[发明专利]一种人体活动识别系统及方法

权利要求书

1.一种人体活动识别系统，其特征在于，包括：

数据采集模块，其用于采集待收集区域的数据；

特征提取模块，其与所述数据采集模块连接，所述特征提取模块用于将所述数据转化为低维表示数据；

域鉴别模块，其与所述特征提取模块连接，所述域鉴别模块用于基于所述低维表示数据鉴别得到环境特征数据；

活动识别模块，其与所述特征提取模块连接，所述活动识别模块用于基于所述低维表示数据计算出实际人体活动数据。

2.根据权利要求1所述的人体活动识别系统，其特征在于，还包括：

所述活动识别模块还用于获取所述低维表示数据的活动预测标签。

3.根据权利要求2所述的人体活动识别系统，其特征在于，

所述低维表示数据包括标记数据和未标记数据；

标记数据为具有活动预测标签的数据；

未标记数据为无活动预测标签的数据。

4.根据权利要求2所述的人体活动识别系统，其特征在于，

所述活动识别模块设置有约束项，所述约束项包括置信度控制约束、平滑约束和平衡约束。

5.根据权利要求1-4任一项所述的人体活动识别系统，其特征在于，

所述数据采集模块为毫米波雷达；

所述毫米波雷达的接收器以10-30Hz采样率进行采样。

6.根据权利要求1-4任一项所述的人体活动识别系统，其特征在于，

所述特征提取模块为三层卷积神经网络CNN，在三层卷积神经网络CNN的每一层中使用2D卷积核，使用批量归一化对每层数据的均值和方差进行归一化。

7.一种人体活动识别方法，其特征在于，包括：

采集待收集区域的数据；

将所述数据转化为低维表示数据；

基于所述低维表示数据鉴别得到环境特征数据；

基于所述低维表示数据计算出实际人体活动数据。

8.根据权利要求7所述的人体活动识别系统，其特征在于，还包括：

获取所述低维表示数据的活动预测标签。

9.一种电子设备，包括存储器、处理器以及存储在所述存储器中并可在所述处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时实现上述权利要求7-8中任一项所述的方法。

10.一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，其特征在于，该程序被处理器执行时实现上述权利要求7-8中任一项所述的方法。