基于双通道ＣＮＮ的ＦＭＣＷ雷达手势识别方法

为了提高对手势动作的分类能力,该文提出一种基于双通道卷积神经网络(CNN)的调频连续波（FMCW）雷达手势识别方法。首先利用具有一个发射天线两个接收天线的FMCW雷达对不同手势动作进行探测并收集到回波数据,之后对每个接收通道的回波数据进行预处理分别得到距离时间图、距离多普勒图与微多普勒时频谱图,然后将每个动作对应的三种彩色RGB图像进行堆叠。最后将堆叠后的彩色RGB图像输入到双通道CNN中进行手势特征提取和特征融合。实测数据处理结果表明所提基于双通道CNN手势识别方法对设计的八种手势动作的分类平均正确率为97.52%,与传统的单通道CNN相比有效地提高了对手势动作的分类能力。     

基于双通道测量的FMCW雷达手势识别方法

文章提出一种基于调频连续波雷达(FMCW)的双通道卷积神经网络(CNN)手势识别方法.首先利用FMCW雷达分别对不同手势动作进行探测,收集到回波数据,然后对原始回波数据进行预处理,获取两个接收通道手势动作的时频谱.最后将生成的图像输入到双通道CNN中,进行手势特征提取和特征融合.实验结果表明,基于一个发射通道二个接收通...