一种基于FMCW雷达的三参数特征融合手势识别方法

发明专利有效专利

申请号：
CN201810794392.1
IPC分类号：G06K9/00;G06K9/62;G06N3/04
申请日期：
2018-07-19
申请人：
重庆邮电大学

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著录项信息

专利名称	一种基于FMCW雷达的三参数特征融合手势识别方法
申请号	CN201810794392.1	申请日期	2018-07-19
法律状态	授权	申报国家	中国
公开/公告日	2019-01-25	公开/公告号	CN109271838A
优先权	暂无	优先权号	暂无
主分类号	G06K9/00 ? IPC结构图谱： G 物理 G0 仪器 G06 计算；推算；计数 G06K 数据识别；数据表示；记录载体；记录载体的处理（印刷本身入B41J） G06K9/00 用于阅读或识别印刷或书写字符或者用于识别图形，例如，指纹的方法或装置（用于图表阅读或者将诸如力或现状态的机械参量的图形转换为电信号的方法或装置入G06K 11/00；语音识别入G10L 15/00）〔1，7〕	IPC分类号	G;0;6;K;9;/;0;0;;;G;0;6;K;9;/;6;2;;;G;0;6;N;3;/;0;4查看分类表>
申请人	重庆邮电大学	申请人地址	重庆市南岸区崇文路2号变更专利地址、主体等相关变化，请及时变更，防止失效
权利人	重庆邮电大学	当前权利人	重庆邮电大学
发明人	田增山;赵泽东;吴金君;王勇;杨小龙;周牧
代理机构	暂无	代理人	暂无

摘要

本发明提出了一种基于FMCW(frequency modulated continuous wave)雷达的三参数特征融合手势识别方法。首先通过雷达获取不同手势的中频信号，从中得到角度参数、距离参数和多普勒频移参数，并构造对应数据集；其次，将关于角度、距离和多普勒频移的数据集分别送入卷积神经网络中训练，得到特征值并做融合处理；最后，将融合后的特征值送入分类器，得到手势类别。本发明创新地提出多重参数在卷积神经网络中的融合方法，解决了传统识别算法使用条件受限的问题，且最终手势的分类效果优于单一参数。

序号	公开(公告)号	公开(公告)日	申请日	专利名称	申请人
该专利没有引用任何外部专利数据！

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