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[發(fā)明專利]一種通過毫米波雷達實現(xiàn)手勢識別的方法在審

專利信息
申請?zhí)枺?/td> 202110326016.1 申請日: 2021-03-26
公開(公告)號: CN113050797A 公開(公告)日: 2021-06-29
發(fā)明(設(shè)計)人: 姚衡;鄒毅;王彥杰;王凌云;趙瑞峰;張義軍 申請(專利權(quán))人: 深圳市華杰智通科技有限公司
主分類號: G06F3/01 分類號: G06F3/01;G06F17/14;G06N20/00;G01S13/88
代理公司: 上海和華啟核知識產(chǎn)權(quán)代理有限公司 31339 代理人: 王仙子
地址: 518002 廣東省深圳市南山區(qū)粵海街道濱海社區(qū)海天*** 國省代碼: 廣東;44
權(quán)利要求書: 查看更多 說明書: 查看更多
摘要:
搜索關(guān)鍵詞: 一種 通過 毫米波 雷達 實現(xiàn) 手勢 識別 方法
【說明書】:

發(fā)明公開了一種通過毫米波雷達實現(xiàn)手勢識別的方法,包括如下步驟:先通過雷達測算目標的距離、速度、方位角和俯仰角信息,模/數(shù)轉(zhuǎn)換器將模擬信號轉(zhuǎn)換成數(shù)字信號,通過Range FFT模塊以及Doppler FFT模塊對同一距離維、速度維的數(shù)據(jù)做快速傅里葉變換,恒虛警概率下的檢測器對目標進行檢測,再通過雷達上設(shè)有的Angle Estimation模塊對接收天線接收信號的相位差進行計算從而求得目標的角度信息,Clustering模塊將多個雷達目標聚類成一個目標,得到一個表示手的距離、速度、方位角和俯仰角的向量,并通過該模塊額外增加三個值,將整合后的特征向量輸入到機器學(xué)習(xí)網(wǎng)絡(luò)中,進行手勢分類。本發(fā)明設(shè)計合理,通過增加新的特征值來做約束,提高手勢識別的精度,降低其誤識別率。

技術(shù)領(lǐng)域

本發(fā)明涉及手勢識別技術(shù)領(lǐng)域,尤其涉及一種通過毫米波雷達實現(xiàn)手勢識別的方法。

背景技術(shù)

在計算機科學(xué)中,手勢識別是通過數(shù)學(xué)算法來識別人類手勢的一個議題。手勢識別可以來自人的身體各部位的運動,但一般是指臉部和手的運動,用戶可以使用簡單的手勢來控制或與設(shè)備交互,讓計算機理解人類的行為,其核心技術(shù)為手勢分割、手勢分析以及手勢識別。手勢可以源自任何身體運動或狀態(tài),但通常源自面部或手。現(xiàn)有的手勢識別方法主要為單光學(xué)鏡頭、光學(xué)鏡頭結(jié)合紅外、TOF以及毫米波雷達等技術(shù)實現(xiàn)。近年來,毫米波雷達片上技術(shù)逐漸成熟,包括雷達射頻、信號處理單元、MCU單元的高度集成,片上天線陣列的實現(xiàn)等,使得毫米波雷達在無人駕駛、新型智能終端領(lǐng)域的嵌入應(yīng)用越來越廣泛。毫米波雷達具有保護隱私、不收天氣環(huán)境影響、小天線口徑與窄波束提高檢測分辨率、大帶寬抗干擾等優(yōu)勢。隨著智能家居與智慧城市的持續(xù)推進,毫米波雷達在智能終端上的應(yīng)用存在巨大的潛力。

目前的機器學(xué)習(xí)網(wǎng)絡(luò)不具備可解釋性,由于超參數(shù)的設(shè)置不同,網(wǎng)絡(luò)的最優(yōu)解不一定是真實的最優(yōu)解,故機器學(xué)習(xí)網(wǎng)絡(luò)會有一定的誤識別,識別精度不高,存在一定缺陷。

發(fā)明內(nèi)容

針對上述現(xiàn)有技術(shù)的不足,本發(fā)明的目的在于提供一種通過毫米波雷達實現(xiàn)手勢識別的方法,提高手勢識別的精度,降低其誤識別率。

為了實現(xiàn)上述目的,本發(fā)明采用如下技術(shù)方案:

一種通過毫米波雷達實現(xiàn)手勢識別的方法,其特征在于,包括如下步驟:

S100、雷達測算:通過雷達測算目標的距離、速度、方位角和俯仰角信息;

S200、聚類:將一個真實目標產(chǎn)生的多個雷達目標聚類成一個目標;

S300、目標信息擴展:通過Clustering模塊,得到一個表示手的距離、速度、方位角和俯仰角的向量,并通過該模塊額外增加三個值,分別用來表示速度的符號、方位角的符號、俯仰角的符號;

S400、手勢識別:將整合后的特征向量輸入到機器學(xué)習(xí)網(wǎng)絡(luò)中,并進行手勢分類。

一種通過毫米波雷達實現(xiàn)手勢識別的方法,步驟S100、雷達測算過程包括:

S101、ADC數(shù)據(jù)采樣:通過ADC采樣得到雷達基帶數(shù)字信號;

S102、距離維變換:在距離維做傅里葉變換;

S103、速度維變換:在速度維做傅里葉變換;

S104、目標檢測:通過恒虛警概率下的檢測器對目標進行檢測;

S105、信息提取:提取目標的方位角和俯仰角信息。

在本發(fā)明一個優(yōu)選實施例中,對于步驟S101的數(shù)據(jù)采樣,ADC數(shù)據(jù)是該流程的輸入數(shù)據(jù),該數(shù)據(jù)是一個矩陣形式,同一行的數(shù)據(jù)稱為同一個距離維,同一列的數(shù)據(jù)稱為同一速度維。

在本發(fā)明一個優(yōu)選實施例中,對于步驟S104、目標檢測,恒虛警檢測器通過測量單元附近的距離單元所收集的訓(xùn)練數(shù)據(jù)來估計被測目標,檢測單元外側(cè)依次對稱設(shè)有保護單元以及參考單元。

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