[发明专利]用于无人值守传感器系统的人员目标识别方法有效
| 申请号： | 201910328676.6 | 申请日： | 2019-04-23 |
| 公开（公告）号： | CN110197120B | 公开（公告）日： | 2021-09-10 |
| 发明（设计）人： | 王楠;许铜华;马兆伟;刘志宏;周晗 | 申请（专利权）人： | 中国人民解放军国防科技大学 |
| 主分类号： | G06K9/00 | 分类号： | G06K9/00;G06N3/04 |
| 代理公司： | 湖南兆弘专利事务所(普通合伙) 43008 | 代理人： | 周长清 |
| 地址： | 410073 湖南*** | 国省代码： | 湖南;43 |
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| 摘要： | 一种用于无人值守传感器系统的人员目标识别方法，其步骤包括：步骤S1：数据预处理；将无人值守地面传感器设备获取的原始数据转换成两种形式的数据：时间序列数据和功率谱密度频谱数据；步骤S2：循环神经网络训练；将步骤S1得到的两类数据分别作为训练样本，分别输入到两个不同的循环神经网络中训练；步骤S3：并联循环神经网络识别信号；将步骤S2得到的训练生成的两个模型并联，一个模型判断有无人走路，一个模型判断有无人跑步，两个模型的结果作或运算，最后判断是否有人。本发明具有原理简单、可以实时对人员进行检测、并能够显著提高识别准确率等优点。 | ||
| 搜索关键词： | 用于 无人 值守 传感器 系统 人员 目标 识别 方法 | ||
【主权项】：
1.一种用于无人值守传感器系统的人员目标识别方法，其特征在于，其步骤包括：步骤S1：数据预处理；将无人值守地面传感器设备获取的原始数据转换成两种形式的数据：时间序列数据和功率谱密度频谱数据；步骤S2：循环神经网络训练；将步骤S1得到的两类数据分别作为训练样本，分别输入到两个不同的循环神经网络中训练；步骤S3：并联循环神经网络识别信号；将步骤S2得到的训练生成的两个模型并联，一个模型判断有无人走路，一个模型判断有无人跑步，两个模型的结果作或运算，最后判断是否有人。
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