公开(公告)号：CN117496550A

公开(公告)日：2024-02-02

申请号：CN202311225879.5

申请日：2023-09-21

Applicant: 重庆邮电大学

Inventor： 乔丽红 ,  王泽华 ,  肖斌 ,  舒禹程

IPC: G06V40/10 ,  G01S7/41 ,  G01S13/89 ,  G01S13/08 ,  G01S13/58 ,  G06V10/764 ,  G06V10/82 ,  G06F18/10 ,  G06F18/214 ,  G06F18/24 ,  G06F18/25 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/09

Abstract: 本发明公开了一种运用基于距离感知和速度感知的卷积神经网络进行手势识别的方法，包括以下步骤：步骤1：雷达信号预处理阶段：包含信号的归一化，去均值，并且将雷达信号矩阵转化为距离多普勒图像（RDM），能够体现目标的距离和速度信息；步骤2：训练阶段，使用距离多普勒图像作为神经网络输入，通过距离感知和速度感知的神经网络进行手势识别训练，经过多次迭代降低loss值，步骤3：验证阶段，本发明通过重参数化技术减少了参数量，并且使用基于距离感知和速度感知的嵌入模块来适配于RDM形式的雷达信号输入，最后通过二值转换层提高图像分类的准确率，最终的准确率高达98%以上，并且可以应用于各种场景。