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题名FMCW雷达基于光学字符识别的连续动作识别研究
被引量：3
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作者
蒋留兵
吴岷洋
车俐
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机构
桂林电子科技大学信息与通信学院
桂林电子科技大学计算机与信息安全学院
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出处
《雷达科学与技术》
北大核心
2023年第1期74-81,96,共9页
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基金
国家自然科学基金资助项目(No.61561010)
广西创新驱动发展专项资助(No.桂科AA21077008)
桂林电子科技大学研究生教育创新计划资助项目(No.2022YXW07,2022YCXS080)。
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文摘
传统的基于雷达的人体动作识别主要采用微多普勒原理,对原始数据进行处理,生成微多普勒时频图,然后输入到基于分类的深度学习网络中进行识别,只能对单个动作进行识别。本文提出一种FMCW雷达光学字符识别技术的连续动作识别方法,首先对采集的雷达数据采用RDM(Range-Doppler Map)向速度维投影的方法逐帧获取微多普勒时频图,然后将处理得到的时频图输入一个特别定制的,由卷积神经网络、inception_resnet、最大池化层和Bi-LSTM的网络组成,使用联结主义时间分类(CTC)作为损失函数进行训练的网络。实验结果表明该方法对步行、跑步、蹲下、站起、跳跃这5种动作的识别准确率分别高达96.16%,95.34%,88.49%,89.37%,96.72%。对一个时间窗口内多个动作的识别也取得了不错的效果,时间上的识别准确率整体令人满意。
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关键词
FMCW雷达
连续人体运动识别
微多普勒
深度学习
光学字符识别
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Keywords
FMCW radar
continuous human motion recognition
micro⁃Doppler
deep learning
optical character recognition(OCR)
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分类号
TN958.94
[电子电信—信号与信息处理]
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