公开(公告)号：CN116092195A

公开(公告)日：2023-05-09

申请号：CN202310143272.6

申请日：2023-02-21

Applicant: 华东理工大学

Inventor： 凌小峰 ,  朱煜 ,  朱敬铭 ,  史经允 ,  冷高健 ,  李彪 ,  汪楠 ,  叶炯耀

IPC: G06V40/20 ,  G06V10/30 ,  G06V10/764 ,  G06V10/82 ,  G06F18/241

Abstract: 本发明涉及一种基于深度学习网络实现24GHz毫米波雷达动态手势识别的方法，包括使用毫米波雷达传感器采集动态手势数据；对原始数据进行预处理去噪，自动滤除远距离的目标和噪音杂波；对手势数据样本进行数字信号处理；利用长短期记忆网络进行样本分类，得到检测后的预测概率和最高概率所对应的手势标签；输出预测结果。本发明还涉及一种基于深度学习网络实现24GHz毫米波雷达动态手势识别的电子设备、处理器及其存储介质。采用了本发明的基于深度学习网络实现24GHz毫米波雷达动态手势识别的方法、电子设备、处理器及其计算机可读存储介质，通过24GHz雷达获取目标人体的手势信息，利用构建的轻量级神经网络对手势序列进行实时处理，极大地提高了手势识别的准确率。