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申请/专利权人：浙江芯力微电子股份有限公司
摘要：本发明公开了一种基于神经网络的毫米波雷达人体动作实时检测方法，用于检测人体目标的实时动作，包括步骤S1：通过毫米波雷达信号获得目标的包括速度、角度和距离的数据信息，并且将获得的速度和距离的数据信息做傅里叶变换，以生成距离和速度频谱图，从而作为第一目标特征；步骤S2：根据距离和速度频谱，提取毫米波雷达信号获得的空间坐标点云信息，以作为第二目标特征。本发明公开的一种基于神经网络的毫米波雷达人体动作实时检测方法，通过残差神经网络架构对雷达的距离速度和点云信息进行直接分类识别，能有效的解决相关问题。
主权项：1.一种基于神经网络的毫米波雷达人体动作实时检测方法，用于检测人体目标的实时动作，其特征在于，包括以下步骤：步骤S1：通过毫米波雷达信号获得目标的包括速度、角度和距离的数据信息，并且将获得的速度和距离的数据信息做傅里叶变换，以生成距离和速度频谱图，从而作为第一目标特征；步骤S1具体实施为以下步骤：步骤S1.1：通过毫米波雷达的频率调制连续波信号，并且距离与速度的关系通过以下公式体现： 其中，c为电磁波在空气中的传播速度，R是物体与毫米波雷达之间的距离，v是相对速度，τ是传播时间，并且R和V为： 步骤S1.2：通过以下公式将获得的速度和距离的数据信息做傅里叶变换： 其中b[n,m,k]指第k根天线上接受到的第m个chirp的第n个采样点，Tfast为在一个扫频周期内对信号采样的采样间隔，通过2发4收的毫米波雷达天线，每个扫频周期N取值为256，M取值为128，K为4，帧率是20fps；对一个扫频周期内的N个采样点做二维离散傅里叶变换得到对应的距离为： 对经过二维傅里叶变换后的数据在天线维度做傅里叶变换，用以下公式：以获得速度和角度频谱图；步骤S2：根据距离和速度频谱，提取毫米波雷达信号获得的空间坐标点云信息，以作为第二目标特征；步骤S3：将第一目标特征和第二目标特征进行融合并且输入到残差卷积神经网络模型，以进行人体动作的识别分类判断。
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权利要求：
百度查询： 浙江芯力微电子股份有限公司 基于神经网络的毫米波雷达人体动作实时检测方法
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