基于毫米波雷达点云的人体活动识别数据增强方法

本发明公开了基于毫米波雷达点云的人体活动识别数据增强系统及方法，涉及人体活动识别技术领域，包括采集人体活动的原始点云数据并进行预处理；依据雷达信噪比的计算公式，对点云进行距离平移操作；基于深度学习框架，训练变分自编码器模型，生成首次添加噪声后的点云集，将其对应的连续帧集进行下采样，并对生成样本的速度进行校正；根据天线增益随角度变化的特性，对速度模拟后的点云集进行角度旋转操作；建立物理噪声模型，对角度旋转后的点云集进行特征增强；对人体活动识别模型进行训练和评估。因此，采用上述方法，能够生成更丰富多样且贴合实际场景的数据，从而有效提升人体活动识别模型在复杂多变场景下的泛化能力和识别准确率。