基于深度学习的毫米波雷达手势识别实验教学设计

作者：龚树凤; 方一鸣; 施汉银; 闫鑫悦; 吴哲夫

来源：实验技术与管理, 2023, 40(04): 168-176.

DOI：10.16791/j.cnki.sjg.2023.04.025

• 毫米波雷达
• 手势识别
• 深度学习
• FFT算法
• VGG16

为了实现基于雷达传感器的人机交互，设计了一个基于深度学习的毫米波雷达手势识别实验。首先，该实验基于77 GHz的FMCW雷达，采集人体手部动作回波数据，并对回波数据进行帧差预处理，再利用多维FFT算法构建距离-速度-角度联合的多维特征融合数据谱图。然后，调用MATLAB中的深度学习工具箱，基于典型的VGG16网络，搭建了适用于多维特征数据提取和动作识别的3D-VGG16-NET网络。实验结果显示，该网络算法对手势的平均识别准确率达到99.38%。

• 单位
  浙江工业大学