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摘要：本发明提供一种基于深度学习的雷达人体活动识别方法、装置和电子设备，属于人体活动识别技术领域，其中，方法包括：采集人体反射的多个角度的毫米波雷达回波数据；对多个角度的毫米波雷达回波数据进行处理，得到多个角度的三维数据，三维数据包括距离、时间和多普勒速度三个维度的数据；将多个角度的三维数据输入至预先构建的深度学习模型，得到深度学习模型输出的多个角度的三维数据对应的人体动作识别结果；其中，深度学习模型是基于多个角度的样本三维数据，以及多个角度的样本三维数据的人体动作识别结果标签训练得到的。本发明能够降低计算的复杂度，提高人体动作识别的准确性和效率。

主权项：1.一种基于深度学习的雷达人体活动识别方法，其特征在于，包括：采集人体反射的多个角度的毫米波雷达回波数据；对所述多个角度的毫米波雷达回波数据进行处理，得到多个角度的三维数据，所述三维数据包括距离、时间和多普勒速度三个维度的数据；将所述多个角度的三维数据输入至预先构建的深度学习模型，得到所述深度学习模型输出的所述多个角度的三维数据对应的人体动作识别结果；其中，所述深度学习模型是基于多个角度的样本三维数据，以及所述多个角度的样本三维数据的人体动作识别结果标签训练得到的；所述深度学习模型包括特征提取层、Transformer层和识别层；对应地，所述将所述多个角度的三维数据输入至预先构建的深度学习模型，得到所述深度学习模型输出的所述多个角度的三维数据对应的人体动作识别结果，包括：将每一角度的三维数据输入至所述特征提取层，得到所述特征提取层输出的所述每一角度的三维数据对应的空间角度特征；对所述每一角度的三维数据对应的空间角度特征进行编码，得到所述每一角度的三维数据对应的空间角度特征向量；将所述多个角度的三维数据对应的空间角度特征向量输入至所述Transformer层，得到所述Transformer层输出的所述多个角度的三维数据对应的注意力特征；将所述注意力特征输入至所述识别层，得到所述识别层输出的所述多个角度的三维数据对应的人体动作识别结果；所述特征提取层包括投影层、二维特征提取层和特征融合层；对应地，所述将每一角度的三维数据输入至所述特征提取层，得到所述特征提取层输出的所述每一角度的三维数据对应的空间角度特征，包括：将所述每一角度的三维数据输入至所述投影层，得到所述投影层输出的所述每一角度的三维数据对应的距离-速度二维图、时间-距离二维图和时间-速度二维图；将所述每一角度的三维数据对应的距离-速度二维图、时间-距离二维图和时间-速度二维图输入至所述二维特征提取层，得到所述二维特征提取层输出的所述每一角度的三维数据对应的距离-速度特征图、时间-距离特征图和时间-速度特征图；将所述每一角度的三维数据对应的距离-速度特征图、时间-距离特征图和时间-速度特征图输入至所述特征融合层，得到所述特征融合层输出的所述每一角度的三维数据对应的空间角度特征。

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百度查询： 中国科学院自动化研究所 基于深度学习的雷达人体活动识别方法、装置和电子设备