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申请/专利权人：许昌学院;江苏科技大学
摘要：本发明公开了一种基于轻量级神经网络的毫米波雷达手势识别方法，包括：使用毫米波雷达采集多种动态手势动作的回波数据；根据回波数据，获取到手势动作的RTM和DTM；将RTM和DTM输入到构建和训练好的卷积神经网络中进行特征提取和融合，得到融合后的特征图；将融合后的特征图输入到改进后的MobileViT网络模型中，输出手势动作识别结果。本发明对轻量级神经网络MobileViT的结构和激活函数进行改进，减少了模型参数，降低了计算复杂度，提高了处理速度。本发明了利用毫米波雷达捕捉高精度手势回波信息，基于改进后的轻量化神经网络MobileViT，实现了高效且准确的手势识别，并在12种复杂手势数据集中进行了验证。
主权项：1.一种基于轻量级神经网络的毫米波雷达手势识别方法，其特征在于，包括如下步骤：S1：使用毫米波雷达采集动态手势动作的回波数据；S2：根据回波数据，获取到手势动作的RTM；S3：根据RTM，获取到手势动作的DTM；S4：将RTM和DTM输入到构建和训练好的卷积神经网络中进行特征提取和融合，得到融合后的特征图；S5：将融合后的特征图输入到改进后的MobileViT模型中，输出手势动作识别结果。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 许昌学院 江苏科技大学 一种基于轻量级神经网络的毫米波雷达手势识别方法
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