[发明专利]基于调频连续波雷达的多特征图像融合的手势识别方法

权利要求书

1.一种基于调频连续波雷达的多特征图像融合的手势识别方法，其特征在于，包括如下步骤：

步骤1、在雷达端实时采集手势数据，将所述手势数据进行预处理得到所述手势数据的中频信号；

步骤2、对所述中频信号进行特征参数计算，得到手势连续的运动参数；

步骤3、对连续的所述运动参数的数据段进行不相干物体滤除以及感兴趣数据段提取，得到包含手势信息的感兴趣数据段；

步骤4、根据所述感兴趣数据段构建手势特征图像，将所述手势特征图像输入至浅层卷积神经网络进行实时识别分类。

2.根据权利要求1所述的一种基于调频连续波雷达的多特征图像融合的手势识别方法，其特征在于，步骤1中，实时采集手势数据并对实时采集的手势数据进行预处理得到中频信号的具体步骤为：

步骤1.1、雷达端的射频模块产生发射信号依次通过倍频器、功率放大器和发射天线发出调频连续波雷达信号；

步骤1.2、所述调频连续波雷达信号遇到挥舞的手势发生反射产生回波信号，所述回波信号依次通过接收天线和低噪声放大器到达混频器；

步骤1.3、所述回波信号和发射信号通过混频器得到中频信号。

3.根据权利要求2所述的一种基于调频连续波雷达的多特征图像融合的手势识别方法，其特征在于，还包括步骤1.4、所述中频信号经过模数转换模块得到手势数据的数字信号。

4.根据权利要求2所述的一种基于调频连续波雷达的多特征图像融合的手势识别方法，其特征在于，步骤1.3中，所述回波信号和发射信号通过混频器得到中频信号的具体公式为：

其中B为雷达有效调频带宽，T_c为调频周期，R₀为信号发射时手与雷达间的距离，v为手的速度，t为发射信号传递到手部所需的时间，c为光速，为回波信号的频移。

5.根据权利要求4所述的一种基于调频连续波雷达的多特征图像融合的手势识别方法，其特征在于，步骤2中，所述手势连续的运动参数包括雷达到手势主体的距离参数、手势的速度参数和手势的水平角度参数。

6.根据权利要求5所述的一种基于调频连续波雷达的多特征图像融合的手势识别方法，其特征在于，所述雷达到手势主体的距离参数的计算公式为：

其中，B为雷达有效调频带宽，c为光速，f_IF为中频信号，T为调频周期；

所述手势的速度参数的计算公式为：

其中，λ为发射信号的波长，T_c为调频周期，f_FFT为多普勒频移，为回波信号的频移。

7.根据权利要求1所述的一种基于调频连续波雷达的多特征图像融合的手势识别方法，其特征在于，步骤3中，对连续的所述运动参数的数据段进行不相干物体滤除的具体过程为：

步骤3.1、定义一个手势有N帧数据，每帧数据包括雷达监测到的物体个数、雷达到手势主体的距离参数、手势的速度参数以及手势的水平角度参数，其中，N为正整数；

步骤3.2、对连续的所述运动参数进行动态距离检测，取速度检测窗口的长度为N帧，所述速度检测窗口中速度最大值对应的是手势主体所在的主体距离值；

步骤3.3、取所述主体距离值前2厘米到后5厘米作为动态距离阈值。

8.根据权利要求7所述的一种基于调频连续波雷达的多特征图像融合的手势识别方法，其特征在于，步骤3中，提取感兴趣数据段的具体步骤为：

步骤3.4、将所述速度检测窗口中的全部速度数据进行绝对值操作；

步骤3.5、查找所述速度检测窗口中速度绝对值由0增加到最大值再减小到0，且所述最大值大于0.7的数据段；

步骤3.6、取步骤3.5得到的数据段中的最大值所在的时间点前后各N/2帧所对应的数据段即为包含运动手势信息的感兴趣数据段。