摘要
本发明公开了一种基于毫米波雷达三维点云的轻量级人体动作识别方法,包括如下步骤:对毫米波雷达采样信号进行处理,获得人体活动的三维点云信息;构建轻量级网络,包括mPCT模块和LSTM模块;针对三维点云信息,利用mPCT模块进行三维点云空间特征提取;根据三维点云空间特征,利用LSTM模块进行多帧点云间时序特征提取;通过全连接层将提取的多帧点云间时序特征经过非线性变换映射到标签集,并输出识别结果。本发明在保证准确率的前提下极大的减少了卷积层的数量,并且通过偏置注意力机制,在不增加特征数的情况下,最大程度地提取点云空间特征,因而本发明方法能够同时兼顾高识别准确率和低模型复杂度。
技术关键词
人体动作识别方法
点云空间
三维点云信息
雷达
模块
恒虚警率检测
FFT矩阵
时序特征
距离信息
线性调频信号
K近邻算法
笛卡尔坐标系
偏移特征
方位角
注意力机制
中频信号
非线性
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多模态协同
故障容错
智能控制方法
能源管理模块
LED显示屏
风光功率预测方法
BiLSTM模型
光照强度数据
风速
天气
康复机器人
康复组件
康复训练方法
传感器组件
模糊隶属度函数
意图识别
多模块
对话知识库
生成自然语言
对话策略