[发明专利]一种基于毫米波雷达的手势识别方法

权利要求书

1.一种基于毫米波雷达的手势识别方法，其特征在于，包括：

构建卷积神经网络模型；

获取多种手势的轨迹图作为训练集F，基于所述训练集F对所述卷积神经网络模型训练，得到优化识别模型；所述手势轨迹图为最大峰值对应的动目标在距离-多普勒坐标系下的移动轨迹；

将识别手势的轨迹图输入所述优化识别模型，以识别出所述识别手势的手势类型。

2.根据权利要求1所述的基于毫米波雷达的手势识别方法，其特征在于，手势的轨迹图获取方法包括：

获取毫米波雷达对一个手势扫描产生的回波数据；

基于所述回波数据得到多张RD图像；

分别对每张所述RD图像的谱峰搜索并求出该图像最大峰值，进而得到多个最大峰值点；

在RD坐标系下，将多个最大峰值点依次连线，得到该手势的轨迹图。

3.根据权利要求1所述的基于毫米波雷达的手势识别方法，其特征在于，所述卷积神经网络模型的结构依次包括：输入层、第一卷积层、第一激励层、第一池化层、第二卷积层、第二激励层、第二池化层、第一全连接层、第二全连接层和输出层。

4.根据权利要求1所述的基于毫米波雷达的手势识别方法，其特征在于，所述识别出所述识别手势的手势类型步骤包括：

基于所述优化识别模型，分别得到所述识别手势为所述训练集F中所有手势类型的概率，其中，所有类型的手势概率之和为1；

确定概率高于95％的手势为所述识别手势的类型。

5.根据权利要求1-4任一项所述的基于毫米波雷达的手势识别方法，其特征在于，所述手势包括前后移动、左右移动、按钮和翻转中的一种或多种。