公开(公告)号：CN116257772A

公开(公告)日：2023-06-13

申请号：CN202211090645.X

申请日：2022-09-07

Applicant: 哈尔滨工业大学

Inventor： 吴晗 ,  吴龙文 ,  吴芝路 ,  刘璞秋 ,  赵雅琴 ,  何胜阳 ,  任广辉 ,  周仕扬 ,  翟佳柠

IPC: G06F18/24 ,  G06F18/10 ,  G06F18/213 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/08 ,  G06F16/901 ,  G06F17/14

Abstract: 基于DenseNet结合CBAM注意力机制的手势识别方法，本发明涉及基于毫米波雷达的手势识别方法。本发明的目的是为了解决现有针对毫米波雷达的手势识别的检测方法抗噪能力差、容易漏检、导致获得的手势识别准确率低的问题。过程为：一：雷达采集手势目标信号，对采集的手势目标信号进行处理，得到RTM、DTM、ATM和ETM；对RTM、DTM、ATM和ETM进行拼接，得到拼接后的图谱；二：得到扩充后的图谱数据集；三：建立DenseNet121‑CBAM网络模型；四：得到训练好的网络模型；五：得到拼接后的图谱；将拼接后的图谱输入训练好的网络模型，完成待测手势目标信号的手势识别。本发明用于手势识别领域。