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申请/专利权人：苏州承泰科技有限公司
摘要：本发明提供一种基于深度学习的毫米波雷达人体检测方法，包括：采集和标注待检测雷达数据集；对采集到的待检测雷达数据集进行数据增强，生成增强雷达数据集；设计神经网络模型，使用增强雷达数据集训练神经网络模型；当神经网络模型符合标准时，使用神经网络模型进行推理，输出检测结果。通过利用深度学习的神经网络模型处理微多普勒数据，可以准确判断待检测物体是否为人，从而提高检测的准确性和鲁棒性，适用于各种复杂环境和应用场景。
主权项：1.一种基于深度学习的毫米波雷达人体检测方法，其特征在于，包括：采集和标注待检测雷达数据集；对采集到的待检测雷达数据集进行数据增强，生成增强雷达数据集；设计神经网络模型，使用所述增强雷达数据集训练所述神经网络模型；当所述神经网络模型符合标准时，使用所述神经网络模型进行推理，输出检测结果；其中，所述设计神经网络模型的步骤包括：所述神经网络模型包括至少两个卷积层，至少一个池化层和至少一个全连接层；第一卷积层由至少十六个一维卷积滤波器构成，第一卷积核包括1x3,1x5两种；第二卷积层包括至少一维卷积滤波器构成，第二卷积核包括1x1,1x3两种；所述第一卷积层和所述第二卷积层卷积完后均做至少一次非线性操作和层归一化操作；池化层是一维的全局平均池化操作，经过全连接层和softmax函数计算以后输出所述检测结果。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 苏州承泰科技有限公司 基于深度学习的毫米波雷达人体检测方法及其相关设备
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