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申请/专利权人：中南大学
摘要：本公开实施例中提供了一种基于毫米波雷达多视角数据融合的睡姿分类方法，属于数据识别技术领域，具体包括：对每一帧原始雷达数据进行距离快速傅里叶变换；对距离维度上的频谱信息进行多普勒快速傅里叶变换处理；对多普勒阈值处理后的数据进行选择和拼接，生成水平角数据和仰角数据；对水平角数据进行角度快速傅里叶变换，以及，对仰角数据进行角度快速傅里叶变换处理；将原始雷达数据以预设数量帧数据为识别窗口；利用特征提取器分别提取多视角雷达睡姿数据的特征，通过全局多视角融合机制整合两个视角的特征，形成融合特征表示并传入多层感知机进行个体识别和睡姿识别。通过本公开的方案，提高了识别效率、精准度和适应性。
主权项：1.一种基于毫米波雷达多视角数据融合的睡姿分类方法，其特征在于，包括：步骤1，对每一帧原始雷达数据进行距离快速傅里叶变换，获取距离维度上的频谱信息；步骤2，对距离维度上的频谱信息进行多普勒快速傅里叶变换处理，获取速度维度上的频谱信息，并进行多普勒阈值处理过滤噪声和无用信息；步骤3，对多普勒阈值处理后的数据进行选择和拼接，生成水平角数据和仰角数据；步骤4，对水平角数据进行角度快速傅里叶变换，得到范围-水平角频谱，以及，对仰角数据进行角度快速傅里叶变换处理，以调整角度快速傅里叶变换结果，得到范围-仰角频谱；步骤5，将原始雷达数据以预设数量帧数据为识别窗口，对窗口内的每一帧数据重复步骤1至步骤4，并对窗口里面的每一帧进行累计求和取均值，最终形成了用于睡姿识别的范围-水平角仰角频谱的多视角雷达睡姿数据；步骤6，利用特征提取器分别提取多视角雷达睡姿数据中范围-水平角频谱和范围-俯角频谱的特征，通过全局多视角融合机制整合两个视角的特征，形成融合特征表示并将其传入多层感知机进行个体识别和睡姿识别，其中，所述特征提取器包括4层稠密连接网络。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 中南大学 基于毫米波雷达多视角数据融合的睡姿分类方法
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