典型文献
基于RDATM数据集的毫米波雷达动态手势识别系统设计
文献摘要：
针对现有毫米波雷达手势识别研究中手势信息提取不充分的问题,提出一种基于RDATM三维参数数据集的手势识别方法.该方法先对获取的雷达手势回波数据进行预处理并进行动态手势检测,然后利用回波信号频谱信息构造距离-时间图(Range-Time Map,RTM),多普勒-时间图(Doppler-Time Map,DTM)和角度-时间图(Angle-Time Map,ATM),最后利用 RTM、DTM、ATM 构建RDATM数据集并送入基于VGG16网络改进的单分支卷积神经网络进行手势特征提取和分类.实验结果表明,利用RDATM数据集对6种手势的平均分类准确率可高达99.17％.且文中改进的网络相较于原VGG16模型对同类型数据集训练时间更短、分类准确率更高.
文献关键词：
毫米波雷达;手势识别;RDATM;卷积神经网络
中图分类号：
作者姓名：
张宇成;陈金立
作者机构：
南京信息工程大学,江苏南京 210044
文献出处：
引用格式：
[1]张宇成;陈金立-.基于RDATM数据集的毫米波雷达动态手势识别系统设计)[J].中国电子科学研究院学报,2022(05):457-464
A类：
RDATM
B类：
毫米波雷达,动态手势识别,识别系统,信息提取,数数,波数,手势检测,回波信号,信号频谱,频谱信息,Range,Time,Map,RTM,Doppler,DTM,Angle,送入,VGG16,分支卷积神经网络,平均分,分类准确率,集训,训练时间
AB值：
0.268737
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