[发明专利]基于多类谱图融合与分级学习的雷达人体姿态识别方法及系统有效
| 申请号： | 202010156222.8 | 申请日： | 2020-03-09 |
| 公开（公告）号： | CN111368930B | 公开（公告）日： | 2022-11-04 |
| 发明（设计）人： | 贾勇;刘宗汶;许璐璐;谭龙飞;郭勇;钟晓玲 | 申请（专利权）人： | 成都理工大学 |
| 主分类号： | G06V40/10 | 分类号： | G06V40/10;G06V10/764;G06V10/82;G06N3/04;G06N3/08;G01S13/88;G01S7/41 |
| 代理公司： | 重庆航图知识产权代理事务所(普通合伙) 50247 | 代理人： | 胡小龙 |
| 地址： | 610059 *** | 国省代码： | 四川;51 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于多类谱图融合与分级学习的雷达人体姿态识别方法及系统，采用步进频率连续波雷达收集人体当前的姿态数据，使用三种时频分析方法对数据进行处理得到相应的时频谱图，然后进行神经网络的训练，保持第一级网络训练完成后的模型参数，以及结合第二级网络的权重，形成改良的级联神经网络训练模型，使识别的结果达到最优。该方法使多类谱图相融合，通过两级训练将多类谱图融合起来，有效地将三种时频分析方法结合起来，充分利用了三种时频分析方法的各自优点，整个网络结构清晰简洁，提高了人体运动姿态识别的正确率；另一方面在网络构建后无须进行人工提取特征值，只需获得时频谱图则可完成训练和识别过程，操作简单易行。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 多类谱图 融合 分级 学习 雷达 人体 姿态 识别 方法 系统 | ||
【主权项】：
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