公开(公告)号：CN118172799B

公开(公告)日：2024-07-30

申请号：CN202410591561.7

申请日：2024-05-14

Applicant: 南京邮电大学

Inventor： 盛碧云 ,  丁鹏举 ,  蔡惠 ,  肖甫 ,  桂林卿 ,  郭政鑫

IPC: G06V40/10 ,  G06V10/762 ,  G06V10/80 ,  G06V10/40

Abstract: 本发明的一种毫米波雷达行人重识别方法、设备及存储介质，包括以下步骤，采集不同场景的行人步态数据并预处理；对行人步态数据进行子采样模拟和生成具有不同速度的步行序列，即慢、中、快步态；使用分层注意力机制模型提取训练集中不同速度的步态的上下文特征，然后进行融合，最终得到能够描述不同速度关键信息的特征向量；再通过全连接层，将特征向量映射到一个256维的空间得到最终的输出结果，通过标签不断优化分层注意力机制模型并更新模型参数；本发明采用子采样策略，分别模拟慢、中、快速度路径，并利用层次注意力机制表征速度特异性和跨速度序列依赖性，以生成更鲁棒的步态表征，提高了毫米波雷达做行人重识别任务的准确性。

公开(公告)号：CN118172799A

公开(公告)日：2024-06-11

申请号：CN202410591561.7

申请日：2024-05-14

Applicant: 南京邮电大学

Inventor： 盛碧云 ,  丁鹏举 ,  蔡惠 ,  肖甫 ,  桂林卿 ,  郭政鑫

IPC: G06V40/10 ,  G06V10/762 ,  G06V10/80 ,  G06V10/40

Abstract: 本发明的一种毫米波雷达行人重识别方法、设备及存储介质，包括以下步骤，采集不同场景的行人步态数据并预处理；对行人步态数据进行子采样模拟和生成具有不同速度的步行序列，即慢、中、快步态；使用分层注意力机制模型提取训练集中不同速度的步态的上下文特征，然后进行融合，最终得到能够描述不同速度关键信息的特征向量；再通过全连接层，将特征向量映射到一个256维的空间得到最终的输出结果，通过标签不断优化分层注意力机制模型并更新模型参数；本发明采用子采样策略，分别模拟慢、中、快速度路径，并利用层次注意力机制表征速度特异性和跨速度序列依赖性，以生成更鲁棒的步态表征，提高了毫米波雷达做行人重识别任务的准确性。

公开(公告)号：CN117609880A

公开(公告)日：2024-02-27

申请号：CN202311570808.9

申请日：2023-11-23

Applicant: 南京邮电大学

Inventor： 盛碧云 ,  丁鹏举 ,  蔡惠 ,  肖甫 ,  桂林卿 ,  包燕

IPC: G06F18/2415 ,  G01S13/88 ,  G06F18/214 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/08

Abstract: 本发明公开了一种基于轻量级多态网络的毫米波雷达双任务感知系统及其方法，属于毫米波雷达感知技术领域；双任务感知系统包括多分支网络结构、损失函数模块以及单分支网络结构，多分支网络结构包括多个三维点卷积模块、多个深度卷积模块以及通道打乱机制；单分支网络结构包括多个三维点卷积模块、通道打乱机制、第三深度卷积模块以及修正线性单元；多分支网络结构用于训练阶段，单分支网络结构用于测试阶段，损失函数模块训练整个双任务感知系统的参数。本发明通过将双任务感知系统分为多分支网络结构和单分支网络结构，多分支网络结构确保双任务感知系统的精度和稳定性，而单分支网络结构保障系统的精度，同时提升运行速度，降低网络复杂度。