[发明专利]基于时频分析和深度神经网络的步态特征提取与识别方法有效
| 申请号： | 202010900952.4 | 申请日： | 2020-08-31 |
| 公开（公告）号： | CN111965620B | 公开（公告）日： | 2023-05-02 |
| 发明（设计）人： | 韩冬;周良将;焦泽坤;宋晨;吴一戎 | 申请（专利权）人： | 中国科学院空天信息创新研究院 |
| 主分类号： | G01S7/41 | 分类号： | G01S7/41;G01S13/88 |
| 代理公司： | 中科专利商标代理有限责任公司 11021 | 代理人： | 孙蕾 |
| 地址： | 100190 *** | 国省代码： | 北京;11 |
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| 摘要： | 一种基于时频分析和深度神经网络的步态特征提取与识别方法，包括以下步骤：初始化雷达参数以及人体步态雷达原始回波信号采集；对人体步态的雷达原始回波信号进行预处理；时频分析处理，采用短时傅里叶变换处理所述一维复序列，获得时频分析图像，时频分析图像的横轴为时间轴，纵轴为多普勒频率轴；从时频分析图像中获取人体步态特征参；将时频分析图像中的人体步态独立周期结果按行张成一维实序列，将多次不同类型步态实验的人体时频分析图像中的多个周期结果按行张成的一维实序列，构建训练集和测试集；构建深度神经网络，将训练集送入深度神经网络完成网络训练，并在测试集上验证不同类型人体步态行为的识别精度。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 分析 深度 神经网络 步态 特征 提取 识别 方法 | ||
【主权项】：
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