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基于时空域增强微多普勒谱图的行为识别方法
文献摘要：
为缓解新冠疫情下医护人员短缺的现象,实现对住院患者的智能监护,本文基于调频连续波(FMCW)雷达提出了一种新的基于时空域增强微多普勒谱图的行为识别方法.首先,该方法对雷达获取的人体行为数据构造微多普勒谱图;然后利用一种新的直方图均衡化和同态滤波相结合的时空域增强算法用于谱图信息的增强;最后采用一种改进的卷积长短时记忆网络(ConvLSTM)提取谱图的时空域特征,并有效辨识喝水、跌倒等7种住院患者常见行为.实验结果表明,基于本文方法对7种动作的识别准确率能达到94％,可以有效的监护患者的行为.
文献关键词：
FMCW雷达;智能监护;增强微多普勒特征;ConvLSTM网络
中图分类号：
作者姓名：
许志猛;张钐钐;陈良琴;孙北晨
作者机构：
福州大学物理与信息工程学院 福州 350100
文献出处：
引用格式：
[1]许志猛;张钐钐;陈良琴;孙北晨-.基于时空域增强微多普勒谱图的行为识别方法)[J].电子测量与仪器学报,2022(07):144-151
A类：
增强微多普勒特征
B类：
时空域,行为识别,新冠疫情下,医护人员,住院患者,智能监护,调频连续波,FMCW,人体行为数据,直方图均衡化,同态滤波,增强算法,谱图信息,卷积长短时记忆网络,ConvLSTM,喝水,跌倒,识别准确率
AB值：
0.277414
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