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UWB-HA4D-1.0:超宽带雷达人体动作四维成像数据集
文献摘要：
雷达人体行为感知系统具有穿透探测能力,在安防、救援、医疗等领域具有广泛的应用前景.近年来,深度学习技术的出现促进了雷达传感器在人体行为感知领域的发展,同时对相关数据集的样本规模和丰富性提出了更高的要求.该文公开了一个超宽带雷达人体动作四维成像数据集,该数据集以超宽带多输入多输出雷达为探测传感器来获取了人体目标的距离-方位-高度-时间四维动作数据,共采集了11个人体目标的2757组动作数据,动作类型包含走路、挥手、打拳等10种常见动作,有穿透探测和不穿透探测的实验场景.该文详细介绍了数据集的系统参数、制作流程、数据分布等信息.同时,基于飞桨平台使用计算机视觉领域应用较多的深度学习算法对该数据集进行人体动作识别实验,实验对比结果可以作为参考,为学者使用该数据集提供技术支撑,方便在此基础上进一步探索研究.
文献关键词：
超宽带雷达;四维成像数据集;人体动作识别;深度学习;飞桨平台
中图分类号：
作者姓名：
金添;宋永坤;戴永鹏;胡锡坤;宋勇平;周小龙;邱志峰
作者机构：
国防科技大学电子科学学院 长沙 410073
文献出处：
引用格式：
[1]金添;宋永坤;戴永鹏;胡锡坤;宋勇平;周小龙;邱志峰-.UWB-HA4D-1.0:超宽带雷达人体动作四维成像数据集)[J].雷达学报,2022(01):27-39
A类：
HA4D,四维成像,四维成像数据集,人体行为感知,飞桨平台
B类：
UWB,超宽带雷达,达人,感知系统,探测能力,安防,深度学习技术,丰富性,多输入多输出雷达,人体目标,作数,动作类型,走路,挥手,打拳,实验场,系统参数,制作流程,数据分布,平台使用,计算机视觉,深度学习算法,人体动作识别,实验对比,探索研究
AB值：
0.224193
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