公开(公告)号：CN118152912A

公开(公告)日：2024-06-07

申请号：CN202410286822.4

申请日：2024-03-13

Applicant: 重庆邮电大学

Inventor： 聂伟 ,  何小龙 ,  周牧

IPC: G06F18/2413 ,  G06F18/2431 ,  G06F18/2131 ,  G06F18/214 ,  G06F18/21 ,  G06N3/045 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/0475 ,  G06N3/0895 ,  G06F18/25 ,  G06N3/0495 ,  G06F123/02

Abstract: 本发明公开了一种基于轻量化卷积神经网络的毫米波雷达人体动作识别方法；首先使用毫米波雷达采集不同人体动作的回波信号，进行回波信号预处理得到距离‑时间特征矩阵，然后使用基于短时傅里叶变换的时频分析方法求得不同人体动作的时间多普勒谱图；针对数据集中数据量较少问题，设计了改进的DCGAN网络实现谱图的数据增强，提高网络的泛化能力；针对现有分类网络复杂度高不利于部署，特征提取不充分等问题，设计了融合多尺度特征提取模块以及坐标注意力机制的改进MobileNet‑V2网络；最后将数据集输入改进的网络中进行模型的训练、测试与优化。实验结果表明，本文提出方法在满足轻量化的同时实现了高精度的人体动作识别。