申请/专利权人：无锡威孚高科技集团股份有限公司

申请日：2023-12-20

公开（公告）日：2024-03-19

公开（公告）号：CN117727097A

主分类号：G06V40/20

分类号：G06V40/20;G06F3/01;G06V10/764;G06V10/82;G06N3/0442;G06N3/045

优先权：

专利状态码：在审-实质审查的生效

法律状态：2024.04.05#实质审查的生效;2024.03.19#公开

摘要：本发明涉及毫米波雷达技术领域，具体公开了一种基于毫米波雷达的煤矿场景手势识别方法，包括：通过毫米波雷达采集当前时间段内目标手势的多个点云信息；计算出当前时间段内目标手势的平均反射强度；判断出当前时间段内的目标手势是否为有效手势；当所述当前时间段内的目标手势为有效手势时，将目标手势的多个点云信息输入到深度学习神经网络中进行类别识别，以输出当前时间段内目标手势的初始类别；根据深度学习神经网络的测试结果对当前时间段内目标手势的初始类别进行修正，以得到当前时间段内目标手势的最终类别。本发明提供的基于毫米波雷达的煤矿场景手势识别方法，识别准确率更高，识别的手势种类也更多。

主权项：1.一种基于毫米波雷达的煤矿场景手势识别方法，其特征在于，所述基于毫米波雷达的煤矿场景手势识别方法包括如下步骤：步骤S11：通过毫米波雷达采集当前时间段内目标手势的多个点云信息；其中，每一点云信息包括目标手势相对毫米波雷达的角度、目标手势相对毫米波雷达的径向速度、目标手势相对毫米波雷达的距离以及目标手势的反射强度；步骤S12：根据当前时间段内目标手势的多个反射强度，计算出当前时间段内目标手势的平均反射强度；步骤S13：根据当前时间段内所述目标手势的平均反射强度和所述目标手势的点云数量，判断出当前时间段内的目标手势是否为有效手势；步骤S14：当所述当前时间段内的目标手势为有效手势时，将所述目标手势的多个点云信息输入到深度学习神经网络中进行类别识别，以输出当前时间段内目标手势的初始类别；步骤S15：对所述深度学习神经网络进行测试，统计所述深度学习神经网络的测试结果，并根据所述深度学习神经网络的测试结果对所述当前时间段内目标手势的初始类别进行修正，以得到当前时间段内目标手势的最终类别。

全文数据：

权利要求：

百度查询： 无锡威孚高科技集团股份有限公司 一种基于毫米波雷达的煤矿场景手势识别方法

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