一种基于FMCW雷达的三参数特征融合手势识别方法

本发明提出了一种基于FMCW(frequency modulated continuous wave)雷达的三参数特征融合手势识别方法。首先通过雷达获取不同手势的中频信号，从中得到角度参数、距离参数和多普勒频移参数，并构造对应数据集；其次，将关于角度、距离和多普勒频移的数据集分别送入卷积神经网络中训练，得到特征值并做融合处理；最后，将融合后的特征值送入分类器，得到手势类别。本发明创新地提出多重参数在卷积神经网络中的融合方法，解决了传统识别算法使用条件受限的问题，且最终手势的分类效果优于单一参数。

《一种基于FMCW雷达的三参数特征融合手势识别方法》是一发明专利，专利号为 2018107943921，当前法律状态为已售，由重庆邮电大学提出申请，发明人为田增山;赵泽东;吴金君;王勇;杨小龙;周牧，公开（公告）日期为2019-01-25，国际专利分类号（IPC）为 G06K9/00(2006.01)I;G06K9/62(2006.01)I;G06N3/04(2006.01)I，高新资质：未报高企，所属技术领域包括：人工智能。该专利权属清晰，可通过正规流程办理转让，适用于企业技术升级、资质申报与战略布局。赋翼网提供从选品、尽调、合同签订到官方著录项目变更（过户）的一站式专利转让服务，专业顾问全程协助，确保交易合规、安全、高效。专利摘要：本发明提出了一种基于FMCW(frequency modulated continuous wave)雷达的三参数特征融合手势识别方法。首先通过雷达获取不同手势的中频信号，从中得到角度参数、距离参数和多普勒频移参数，并构造对应数据集；其次，将关于角度、距离和多普勒频移的数据集分别送入卷积神经网络中训练，得到特征值并做融合处理；最后，将融合后的特征值送入分类器，得到手势类别。本发明创新地提出多重参数在卷积神经网络中的融合方法，解决了传统识别算法使用条件受限的问题，且最终手势的分类效果优于单一参数。

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