公开(公告)号：CN117872341A

公开(公告)日：2024-04-12

申请号：CN202410034336.3

申请日：2024-01-09

Applicant: 电子科技大学

Inventor： 逯群峰 ,  邓伊洁 ,  田雨 ,  唐开令 ,  牟立强 ,  曹宗杰 ,  崔宗勇 ,  闵锐

IPC: G01S13/04 ,  G06V20/00 ,  G06V40/10 ,  G06V10/764 ,  G06V20/13 ,  G01S7/36 ,  G01S7/41

Abstract: 本发明属于毫米波雷达室内人体检测应用技术领域，具体涉及一种基于距离‑多普勒域的毫米波雷达人体存在检测方法。本发明的方法将回波信号进行静态杂波滤除，排除静态物体干扰，同时基于距离变化信息区分运动人体，联合距离信息与多普勒信息，区分干扰源与静止人体。该方法提高人体检测的准确性与鲁棒性，减少虚警概率，提升检测效果。

公开(公告)号：CN117911801A

公开(公告)日：2024-04-19

申请号：CN202410029298.2

申请日：2024-01-09

Applicant: 电子科技大学

Inventor： 唐开令 ,  牟立强 ,  何明栩 ,  邓伊洁 ,  田雨 ,  崔宗勇 ,  曹宗杰 ,  李晋 ,  闵锐

IPC: G06V10/77 ,  G01S13/90 ,  G06V10/774 ,  G06V10/82 ,  G06V10/764 ,  G06V20/13 ,  G06N3/088 ,  G06N3/094

Abstract: 本发明属于雷达遥感应用技术领域，具体涉及一种基于无监督域适应的跨分辨率SAR舰船目标识别方法。本发明的方法旨在针对源域的训练数据和目标域的测试数据为两种不同成像分辨率的SAR舰船目标，首先引入了全局对抗网络和局部对抗网络，然后设计了一种类特征聚合模块，将其通过特征提取后共同映射到单位球的表面，同时，在球面拓扑结构通过有标签的源域样本指导伪标签的目标样本进行同类样本特征信息的聚合和异类样本特征信息的分离，该特征聚合模块缓解了传统域适应用于不同分辨率的SAR目标识别过程所导致的对可转移的背景特征更加关注、对可区分的舰船特征敏感度降低的问题，使得提取到的特征更加具有类内紧凑性和类间区分度。

公开(公告)号：CN117876804A

公开(公告)日：2024-04-12

申请号：CN202410029303.X

申请日：2024-01-09

Applicant: 电子科技大学

Inventor： 牟立强 ,  唐开令 ,  何明栩 ,  田雨 ,  邓伊洁 ,  崔宗勇 ,  曹宗杰 ,  李晋 ,  闵锐

IPC: G06V10/771 ,  G01S13/90 ,  G06V10/774 ,  G06V10/764 ,  G06V10/82 ,  G06V10/77 ,  G06N3/126

Abstract: 本发明属于雷达遥感应用技术领域，具体涉及一种SAR目标子空间特征优选方法。本发明的方法将对SAR图像提取的模式特征进行优选，并且利用SAR图像独有的特征属性对优选过程进行约束，实现特征子空间级的优选，获得使目标识别准确率达到最高的特征子空间。从而在特征维数降维的同时，使得SAR目标识别准确率提升，同时获得最优特征子集来对子空间重构，具有极佳的可解释性。

公开(公告)号：CN117912106A

公开(公告)日：2024-04-19

申请号：CN202410030691.3

申请日：2024-01-09

Applicant: 电子科技大学

Inventor： 田雨 ,  邓伊洁 ,  牟立强 ,  唐开令 ,  何明栩 ,  曹宗杰 ,  崔宗勇 ,  闵锐 ,  皮亦鸣

IPC: G06V40/20 ,  G01S13/88 ,  G01S7/41 ,  G06V10/762 ,  G06V10/774 ,  G06V10/82

Abstract: 本发明属于雷达手势识别技术领域，具体涉及一种基于聚类级联网络的毫米波雷达双手手势识别方法。本发明将采集到的左右手雷达回波数据进行预处理，提取出距离、速度等信息，通过MVDR波束形成算法，阈值滤除和区域截断的处理，生成距离‑角度图像，将左右手的特征图分别输入到CNN‑LSTM网络中进行训练，得到左手和右手的预定义手势训练模型。将需要识别的数据进行DBSCAN聚类，根据聚类角度值判断左右手，分别输入到相应的网络模型中，得到双手手势识别结果。本发明的不涉及复杂的计算操作，实现方式简单，只用到两个维度的特征就可以实现双手手势识别，为基于毫米波雷达的双手手势识别提供了新思路。