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公开(公告)号：CN109948532A
公开(公告)日：2019-06-28
申请号：CN201910207974.X
申请日：2019-03-19
Applicant: 桂林电子科技大学
Abstract: 本发明公开一种基于深度卷积神经网络的超宽带雷达人体动作识别方法，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，先提取出人体目标的距离—时间二维特征，弥补了单一距离特征的不足，后设计一种深度卷积神经网络模型进行训练和识别。并且通过采用Drop-out层、添加L2正则化项、LRN(局部响应归一化)层等对卷积神经网络进行优化和改进，来避免过拟合现象，提高识别准确率。实验证明，本方法能够在多个人体动作识别任务中取得较高的识别准确率，本发明具有较好的可行性和有效性。
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