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基于特征融合卷积神经网络的FMCW雷达人体动作识别
被引量：
12
1
作者
张丽丽
刘博
+1 位作者
屈乐乐
刘雨轩
《电讯技术》
北大核心
2022年第2期147-154,共8页
针对微多普勒特征识别人体动作的局限性,基于调频连续波(Frequency Modulated Continuous Wave,FMCW)雷达采用深度学习方法对人体动作识别,提出了一种特征融合卷积神经网络结构。利用FMCW雷达采样的人体动作回波数据分别构建出时间-距...
针对微多普勒特征识别人体动作的局限性,基于调频连续波(Frequency Modulated Continuous Wave,FMCW)雷达采用深度学习方法对人体动作识别,提出了一种特征融合卷积神经网络结构。利用FMCW雷达采样的人体动作回波数据分别构建出时间-距离特征和微多普勒特征图,将这两种特征图作为输入数据分别经由输入层进入卷积层,经Batch Normalization层、ReLU激活函数和最大池化层计算之后完成特征降维,然后对两种降维后的特征进行融合,融合后的特征图再经过卷积层和池化层计算获得更深层次的特征,最后经过两个全连接层,在输出层完成人体动作识别。采用英国格拉斯哥大学公开的数据集进行10折交叉验证,实验结果显示,与单一特征域的识别准确率相比,采用两种特征融合的结构进行人体动作识别的准确率提升了1%,验证了该模型的有效性。
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关键词
人体动作识别
调频连续波雷达
特征
融合卷积神经网络
时间-距离特征
微多普勒
特征
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职称材料
题名
基于特征融合卷积神经网络的FMCW雷达人体动作识别
被引量：
12
1
作者
张丽丽
刘博
屈乐乐
刘雨轩
机构
沈阳航空航天大学电子信息工程学院
出处
《电讯技术》
北大核心
2022年第2期147-154,共8页
基金
国家自然科学基金资助项目(61671310)
航空科学基金(2019ZC054004)
+2 种基金
辽宁省兴辽英才计划项目基金(XLYC1907134)
辽宁省百千万人才工程项目基金(2018B21)
辽宁省教育厅项目(LJKZ0174)。
文摘
针对微多普勒特征识别人体动作的局限性,基于调频连续波(Frequency Modulated Continuous Wave,FMCW)雷达采用深度学习方法对人体动作识别,提出了一种特征融合卷积神经网络结构。利用FMCW雷达采样的人体动作回波数据分别构建出时间-距离特征和微多普勒特征图,将这两种特征图作为输入数据分别经由输入层进入卷积层,经Batch Normalization层、ReLU激活函数和最大池化层计算之后完成特征降维,然后对两种降维后的特征进行融合,融合后的特征图再经过卷积层和池化层计算获得更深层次的特征,最后经过两个全连接层,在输出层完成人体动作识别。采用英国格拉斯哥大学公开的数据集进行10折交叉验证,实验结果显示,与单一特征域的识别准确率相比,采用两种特征融合的结构进行人体动作识别的准确率提升了1%,验证了该模型的有效性。
关键词
人体动作识别
调频连续波雷达
特征
融合卷积神经网络
时间-距离特征
微多普勒
特征
Keywords
human activity recognition
frequency modulated continuous wave radar
fusion feature convolutional neural network
time
-
range feature
micro
-
Doppler feature
分类号
TN959.5 [电子电信—信号与信息处理]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于特征融合卷积神经网络的FMCW雷达人体动作识别
张丽丽
刘博
屈乐乐
刘雨轩
《电讯技术》
北大核心
2022
12
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参考文献
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