公开(公告)号：CN114818788B

公开(公告)日：2025-02-07

申请号：CN202210360722.2

申请日：2022-04-07

Applicant: 北京邮电大学

Inventor： 周安福 ,  曾宪林

IPC: G06F18/23 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/0442 ,  G06F18/24 ,  G06F18/214 ,  G06N3/08

Abstract: 本发明提供一种基于毫米波感知的追踪目标状态识别方法和装置，方法包括：基于毫米波雷达接收到的毫米波信号实时获取点云数据；基于获得的点云数据进行目标追踪，确定追踪目标的空间坐标数据；对预定长度的时间窗口内的、与追踪目标相关的点云数据按帧进行数据拆分，基于拆分的数据生成各帧数据对应的多维数据矩阵；并将多维数据矩阵输入至预训练的神经网络模型，该神经网络模型包括多层卷积层、LSTM网络层和全连接分类器，由全连接分类器输出追踪目标的状态的预测结果，追踪目标的状态包括多种动作状态；基于追踪目标状态预测结果和预先建立的有限状态机确定追踪目标的最终状态。

公开(公告)号：CN114818788A

公开(公告)日：2022-07-29

申请号：CN202210360722.2

申请日：2022-04-07

Applicant: 北京邮电大学

Inventor： 周安福 ,  曾宪林

IPC: G06K9/00 ,  G06K9/62 ,  G06N3/04 ,  G06N3/08

Abstract: 本发明提供一种基于毫米波感知的追踪目标状态识别方法和装置，方法包括：基于毫米波雷达接收到的毫米波信号实时获取点云数据；基于获得的点云数据进行目标追踪，确定追踪目标的空间坐标数据；对预定长度的时间窗口内的、与追踪目标相关的点云数据按帧进行数据拆分，基于拆分的数据生成各帧数据对应的多维数据矩阵；并将多维数据矩阵输入至预训练的神经网络模型，该神经网络模型包括多层卷积层、LSTM网络层和全连接分类器，由全连接分类器输出追踪目标的状态的预测结果，追踪目标的状态包括多种动作状态；基于追踪目标状态预测结果和预先建立的有限状态机确定追踪目标的最终状态。