摘要
本发明公开了一种基于毫米波雷达的多人点云人体姿态重构方法及系统,首先通过雷达回波预处理生成三维点云,结合探测区域划分及多级DBSCAN聚类算法实现噪声滤除与目标分离;其次构建多尺度特征融合神经网络,采用分组卷积隔离投影平面干扰,基于深度高分辨率模块保留空间细节,并通过改进型ResNet18嵌入坐标注意力和通道注意力机制强化关键特征提取,实现端到端的人体23关节三维坐标回归。系统通过实时点云分类与并行推理,支持多人姿态同步重构,在复杂场景下帧率达30‑40FPS。本发明兼顾隐私保护与高鲁棒性,可广泛应用于智能家居、智慧康养及安防监控领域。
技术关键词
重构方法
DBSCAN聚类算法
点云
神经网络模型
笛卡尔坐标系
恒虚警检测
人体关键点
多尺度特征融合
多尺度特征提取
通道注意力机制
雷达回波数据
搭建模块
场景
高分辨率模块
重构系统
系统为您推荐了相关专利信息
深度神经网络模型
测定方法
界面
正则化参数
强度
学习路径推荐方法
推荐学习课程
学习路径推荐系统
双向注意力机制
词嵌入向量
降雨特征
神经网络模型
水文
结构模块
雨量监测站
仿真汽车模型
建模方法
雷达传感器
车辆模型
标定方法
焊接方法
主成分分析算法
面结构光
聚类
焊接机器人