学习姿态识别方法及设备.pdf

(19)中华人民共和国国家知识产权局(12)发明专利申请(10)申请公布号CN113901948A(43)申请公布日2022.01.07(21)申请号202111300727.8(22)申请日2021.11.04(71)申请人海信集团控股股份有限公司地址266555山东省青岛市经济技术开发区前湾港路218号(72)发明人王凯欣许丽星于仲海(74)专利代理机构北京三高永信知识产权代理有限责任公司11138代理人屈苗苗(51)Int.Cl.G06K9/00(2006.01)G06K9/62(2006.01)G06N3/04(2006.01)G06N3/08(2006.01)权利要求书3页说明书17页附图7页(54)发明名称学习姿态识别方法及设备(57)摘要本申请实施例公开了一种学习姿态识别方法及设备，属于数据处理领域。所述方法包括：获取目标时间段内采集的多条雷达数据，多条雷达数据中每条雷达数据指示雷达对着用户发射一次信号后用户反射的回波信号。基于多条雷达数据中每条雷达数据的采集时间、以及每条雷达数据包括的角度信息和时延信息，对多条雷达数据进行分类，得到第一雷达数据集，第一雷达数据集中各条雷达数据所指示的回波波形为同一回波波形，第一雷达数据集对应的采集时间段内用户处于静止状态。基于学习姿态识别网络对第一雷达数据集进行处理，得到与第一雷达数据集对应的学习姿态。本申请实施例得到学生在学习时间段内的学习姿态，这样，家长可以帮助学生养成良好的学习习惯。CN113901948ACN113901948A权利要求书1/3页1.一种学习姿态识别方法，其特征在于，所述方法包括：获取目标时间段内雷达采集的多条雷达数据，所述多条雷达数据中每条雷达数据指示所述雷达对着所述用户发射一次信号后所述用户反射的回波信号；基于所述多条雷达数据中每条雷达数据的采集时间、以及所述多条雷达数据中每条雷达数据包括的角度信息和时延信息，对所述多条雷达数据进行分类，得到第一雷达数据集，所述第一雷达数据集中各条雷达数据所指示的回波波形为同一回波波形，所述第一雷达数据集对应的采集时间段内所述用户处于静止状态；基于学习姿态识别网络对所述第一雷达数据集进行处理，得到与所述第一雷达数据集对应的学习姿态。2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述每条雷达数据包括的角度信息和时延信息是指：多个角度信息和多个角度信息分别对应的时延信息；所述基于所述多条雷达数据中每条雷达数据的采集时间、以及所述多条雷达数据中每条雷达数据包括的角度信息和时延信息，对所述多条雷达数据进行分类，得到第一雷达数据集，包括：按照采集时间从前到后的顺序对所述多条雷达数据进行排序；对于排序后的第一雷达数据，判断所述第一雷达数据所指示的回波波形和排序在所述第一雷达数据后的下一条雷达数据所指示的回波波形是否为相同回波波形，如果所述第一雷达数据所指示的回波波形和排序在所述第一雷达数据后的下一条雷达数据所指示的回波波形为相同回波波形，继续判断所述第一雷达数据所指示的回波波形和排序在所述下一条雷达数据后的下一条雷达数据所指示的回波波形是否为相同回波波形，直至得到第二雷达数据，所述第二雷达数据为排序在所述第一雷达数据之后首次出现的回波波形和所述第一雷达数据所指示的回波波形不相同的雷达数据，则将所述第二雷达数据之前的雷达数据和所述第一雷达数据归类至所述第一雷达数据集；其中，所述第一雷达数据所指示的回波波形和排序在所述第一雷达数据后的下一条雷达数据所指示的回波波形为相同回波波形具体是指：所述第一雷达数据中的任一角度信息对应的时延信息和排序在所述第一雷达数据后的下一条雷达数据中的同一角度信息对应的时延信息之间的差值在差值阈值内。3.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于学习姿态识别网络对所述第一雷达数据集进行处理，得到与所述第一雷达数据集对应的学习姿态，包括：将所述第一雷达数据集中每条雷达数据输入至第一学习姿态识别网络，由所述第一学习姿态识别网络输出和所述第一雷达数据集对应的学习姿态；其中，所述第一学习姿态识别网络由多条样本雷达数据以及所述多条样本雷达数据中每条样本雷达数据对应的标签训练得到，每条样本雷达数据对应的标签指示一个学习姿态。4.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于学习姿态识别网络对所述第一雷达数据集进行处理，得到与所述第一雷达数据集对应的学习姿态，包括：基于所述第一雷达数据集中每条雷达数据中包括的角度信息以及时延信息，确定第一雷达数据集中每条雷达数据对应的点云数据，所述点云数据指示每条雷达数据所指示的回波信号对应的反射点的空间位置信息；2CN113901948A权利要求书2/3页基于所述第一雷达数据集中每条雷达数据对应的点云数据，生成第一雷达数据集中每条雷达数据对应的点云图；将所述第一雷达数据集中每条雷达数据对应的