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公开(公告)号：CN117784074A
公开(公告)日：2024-03-29
申请号：CN202410171967.X
申请日：2024-02-07
Applicant: 电子科技大学 , 电子科技大学长三角研究院(衢州)
Abstract: 本发明公开一种基于多域特征融合的雷达人体行为识别方法，应用于针对现有基于雷达传感器和深度学习技术的人体行为识别方法仅采用一个域的特征，或仅在时频域上采用一种时频分析方法，造成对人体行为特征表达不充分的问题；本发明选择了三种不同时频分辨率的时频分析方法，即短时傅里叶变换、自适应最优核时频表示法和汉宁核减少交叉项干扰分布；得到三类频谱图；然后在时频域上利用SENet和3DCNN网络将三类时频谱图结合使用，更充分表达了人体行为特征；在距离域上，同样使用SENet提取关键特征；并将两个域的特征结合起来，找到其相互关系，有效提高了对人体行为的识别准确率。
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