[发明专利]一种基于毫米波雷达的手势识别系统有效

专利信息
申请号: 201910088625.0 申请日: 2019-01-29
公开(公告)号: CN109583436B 公开(公告)日: 2023-09-12
发明(设计)人: 郎翊东 申请(专利权)人: 杭州朗阳科技有限公司
主分类号: G06V40/20 分类号: G06V40/20;G01S13/88;G06V10/82;G06N3/0464;G06N3/048
代理公司: 浙江杭州金通专利事务所有限公司 33100 代理人: 徐关寿
地址: 310000 浙江省杭州市余*** 国省代码: 浙江;33
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摘要: 发明公开了一种基于毫米波雷达的手势识别系统,包括手势识别单元,包括用于收发手势变换所产生的毫米波雷达信号的收发模块,和用于提取收发模块所获取毫米波雷达信号的MFCC特征参数的主控模块;处理单元,用于将主控模块得到的频谱图用AI芯片进行处理,处理单元包括深度学习模块,其对多种手势分别进行多次训练,利用深度可分解的卷积神经网络和全连接层,对每种手势的MFCC特征向量统一数据集成,形成目标数据库;判别输出单元,利用手势识别单元获取待测手势信号,并将其与处理单元的目标数据库进行比对,将识别结果上传至终端显示。本发明识别手势的时间短,识别效率高,可穿透一定厚度的障碍物,不受环境因素影响,距离信息准确度高。
搜索关键词: 一种 基于 毫米波 雷达 手势 识别 系统
【主权项】:
1.一种基于毫米波雷达的手势识别系统,其特征在于包括:手势识别单元,包括用于收发手势变换所产生的毫米波雷达信号的收发模块,和用于提取收发模块所获取毫米波雷达信号的MFCC特征参数的主控模块;处理单元,与手势识别单元相连,用于将主控模块得到的频谱图用AI芯片进行处理,处理单元包括深度学习模块,其对多种手势分别进行多次训练,利用深度可分解的卷积神经网络和全连接层,对每种手势的MFCC特征向量统一数据集成,形成目标数据库;判别输出单元,分别与手势识别单元和处理单元相连,利用手势识别单元获取待测手势信号,并将其与处理单元的目标数据库进行比对,以相似度为判别依据,将识别结果上传至终端显示。
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