[发明专利]一种毫米波雷达微动手势识别方法

说明书

本发明公开了一种毫米波雷达微动手势识别方法，属于手势识别技术领域，包括通过毫米波雷达发射线性调频信号，并通过信号接收器接收人体手部反射的回波信号，根据线性调频信号构成的发射信号集和回波信号构成的回波信号集获取差频组合集；计算获取差频组合集与差频样本集的匹配度，将匹配度与差频样本集构成的匹配范围进行对比筛选，将符合标准的回波信号集设定为选中信号集；其中，差频样本集是对样本手势进行训练得到的包含若干个样本差频信号的集合；匹配度用来分析判断差频信号是否满足手势识别的要求；本发明用于解决现有方案中通过毫米波雷达进行手势识别时没有预先对无效数据进行处理导致识别效果差的技术问题。

技术领域

本发明涉及手势识别技术领域，具体涉及一种毫米波雷达微动手势识别方法。

背景技术

毫米波雷达工作在毫米波段，毫米波的波长介于厘米波和光波之间，因此毫米波兼有微波制导和光电制导的优点。

现有的基于毫米波雷达进行手势识别方案一般是对采集的回波信号进行处理，然后将回波信号中的特征参数输入至构建的训练模型进行训练并输出识别结果，识别结果包含识别成功和识别失败。

但是现有的手势识别方案存在的缺陷在于，没有对采集的回波信号进行分析判定，从而确定人体手部产生的手势是否在识别模型的识别范围，对于不在识别范围内的回波信号同样进行训练识别，进而导致无效数据的处理影响了整体的手势识别效果，并且也没有基于识别的结果对识别模型进行优化更新。

发明内容

针对现有技术存在的不足，本发明的目的在于提供一种毫米波雷达微动手势识别方法，解决以下技术问题：如何解决现有方案中通过毫米波雷达进行手势识别时没有预先对无效数据进行处理导致识别效果差的技术问题。

本发明的目的可以通过以下技术方案实现：

一种毫米波雷达微动手势识别方法，具体的步骤包括：

S1：构建样本手势的识别数据库，识别数据库包含人体手部不同状态的第一样本集和第二样本集；第一样本集包含人体手部处于竖直状态下移动测试的各项数据，具体包含第一基准信号和第一训练信号集；第二样本集包含人体手部处于水平状态下移动测试的各项数据，具体包含第二基准信号和第二训练信号集；

S2：分别对测试信号与第一样本集和第二样本集进行差频处理并ADC采样，得到包含样本差频信号的差频样本集；

S3：获取第一样本集和第二样本集对应的二维距离-多普勒图像集并分别进行处理和划分，得到第一样本集对应的第一划分集和第二样本集对应的第二划分集；

S4：通过毫米波雷达发射线性调频信号，并通过信号接收器接收人体手部反射的回波信号，根据线性调频信号构成的发射信号集和回波信号构成的回波信号集获取差频组合集；

S5：计算获取差频组合集与差频样本集的匹配度，将匹配度与差频样本集构成的匹配范围进行对比筛选，将符合标准的回波信号集设定为选中信号集；其中，差频样本集是对样本手势进行训练得到的包含若干个样本差频信号的集合；匹配度用来分析判断差频信号是否满足手势识别的要求；

S6：对选中信号集中的回波信号进行滤波处理并监测，得到回波监测集，获取回波监测集对应的二维距离-多普勒图像集并设定为识别图像集，获取识别图像集对应轨迹图的特征峰值点坐标并按时间排序，得到识别排序集；根据预设的划分个数将识别排序集进行划分，得到识别划分集；

S7：将识别排序集与预构建的样本手势的识别数据库匹配识别，得到人体手势的识别结果，并根据识别结果对预构建的识别数据库进行优化更新。