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(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CN110569928A(43)申请公布日2019.12.13(21)申请号201910897354.3(22)申请日2019.09.23(71)申请人深圳大学地址518000广东省深圳市南山区南海大道3688号(72)发明人叶文彬陈海权(74)专利代理机构深圳市兴科达知识产权代理有限公司44260代理人王翀(51)Int.Cl.G06K9/62(2006.01)G01S7/41(2006.01)G01S13/58(2006.01)权利要求书2页说明书9页附图3页(54)发明名称一种卷积神经网的微多普勒雷达人体动作分类方法(57)摘要本发明公开了一种卷积神经网的微多普勒雷达人体动作分类方法,包括原始数据处理过程和深度卷积神经网络,原始数据处理过程的输出连接到深度卷积神经网络,所述的原始数据处理过程为一维卷积过程,深度卷积神经网络包括复数个带池化的多尺度密集连接模块和全连接层;复数个带池化的多尺度密集连接模块依次串接,原始数据处理过程的输入为原始雷达数据,第一个带池化的多尺度密集连接模块的输入端接原始数据处理过程的输出端,最后一个带池化的多尺度密集连接模块的输出端接全连接层,全连接层输出分类标签。本发明的神经网络结构简单,参数量少,计算量小,运算速度快,并且具有较高的准确率。CN110569928ACN110569928A权利要求书1/2页1.一种卷积神经网的微多普勒雷达人体动作分类方法,包括原始数据处理过程和深度卷积神经网络,原始数据处理过程的输出连接到深度卷积神经网络,其特征在于,所述的原始数据处理过程为一维卷积过程,深度卷积神经网络包括复数个带池化的多尺度密集连接模块和全连接层;复数个带池化的多尺度密集连接模块依次串接,原始数据处理过程的输入为原始雷达数据,第一个带池化的多尺度密集连接模块的输入端接原始数据处理过程的输出端,最后一个带池化的多尺度密集连接模块的输出端接全连接层,全连接层输出分类标签。2.根据权利要求1所述的卷积神经网的微多普勒雷达人体动作分类方法,其特征在于,原始数据处理过程包括依次串接的两个一维卷积层和一个最大值池化层,第一一维卷积层的通道数为n,第二一维卷积层的通道数和最大值池化层的通道数为2n;第一一维卷积层输入所述的原始雷达数据,第三一维卷积层的输出端接第一个带池化的多尺度密集连接模块;其中n为初始的通道数。3.根据权利要求1所述的卷积神经网的微多普勒雷达人体动作分类方法,其特征在于,带池化的多尺度密集连接模块包括前后连接的多尺度密集连接模块和最大值池化层,多尺度密集连接模块的输出接最大值池化层;所述的全连接层为两个,两个全连接层串接,最后一个带池化的多尺度密集连接模块的最大值池化层和第一个全连接层之间实施随机失活,随机失活的概率为0.6;修正线性单元函数用作第一个全连接层中的激活函数,第二个全连接层使用归一化指数函数作为激活函数,用于最后的分类。4.根据权利要求3所述的卷积神经网的微多普勒雷达人体动作分类方法,其特征在于,多尺度密集连接模块包括4个卷积分支、一个直通分支和拼接层,4个卷积分支和一个直通分支并接在多尺度密集连接模块的输入端与后部的拼接层之间,拼接层将四个卷积分支与输入拼接到一起作为多尺度密集连接模块的输出。5.根据权利要求4所述的卷积神经网的微多普勒雷达人体动作分类方法,其特征在于,第一卷积分支和第二卷积分支各包括串接的两个一维卷积层,第三卷积分支包括按前后顺序串接的平均值池化层和一维卷积层;第四卷积分支包括一个一维卷积层。6.根据权利要求5所述的卷积神经网的微多普勒雷达人体动作分类方法,其特征在于,第一卷积分支第一一维卷积层卷积核的数量为1,通道数为(1/8)k,第一卷积分支第二一维卷积层卷积核的数量为5,通道数为(i/16)k;第二卷积分支第一一维卷积层卷积核的数量为1,通道数为(1/8)k,第二卷积分支第二一维卷积层卷积核的数量为3,通道数为((8-i/)16)k;第三卷积分支平均值池化层采样的大小为3,第三卷积分支一维卷积层卷积核的数量为1,通道数为(1/4)k;第四卷积分支一维卷积层卷积核的数量为1,通道数为(1/4)k;其中,k为4个卷积分支通道数的总和,i为控制卷积核大小为3到5之间数量比率的参数。7.根据权利要求6所述的卷积神经网的微多普勒雷达人体动作分类方法,其特征在于,深度卷积神经网络包括多个所述的带池化的多尺度密集连接模块,按前后顺序,第一带池化的多尺度密集连接模块拼接层的通道数和最大值池化层的通道数为2n+k,后面每增加一个带池化的多尺度密集连接模块,其拼接层的通道数和最大值池化层的通道数增加k;其中,其中n为初始的通道数。8.根据权利要求7所述的卷积神经网的微多普勒雷达人体动作分类方法