[發明專利]一種基于雷達微多普勒信號分離的人體行為分類方法

有效

• 申請號: 202011476490.4
• 申請日: 2020-12-15
• 公開（公告）號: CN112580486B
• 公開（公告）日: 2022-12-09
• 發明（設計）人: 單濤;陶然;喬幸帥;白霞;趙娟
• 申請（專利權）人: 北京理工大學
• 主分類號: G06V10/764
• 分類號: G06V10/764;G06V10/77;G06V10/774
• 代理公司: 北京正陽理工知識產權代理事務所(普通合伙) 11639
• 代理人: 張利萍

本發明公開的一種基于雷達微多普勒信號分離的人體行為分類方法，屬于雷達目標探測信號處理領域。本發明實現方法為：通過在雷達人體行為分類系統的預處理環節增加微多普勒信號分離操作，實現肢體運動微多普勒信號增強，利用聯合維度優化的卷積主成分分析網絡CPCAN從增強后的微多普勒時頻圖中自主學習高辨識度的特征，將提取的特征輸入SVM分類器實現行為分類。分離操作用于防止主成分濾波提取特征和進行數據降維時丟失肢體微多普勒特征細節信息，通過維度優化算法能夠準確、快速地確定CPCAN卷積網絡層的濾波器數目。本發明具有網絡結構簡單、運算復雜度低的優點，能夠以較少的網絡層數實現高識別率的肢體活動受限人體行為分類，降低相似行為之間的誤判率。

技術領域

本發明涉及一種基于雷達微多普勒信號分離的人體行為分類方法，屬于雷達目標探測信號處理領域。

背景技術

人體的行為監測與步態識別在現代生活中具有重要的價值。經過數十年的研究，人體行為識別技術取得了巨大進步，各種方法被提出，目前常用的人體行為與健康監測手段有：可穿戴式設備(加速度計、三軸陀螺儀)、視頻、紅外、雷達等。與其它手段相比，雷達監測具有如下幾點優勢：第一，雷達通過主動發射低功耗、對人體無害的電磁波進行探測，是一種無接觸式的監測手段，避免了穿戴式設備對用戶帶來的不舒適感和易遺落的缺點；第二，雷達發射的電磁波信號傳播能力強，探測距離遠，且具備一定的穿透能力，特別適合于環境復雜，存在遮擋的室內場所；第三，雷達探測不受光照條件、溫度變化等天時天候的影響，能夠實現對目標的全天時、全天候監測；第四，雷達探測不直接對監測目標進行成像，具備良好的隱私保護能力，不易泄露私人信息，更加適合于居家敏感區域(臥室、浴室)人體行為的監測。因此，基于雷達微多普勒效應的人體行為分類成為當下的研究熱點，且被廣泛應用于安保監視、搜索救援、醫學監護、居家養老、智能家居、人機交互等多個領域。

在基于雷達微多普勒效應的人體行為識別中，肢體活動受限行為(如單臂擺動走動、雙臂不擺動行走等)的分類成為當下研究的焦點，因為活動肢體數目的減少可能與攜帶有威脅物體的人或受傷人員有關，如持槍的恐怖分子、依賴拐杖或行走輔助器的老人等。當對肢體活動受限的行為進行分類時，由于不同類別行為之間的運動相似度比較大，由軀體運動引起的多普勒信號提供的特征差異很小，不利于此類行為的識別，而可區分度較高的特征主要來自于由肢體擺動引起的微多普勒信號。然而，由于軀體的回波信號和肢體的信號混疊在一起，且軀體的回波能量遠大于肢體的回波能量，與肢體運動相關的精確與精細化的特征不容易被提取，這就導致有無擺臂行為分類錯誤率大。在當前已開展的眾多基于雷達微多普勒的人體行為分類研究結果中，也都顯示了有擺臂行走和無擺臂行走在所有行為分類中具有最高的誤判率，且誤判往往發生在這兩類行為之間。因此，肢體活動受限人體行為的分類目前仍是該領域中的技術難題，具有較高的研究價值。

發明內容

本發明公開的一種基于雷達微多普勒信號分離的人體行為分類方法的目的是：提供一種基于微多普勒信號分離和聯合維度優化的卷積主成分分析網絡相結合的人體行為分類方法，能夠提升肢體活動受限人體行為的分類準確率，降低相似行為之間的誤判率，以實現更為準確，更為快速的行為識別。

本發明的目的是通過下述技術方案實現的。

本發明公開的一種基于雷達微多普勒信號分離的人體行為分類方法，通過在雷達人體行為分類系統的預處理環節增加微多普勒信號分離操作，實現肢體運動微多普勒信號的增強，利用聯合維度優化的卷積主成分分析網絡CPCAN(convolutional principalcomponent analysis network)從增強后的微多普勒時頻圖中自主學習高辨識度的特征，將提取的特征輸入SVM分類器實現行為分類。分離操作用于防止主成分濾波提取特征和進行數據降維時丟失肢體微多普勒特征細節信息，通過維度優化算法能夠準確、快速地確定CPCAN卷積網絡層的濾波器數目。本發明具有網絡結構簡單、運算復雜度低的優點，能夠以較少的網絡層數實現高識別率的肢體活動受限人體行為分類。

本發明公開的一種基于雷達微多普勒信號分離的人體行為分類方法，包括如下步驟：