一种基于CNN-LSTM的毫米波雷达人体姿态估计方法

本申请涉及人体姿态估计技术领域，尤其是涉及一种基于CNN‑LSTM的毫米波雷达人体姿态估计方法，主要步骤包括：获取毫米波雷达的人体动作的点云数据；通过滑动窗口算法将所述点云数据扩展为多个时间步长的序列；利用卷积神经网络提取所述多个时间步长的序列的空间特征；利用长短期记忆网络捕捉所述空间特征的时间依赖性；通过全连接层处理所述长短期记忆网络的输出，预测人体骨骼关节点的三维坐标。本方法克服了雷达点云数据的稀疏性和时间依赖性问题，能够实现人体姿态的高精度估计。