一种基于FMCW雷达的人员检测系统及方法

    公开(公告)号:CN115792884A

    公开(公告)日:2023-03-14

    申请号:CN202211096668.1

    申请日:2022-09-08

    Abstract: 一种基于FMCW雷达的人员检测系统及方法,此人员检测系统装置包括雷达收发射频前端模块,信号处理模块,识别模块和终端显示界面。雷达收发射频前端模块的输出信号输入至信号处理模块,信号处理模块的输出信号传输至识别模块,识别模块的输出端与终端显示界面相连;此人员检测方法包括步骤:1)获取各个雷达天线接收到的目标回波信号;目标回波信号由多个接收天线接收到的脉冲返回信号组成;最终作为射频前端的输出输入至信号处理模块;2)信号处理模块对信号进行滤波、快速傅里叶变换处理后传输到识别模块;3)识别模块实现人员的智能定位后将结果传输给终端显示界面进行显示。本发明具有整体系统架构简洁、可移植性高、处理速度快等优点。

    基于卷积神经网络的手语字母拼写识别方法

    公开(公告)号:CN115359562A

    公开(公告)日:2022-11-18

    申请号:CN202211007786.0

    申请日:2022-08-22

    Abstract: 基于卷积神经网络的手语字母拼写识别方法,利用卷积神经网络提取手部深度图特征并进行手语字母拼写识别。深度相机获取到手语图片及深度图片后,将之送给目标检测网络提取出精确的手部目标图片及精确的深度图片;待手部目标提取完毕,将深度图片通过基于灰度值伪色彩线性变换及色域分割算法来分割精确手语手势目标,通过色彩融合算法补充丢失手语手势信息。分割完毕通过灰度化、局部区域二值化对图片进行像素处理为单通道二值图来降低网络输入参数量,图片预处理完成。最后将预处理后的手语手势图片送入卷积神经网络进行特征提取,将提取出的特征与全连接层相连接,通过softmax分类器进行分类。训练完毕,保存网络模型并用来进行手语字母拼写识别。

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