公开(公告)号：CN110262653A

公开(公告)日：2019-09-20

申请号：CN201810199933.6

申请日：2018-03-12

Applicant: 东南大学

Inventor： 武其松 ,  徐萍 ,  张绪豪 ,  赵涤燹

IPC: G06F3/01 ,  G06K9/00 ,  G06K9/62 ,  G06T3/40 ,  G06T5/00

Abstract: 本发明公开了一种基于卷积神经网络的毫米波传感器手势识别方法，包括：(1)利用毫米波传感器发射调频连续波信号，在传感器前方做多种手势，接收通道获取手势的时域回波信号；(2)获得微多普勒时频图；(3)获取不同手势的时频图样本集；(4)对训练样本集中的数据进行预处理，将图片作为训练数据输入建立的卷积神经网络，进行有监督的学习，得到卷积神经网络的各层参数；(5)利用训练后的卷积神经网络各层的参数，对网络进行初始化，得到具有手势分类功能的图像识别网络。本发明通过卷积神经网络进行手势的分类识别，避免了人工干预，使卷积神经网络能学习到每一类动作的深层次特征，具有较强的泛化能力和适应性，提高了手势识别的精度和速度。