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公开(公告)号：CN117612200A
公开(公告)日：2024-02-27
申请号：CN202311369478.7
申请日：2023-10-20
Applicant: 厦门大学
IPC: G06V40/10 , G06V10/776 , G06V20/64 , G06V10/44 , G06N3/096
Abstract: 本申请的实施例提供了一种知识迁移的姿态估计模型的训练和识别方法。该训练方法包括：获取模型训练数据，模型训练数据包括相对应且预处理后的相机点云数据和雷达点云数据；根据相机点云数据对预先构建的第一训练模块进行训练，得到教师模型；根据雷达点云数据对预先构建的第二训练模块进行训练，得到学生模型；根据雷达点云数据对学生模型进行训练，得到目标姿态估计模型。本申请实施例的技术方案可以在现有毫米波雷达获取的稀疏点云的基础上，提高人体姿态识别结果的准确度。
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公开(公告)号：CN116400313A
公开(公告)日：2023-07-07
申请号：CN202310243699.3
申请日：2023-03-14
Applicant: 厦门大学
IPC: G01S7/41 , A61B5/11 , G06F18/241 , G06F18/25
Abstract: 本申请的实施例提供了一种基于毫米波雷达多域数据融合的行为检测方法及装置。该方法包括：根据由毫米波雷达向待检测空间进行探测得到的回波信号，确定其对应的距离‑速度谱；根据距离‑速度谱，将各距离上的每一个相同速度格点相加，得到单帧的微多普勒信号，并确定待检测空间对应的点云数据；根据微多普勒信号若确定动作发生，则获取与动作相对应的待检测数据，并确定其对应的微多普勒特征和点云特征；将微多普勒特征和点云特征输入至预先训练完成的帧特征融合网络，以使帧特征融合网络输出对应的动作分类结果。本申请技术方案可以降低行为检测的误报率，同时融合检测网络可提高行为识别准确率保证系统检测效果。
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公开(公告)号：CN114445914B
公开(公告)日：2025-03-04
申请号：CN202210094081.0
申请日：2022-01-26
Applicant: 厦门大学 , 睿云联(厦门)网络通讯技术有限公司
IPC: G06V40/20 , G06V20/70 , G06V20/40 , G06V10/82 , G06F18/2131 , G06F18/241 , G06N3/04 , G06N3/096 , G01S13/86
Abstract: 本发明公开了一种基于视频的毫米波数据自动标注方法及系统，其中方法包括：采用多线程同步采集每个时刻待识别区域的毫米波数据和对应视频中的每一帧图像数据；将每一帧图像数据输入到训练好的行为识别神经网络模型进行识别，以得到每个时刻视频中的人体动作识别结果；对毫米波数据进行处理以得到带有时间维度信息的微多普勒特征数据；根据人体动作识别结果对微多普勒特征数据进行划分标注，以得到标注完成的毫米波数据；由此，通过同步采集视频数据和毫米波数据，以便通过视频数据对可解释性较弱的毫米波雷达数据进行标注，从而不仅节省了数据标注成本而且还提高了精确率。
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公开(公告)号：CN114445914A
公开(公告)日：2022-05-06
申请号：CN202210094081.0
申请日：2022-01-26
Applicant: 厦门大学 , 睿云联(厦门)网络通讯技术有限公司
Abstract: 本发明公开了一种基于视频的毫米波数据自动标注方法及系统，其中方法包括：采用多线程同步采集每个时刻待识别区域的毫米波数据和对应视频中的每一帧图像数据；将每一帧图像数据输入到训练好的行为识别神经网络模型进行识别，以得到每个时刻视频中的人体动作识别结果；对毫米波数据进行处理以得到带有时间维度信息的微多普勒特征数据；根据人体动作识别结果对微多普勒特征数据进行划分标注，以得到标注完成的毫米波数据；由此，通过同步采集视频数据和毫米波数据，以便通过视频数据对可解释性较弱的毫米波雷达数据进行标注，从而不仅节省了数据标注成本而且还提高了精确率。
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