时的人体图像序列；将隐藏人体目标运动时的人体图像序列按照预设的比例划分为训练集样本和测试集样本，并在对应时刻标注相应动作标签；通过3D卷积层和3D卷积门控循环单元相结合的方式构建人体姿态实时识别网络，并通过训练集样本对人体姿态实时识别网络进行训练；将测试集样本输入到训练后的人体姿态实时识别网络中，得到每个时刻的姿态类别。本发明具备了人体行为类型短时判决的能力，有效地解决了固定时间内动作不完整或存在两种动作时就很难区分出来等问题。

公开(公告)号：CN111796272A

公开(公告)日：2020-10-20

申请号：CN202010513674.7

申请日：2020-06-08

Applicant: 桂林电子科技大学

Inventor： 晋良念 ,  毛强 ,  卞粱 ,  谢辉玉 ,  刘庆华 ,  蒋俊正

IPC: G01S13/88 ,  G01S7/41 ,  G06K9/00 ,  G06K9/62 ,  G06N3/04 ,  G06N3/08

Abstract: 本发明适用于穿墙雷达领域，提供了一种穿墙雷达人体图像序列的姿态实时识别方法及计算机设备。方法包括：根据目标的雷达回波信号通过人体图像生成算法构建隐藏人体目标运动时的人体图像序列；将隐藏人体目标运动时的人体图像序列按照预设的比例划分为训练集样本和测试集样本，并在对应时刻标注相应动作标签；通过3D卷积层和3D卷积门控循环单元相结合的方式构建人体姿态实时识别网络，并通过训练集样本对人体姿态实时识别网络进行训练；将测试集样本输入到训练后的人体姿态实时识别网络中，得到每个时刻的姿态类别。本发明具备了人体行为类型短时判决的能力，有效地解决了固定时间内动作不完整或存在两种动作时就很难区分出来等问题。