[發明專利]一種基于超高分辨率雷達精細手勢庫的建立與識別方法

有效

• 申請號: 202010655795.5
• 申請日: 2020-07-09
• 公開（公告）號: CN111813224B
• 公開（公告）日: 2022-03-25
• 發明（設計）人: 曹宗杰;王星;崔宗勇;閔銳;李晉;皮亦鳴
• 申請（專利權）人: 電子科技大學
• 主分類號: G06F3/01
• 分類號: G06F3/01;G06N3/04;G06N3/08
• 代理公司: 成都點睛專利代理事務所(普通合伙) 51232
• 代理人: 孫一峰

1.一種基于超高分辨率雷達精細手勢庫的建立與識別方法，其特征在于，包括以下步驟：

S1、構建適用于超高分辨率雷達手勢識別的精細手勢庫，精細手勢庫中包含多種用于控制交互的手勢，根據手勢的動作特性，將每個手勢定義為動態類手勢或靜態類手勢，動態類手勢包括動態手掌類、動態組合類、動態多手指類和動態單手指類，靜態類手勢包括靜止數字組合類和靜止多手指組合類；

S2、超高分辨率雷達獲取到手勢信號后，對于單個待識別手勢樣本，根據手勢運動狀態的差異性，通過檢測待識別手勢樣本數據中瞬時能量序列方差大小實現靜態類手勢或者動態類手勢的判定，若為靜態類手勢，則進入步驟S3；若為動態類手勢，則進入步驟S4；

S3、通過提取雷達觀測到的手勢目標高分辨距離像HRRP的多個特征：散射中心點數、熵、標準差和回波功率，采用支持向量機進行精細手勢庫當中靜態手勢的分類識別；

S4、通過徑向運動變化范圍來實現動態手掌類、動態組合類、動態多手指類、動態單手指類手勢的分類判別，若為動態手掌類或動態組合類手勢，進入步驟S5，若為動態多手指類或動態單手指類手勢，進入步驟S6；

S5、通過擬合運動曲線的上下邊界來提取如下手勢樣本特征：運動徑向距離、平均速度、運動面積和寬度序列方差，采用K-最近鄰分類器對該類手勢進行分類識別；

S6、提取手勢運動過程中產生的多普勒頻移變化來對手勢運動狀態進行放大，將提取到的多普勒頻移變化特征送入到長短期記憶網絡進行該類手勢的識別分類。

2.根據權利要求1所述的一種基于超高分辨率雷達精細手勢庫的建立與識別方法，其特征在于，步驟S1中所述精細手勢庫包括：

動態手掌類：手掌前推、手掌后拉、向左滑動、向右滑動、向上滑動、向下滑動、順時針畫圈和逆時針畫圈；

動態組合類：五指抓取后移動、食指點擊后移動；

動態多手指類：五指握拳、五指張開、五指抓取、四指彎曲、四指舒展、兩指放大和兩指縮小；

動態單手指類：食指左滑、食指右滑、食指上滑、食指下滑、食指逆時針旋轉、食指順時針旋轉、食指單擊、食指雙擊和食指畫叉；

靜止數字組合類：數字1，2，3，4，5，6，7，8，9，10；

靜止多手指組合類：大拇指朝上、大拇指朝下、大拇指與食指相接成環、中指伸直、大拇指與食指交叉、食指和中指并攏朝上、大拇指食指和小指伸直。

3.根據權利要求2所述的一種基于超高分辨率雷達精細手勢庫的建立與識別方法，其特征在于，所述步驟S2的具體方法為：

對于一個需要識別的手勢數據樣本，依次選取n個回波組成單個數據幀，分別沿快時間維度和慢時間維度進行傅里葉變換獲得對應的距離-多普勒譜，對其幅值求和獲得瞬時能量值序列；設定瞬時能量序列方差閾值λ，若基于單個手勢數據樣本獲得的瞬時能量序列方差大于λ，則判定該手勢為動態類手勢，否則為靜態類手勢。

4.根據權利要求3所述的一種基于超高分辨率雷達精細手勢庫的建立與識別方法，其特征在于，所述步驟S3中提取雷達觀測到的手勢目標高分辨距離像HRRP的多個特征的具體方法為：

雷達觀測目標得到的一個回波在空間上進行N點采樣得到對應的HRRP，記為：X＝[x₁,x₂,…,x_i,…,x_N]，X是一個序列，其中每一個元素對應N點采樣的每一個點的值，即x_i為第i點采樣的值，1≤i≤N，N的取值為2的指數；

散射中心點數特征定義為：

其中，x₀為整個序列X的平均距離，U(·)為單位階躍函數，該特征反映了HRRP中超過均值的距離單元數目；

熵定義為：

該特征反映了目標散射中心的能量平均分布情況；

標準差定義為：

該特征反映了目標散射中心偏離均值的程度；

回波功率定義為：

該特征反映了目標雷達散射截面積的大小。