申请/专利权人：安徽师范大学

申请日：2023-12-11

公开（公告）日：2024-04-05

公开（公告）号：CN117828468A

主分类号：G06F18/2415

分类号：G06F18/2415;G06F18/214;G06V40/20;G06F18/10;G06F17/14;G06N3/0464;G06N3/0985

优先权：

专利状态码：在审-实质审查的生效

法律状态：2024.04.23#实质审查的生效;2024.04.05#公开

摘要：本发明公开了基于时空特征序列的FMCW雷达手势识别方法，包括：采用搭建的基于时空特征提取的手势识别模型并进行训练后更新网络模型参数，基于训练后的手势识别模型提取时空特征并进行手势识别的输出；其中手势识别模型包括使用CNN模型从每个单独的RDDM中提取空间特征、采用TCN学习整个RFDM序列的时间特征并基于时间特征和空间特征对识别结果进行输出预测。本发明的优点在于：基于空间特征和时间特征来对手势进行识别，更加准确可靠，识别结果更准确。

主权项：1.基于时空特征序列的FMCW雷达手势识别方法，其特征在于：包括：采用搭建的基于时空特征提取的手势识别模型并进行训练后更新网络模型参数，基于训练后的手势识别模型提取时空特征并进行手势识别的输出；其中手势识别模型包括使用CNN模型从每个单独的RDDM中提取空间特征、采用TCN学习整个RFDM序列的时间特征并基于时间特征和空间特征对识别结果进行输出预测。

全文数据：

权利要求：

百度查询： 安徽师范大学 基于时空特征序列的FMCW雷达手势识别方法

免责声明
1、本报告根据公开、合法渠道获得相关数据和信息，力求客观、公正，但并不保证数据的最终完整性和准确性。
2、报告中的分析和结论仅反映本公司于发布本报告当日的职业理解，仅供参考使用，不能作为本公司承担任何法律责任的依据或者凭证。

阅读全文 双屏查看 官方信息 专利公告 收藏专利 下载PDF 下载WORD