[发明专利]基于Hough变换的卷积神经网络下微多普勒目标分类方法在审
| 申请号： | 201810240475.6 | 申请日： | 2018-03-22 |
| 公开（公告）号： | CN108459311A | 公开（公告）日： | 2018-08-28 |
| 发明（设计）人： | 邱思杰;龙振弘;伍坪;邱丽梅;马豪;刘春明 | 申请（专利权）人： | 三明学院 |
| 主分类号： | G01S7/41 | 分类号： | G01S7/41;G06K9/46;G06K9/62;G06N3/04 |
| 代理公司： | 福州旭辰知识产权代理事务所(普通合伙) 35233 | 代理人： | 程春宝 |
| 地址： | 365000 福*** | 国省代码： | 福建;35 |
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| 摘要： | 本发明提供了一种基于Hough变换的卷积神经网络下微多普勒目标分类方法，所述方法为：通过雷达获取人体和轮式车辆的雷达回波信号，所述人体和轮式车辆的雷达回波信号是经过去杂波、降频到音频段的雷达回波信号，对雷达回波信号进行Wigner‑Villie时频分析，然后对时频分析获得的谱图数据进行Hough变换直线检测，对检测到的直线进行标识，最后将谱图数据送到卷积神经网络中进行分类识别，从而识别出是人体还是轮式车辆。本发明提高了目标分类的准确率，且目标分类操作的耗时大幅度减少。 | ||
| 搜索关键词： | 雷达回波信号 目标分类 卷积神经网络 轮式车辆 多普勒 谱图数据 分类识别 时频分析 直线检测 音频段 准确率 对时 降频 去杂 耗时 雷达 检测 分析 | ||
【主权项】：
1.一种基于Hough变换的卷积神经网络下微多普勒目标分类方法，其特征在于：所述方法为：通过雷达获取人体和轮式车辆的雷达回波信号，所述人体和轮式车辆的雷达回波信号是经过去杂波、降频到音频段的雷达回波信号，对雷达回波信号进行Wigner‑Villie时频分析，然后对时频分析获得的谱图数据进行Hough变换直线检测，对检测到的直线进行标识，最后将谱图数据送到卷积神经网络中进行分类识别，从而识别出是人体还是轮式车辆。
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