一种基于毫米波点云数据的人体行为识别方法

本发明涉及智能家居和智慧养老领域，公开了一种基于毫米波点云数据的人体行为识别方法，包括如下步骤：步骤S1：设置毫米波雷达参数，检测范围、扫频带宽；步骤S2：采集人体不同行为的毫米波点云数据，添加行为标签，制作成标准数据集；步骤S3：对采集的原始数据进行预处理；步骤S4：构建基于transformer架构的带自注意力机制的行为识别模型；步骤S5：对模型进行训练，不断调整抽帧和数据增强的策略；步骤S6：部署模型，对毫米波点云数据进行实时推理，得到行为识别的结果。本发明基于Transformer自注意力机制的架构设计，突破传统算法依赖局部邻域特征的局限性，通过全局建模捕捉点云中长距离空间关系，显著提升对跌倒的语义理解能力，实现了算法的创新性。