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基于FMCW雷达的双流融合神经网络手势识别方法
基于FMCW雷达的双流融合神经网络手势识别方法
摘要：手势识别已经成为人机交互中重要的研究方向之一。本文提出了一种基于FMCW（频率调制连续波）雷达的双流融合神经网络手势识别方法。该方法将FMCW雷达的距离和速度信息提取出来，并结合两个神经网络，一个用于距离信息处理，另一个用于速度信息处理。实验结果表明，该方法可以实现高精度的手势识别。
1.引言
手势识别技术是一种通过识别人体动作和手势来实现人机交互的技术。在虚拟现实、智能家居和智能医疗等领域中得到了广泛的应用。传统的手势识别方法主要基于摄像头或深度摄像头获取图像信息，但在光线不好或有物体遮挡的情况下，这些方法的效果会受到影响。而雷达技术可以在复杂环境下进行可靠的测量，因此越来越多的研究开始将雷达技术应用于手势识别中。
2.FMCW雷达原理
FMCW雷达（FrequencyModulatedContinuousWaveRadar），是一种利用调制连续波的原理实现测距的雷达技术。它通过改变发射信号的频率来实现对目标的测距和速度测量。FMCW雷达具有高分辨率、高测距精度和较高的抗多径能力等优点，可以实现对手势的精确测量。
3.手势数据采集与预处理
为了训练和测试手势识别模型，首先需要采集手势数据。本文使用FMCW雷达获取到距离和速度信息，并通过数据采集系统将数据保存到计算机中。随后，对采集到的数据进行预处理。
3.1数据校准
由于FMCW雷达在不同的环境下，会受到多径效应等因素的影响，因此需要对数据进行校准。本文使用了去除噪声和标定距离的方法，使得得到的距离数据更加准确。
3.2数据标签
手势数据的标签是进行手势识别的关键。本文根据手势类型给数据进行标注，例如手势A对应标签1，手势B对应标签2，以此类推。
4.双流融合神经网络
本文提出了一种双流融合神经网络方法来进行手势识别。该方法分为两个流程，一个用于距离信息处理，另一个用于速度信息处理。
4.1距离信息处理
距离信息是通过FMCW雷达获取的，本文使用了卷积神经网络（CNN）来处理距离信息。CNN可以自动提取特征，对于手势的不同形态有较好的适应性。通过多层卷积和池化操作，提取出的特征被送入全连接层进行分类。
4.2速度信息处理
速度信息是通过FMCW雷达的频率变化来获取的，本文同样使用了CNN来处理速度信息。不同于距离信息处理，速度信息处理中的卷积核具有时间维度，可以捕捉到手势的动态特征。同样通过多层卷积和池化操作，提取的特征被送入全连接层进行分类。
4.3双流融合
距离信息和速度信息可以提供不同的视角来对手势进行分类。本文将两个流程的输出进行融合，得到最终的手势识别结果。融合可以通过简单的加权平均或者更复杂的融合方法实现。
5.实验结果分析
为了评估提出的方法的性能，本文进行了一系列的实验。实验结果表明，双流融合神经网络方法可以实现高精度的手势识别。与传统的基于摄像头的手势识别方法相比，基于FMCW雷达的方法在复杂环境下具有更好的鲁棒性。
6.结论
本文提出了一种基于FMCW雷达的双流融合神经网络手势识别方法。通过提取FMCW雷达的距离和速度信息，并使用两个神经网络进行处理，实现了高精度的手势识别。未来的研究可以进一步优化模型结构，提高系统的实时性和鲁棒性。
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