基于时-距包围盒目标截取的超宽带雷达多人步态识别

作者：周金海; 常阳; 周世镒; 吴耿俊; 雷雯

来源：传感技术学报, 2021, 34(06): 711-719.

• 多人步态识别
• 超宽带雷达
• 深度学习
• 人体目标检测
• 环境辅助生活

为解决超宽带(UWB)雷达多人识别的目标分割问题,提出了一种基于时-距包围盒(TRBB)的UWB雷达回波数据表示方法及TRBB截取算法,结合卷积神经网络(CNN),一起实现了一种多人步态识别算法框架。框架中,TRBB截取算法包括人体目标检测与快、慢时间分割,前者通过k-means聚类方法获取人体HRRP几何中心,后者利用HRRP几何中心作为参考点,通过截取信号矩阵中的TRBB目标子矩阵,从而实现多目标分离。可以看出,TRBB截取算法既可用于目标识别,也可用于目标跟踪。考虑到CNN擅长挖掘图像的隐含特征,框架选用CNN来学习TRBB中蕴含的步态特征是一个自然的选择。实验室条件下,测试了上述多人步态识别算法框架的性能,平均步态识别准确率达89.3%。

• 单位
  电子工程学院