隨著社會(huì)的發(fā)展與科學(xué)技術(shù)的進(jìn)步,人體識(shí)別檢測(cè)在日常監(jiān)控、安防檢測(cè)、人員搜救、醫(yī)院監(jiān)護(hù)等領(lǐng)域發(fā)揮著巨大的作用,并向更多領(lǐng)域拓展。在常見(jiàn)的人體檢測(cè)方法中,雷達(dá)檢測(cè)與攝像頭、紅外傳感器、可穿戴設(shè)備等檢測(cè)方法相比,有著檢測(cè)范圍廣,不易受到光線、天氣、熱源等使用條件限制的優(yōu)勢(shì)。而微多普勒效應(yīng)作為雷達(dá)人體檢測(cè)中的重要依據(jù)得到了廣泛而深入的研究。雷達(dá)回波的微多普勒頻譜中包含著豐富的人體運(yùn)動(dòng)信息,且具有不易偽裝的特性。通常,根據(jù)識(shí)別檢測(cè)目的的不同,適用的微多普勒特征的形式也不同。比如肢體運(yùn)動(dòng)頻率、微多普勒帶寬、軀干微多普勒頻率等物理特征對(duì)人體運(yùn)動(dòng)姿態(tài)的識(shí)別有較好的效果,而面對(duì)辨別是否抱臂行走、是否拄拐等微多普勒頻譜區(qū)分度較低的場(chǎng)景,則需要進(jìn)一步地提取速度-節(jié)拍譜或是本征模態(tài)函數(shù)系數(shù)等更為豐富的特征以達(dá)到識(shí)別檢測(cè)的目的。因此,根據(jù)人體檢測(cè)的具體需求,提出特征提取及檢測(cè)方法,是研究的關(guān)鍵問(wèn)題。本文針對(duì)特定人體識(shí)別檢測(cè)的問(wèn)題進(jìn)行研究,提出了基于步態(tài)微多普勒特征的人體分類(lèi)檢測(cè)方案,分為特定人體步態(tài)模型構(gòu)造、多包絡(luò)微多普勒特征提取及卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)特征識(shí)別三部分,主要研究為:(1)對(duì)現(xiàn)有人體步態(tài)模型進(jìn)行改進(jìn),提出一種用于模擬特定人體行走的步態(tài)模型;(2)對(duì)雷達(dá)回波數(shù)據(jù)進(jìn)行時(shí)頻分析,提出一種新型微多普勒特征,即多包絡(luò)微多普勒特征,其表現(xiàn)形式為二維黑白圖像;(3)針對(duì)提取特征的圖像特性,采用卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行特征識(shí)別,并給出具體圖像尺寸下的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)與參數(shù)值;(4)給出不同信噪比下的仿真數(shù)據(jù)人體識(shí)別準(zhǔn)確率,并搭建了基于雷達(dá)的實(shí)物檢測(cè)平臺(tái),驗(yàn)證所提方案在實(shí)際環(huán)境中的性能。
【學(xué)位單位】：北京郵電大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位年份】：2019
【中圖分類(lèi)】：TN957.51
【部分圖文】：

ｆ??圖１－１?Ｂｏｕｌｉｃ人體行走模型?圖１－２人體線結(jié)構(gòu)模型??１．２．２時(shí)頻分析方法??物體運(yùn)動(dòng)的微多普勒頻率是一種時(shí)變的信號(hào)，需要借助于時(shí)頻分析的手段才??能得到其隨時(shí)間變化的頻率信息。信號(hào)時(shí)頻分析算法的研究要遠(yuǎn)早于人體運(yùn)動(dòng)微??多普勒特征的研宄。最早的時(shí)頻分析算法是由一位匈牙利諾貝爾獎(jiǎng)獲得者Ｄｅｎｎｉｓ??Ｇａｂｅｒ提出的，后來(lái)經(jīng)過(guò)一些學(xué)者的改進(jìn)與拓展，逐漸成為現(xiàn)在常用的短時(shí)傅里??葉變換＿?（Ｓｈｏｒｔ－ＴｉｍｅＦｏｕｒｉｅｒＴｒａｎｓｆｏｒｍ，?ＳＴＦＴ）。ＳＴＦＴ是在短時(shí)間窗的基礎(chǔ)上??進(jìn)行傅里葉變換得到的，窗長(zhǎng)的選擇對(duì)分析精度有很大影響，同時(shí)不同窗函數(shù)將??得到不同的分辨率效果。除此以外也有很多其他的時(shí)頻分析方法，其中較為常用??的有小波變換、廣義?Ｓ?變換、Ｈｉｌｂｅｒｔ－Ｈｕａｎｇ?變換（Ｈｉｌｂｅｒｔ－Ｈｕａｎｇ?Ｔｒａｎｓｆｏｒｍ，ＨＨＴ）、??Ｗｉｇｎｅｒ－Ｖｉｌｌｅ?分布（Ｗｉｇｎｅｒ－Ｖｉｌｌｅ?Ｄｉｓｔｒｉｂｕｔｉｏｎ，ＷＶＤ）等［３８］。其中小波變換和廣義??Ｓ變換與ＳＴＦＴ相比

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＾?＞：??ｆ??圖１－１?Ｂｏｕｌｉｃ人體行走模型?圖１－２人體線結(jié)構(gòu)模型??１．２．２時(shí)頻分析方法??物體運(yùn)動(dòng)的微多普勒頻率是一種時(shí)變的信號(hào)，需要借助于時(shí)頻分析的手段才??能得到其隨時(shí)間變化的頻率信息。信號(hào)時(shí)頻分析算法的研究要遠(yuǎn)早于人體運(yùn)動(dòng)微??多普勒特征的研宄。最早的時(shí)頻分析算法是由一位匈牙利諾貝爾獎(jiǎng)獲得者Ｄｅｎｎｉｓ??Ｇａｂｅｒ提出的，后來(lái)經(jīng)過(guò)一些學(xué)者的改進(jìn)與拓展，逐漸成為現(xiàn)在常用的短時(shí)傅里??葉變換＿?（Ｓｈｏｒｔ－ＴｉｍｅＦｏｕｒｉｅｒＴｒａｎｓｆｏｒｍ，?ＳＴＦＴ）。ＳＴＦＴ是在短時(shí)間窗的基礎(chǔ)上??進(jìn)行傅里葉變換得到的，窗長(zhǎng)的選擇對(duì)分析精度有很大影響，同時(shí)不同窗函數(shù)將??得到不同的分辨率效果。除此以外也有很多其他的時(shí)頻分析方法，其中較為常用??的有小波變換、廣義?Ｓ?變換、Ｈｉｌｂｅｒｔ－Ｈｕａｎｇ?變換（Ｈｉｌｂｅｒｔ－Ｈｕａｎｇ?Ｔｒａｎｓｆｏｒｍ，ＨＨＴ）、??Ｗｉｇｎｅｒ－Ｖｉｌｌｅ?分布（Ｗｉｇｎｅｒ－Ｖｉｌｌｅ?Ｄｉｓｔｒｉｂｕｔｉｏｎ，ＷＶＤ）等［３８］。其中小波變換和廣義??Ｓ變換與ＳＴＦＴ相比
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本文編號(hào)：2857000