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基于EfficientNet模型的毫米波雷达人体行为识别

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针对基于传统光学摄像头实现人体行为识别系统所带来的隐私暴露,易受光照、遮挡的影响等问题,设计基于EfficientNet模型的FMCW雷达人体行为识别系统.首先对FMCW雷达实测数据采用距离多普勒算法构建每一帧距离-速度图像;接着采用逐帧积累的方法延长观测时间窗口,构建覆盖整个动作过程的距离-速度轨迹;最后采用改进预训练的EfficientNet模型对不同人体行为进行识别.实验结果表明,在5秒观测时间窗口内,改进预训练的EfficientNet-B4模型对已知个体和未知个体9种行为识别准确率达到99.3％与98.2％,均高于传统机器学习方法及经典深度学习方法,进一步缩短观测时间窗口至2.5秒,改进预训练的EfficientNet-B4模型对已知个体和未知个体的9种行为识别准确率仍能达到96.7％与95.4％.除此之外,在5秒观测时间窗口内,所提方法对已知个体和未知个体的9种行为识别准确率比常见利用时间-速度提取行为参数的方法分别提高了3.5％与4.9％,缩短观测时间窗口至2.5秒,所提方法准确率提高了4.2％与4.8％,可见所提方法可以有效地提升FMCW雷达人体行为识别的准确率,且模型的泛化能力较强.
FMCW Radar Human Action Recognition System Based on EfficientNet Model

陈鑫、叶宁、徐康、王甦、王汝传

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南京邮电大学 计算机学院、软件学院、网络空间安全学院,江苏 南京 210023

江苏省无线传感网高技术研究重点实验室,江苏 南京 210023

调频连续波雷达 行为识别 距离多普勒 EfficientNet 深度学习 机器学习 迁移学习

BE2020713

2022

10.3969/j.issn.1673-629X.2022.09.021

计算机技术与发展
陕西省计算机学会

计算机技术与发展

CSTPCD
影响因子：0.621
ISSN：1673-629X
年,卷(期)：2022.32(9)
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