一种基于注意力机制的毫米波雷达3D点云人体姿态识别方法技术

本发明专利技术公开了一种基于注意力机制的毫米波雷达3D点云人体姿态识别方法，包括：使用毫米波雷达采集人体不同姿态下的点云数据；使用滑动窗口对点云数据进行预处理，获得模型输入信号；搭建包括嵌入层、近邻特征融合层、注意力编码层以及分类解码层的姿势分类模型；基于所述模型输入信号对分类模型进行训练；利用训练好的分类模型对输入的姿态数据预测，输出预测结果。本发明专利技术基于滑动窗口进行数据预处理为数据增加了姿态动作的时序特征，利用近邻特征融合实现了局部分组特征的加强，最后使用注意力机制深度地提取了人体姿态的高维特征，实现了端到端点云分类模型。所述人体姿态识别方法，在降低计算内存要求的同时，有效的提升了姿态识别准确率，保证了较好的预测效果。保证了较好的预测效果。保证了较好的预测效果。

【技术实现步骤摘要】
一种基于注意力机制的毫米波雷达3D点云人体姿态识别方法


[0001]本专利技术属于信号处理
，涉及深度学习，具体涉及一种基于注意力机制的毫米波雷达3D点云人体姿态识别方法。

技术介绍

[0002]准确的人体姿态识别是上下文感知应用的关键，传统方式主要利用摄像头和可穿戴设备实现人体姿态的识别，摄像头会受环境光以及视距的影响，并且有泄露用户隐私的风险，而可穿戴设备依赖于电池运行并且需要用户时刻佩戴，造成使用上的不便。
[0003]随着近年来毫米波雷达在雾、灰尘等复杂环境下表现出了较强的抗干扰性，研究人员开始使用毫米波雷达产生的点云数据进行人体姿态的识别，由于点云数据的不均匀以及稀疏的特性，传统处理方式是将点云体素化然后使用机器学习进行训练，但是这样做会显著增加内存要求以及计算量，并且会破坏点云的分布特征，造成信息的损失，对于识别准确度也有一定的影响，本专利技术提供一种基于注意力机制的毫米波雷达3D点云人体姿态识别方法，能在很大程度上解决上述问题。

技术实现思路

[0004]专利技术目的：为了解决传统点云体素化处理方式破本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种基于注意力机制的毫米波雷达3D点云人体姿态识别方法，其特征在于，包括如下步骤：S1：使用毫米波雷达采集人体不同姿势下的点云数据；S2：对所述点云数据进行滑动窗口预处理，得到人体行为累计的点云数据作为模型输入；S3：搭建包括嵌入层，近邻特征融合层、注意力编码层、分类解码层的注意力模型；S4：利用步骤S2经过滑动窗口处理后的训练数据集，对搭建好的注意力模型进行训练；S5：将测试数据输入训练好的注意力模型，输出预测结果。2.根据权利要求1所述的一种基于基于注意力机制的毫米波雷达3D点云人体姿态识别方法，其特征在于，所述步骤S1中人体不同姿势下的点云采集要求为：毫米波雷达放置于人体顶部并略微向下5
‑
10
°
，让天线波束可以完全覆盖感兴趣的区域，被测人员距离测试雷达2
‑
3m的空间进行活动，由于毫米波雷达得到的点云帧数据为极坐标系下的坐标，为了便于后续基于笛卡尔坐标系的分组融合，利用公式(1)将坐标系进行转换：其中，x
i
、y
i
和z
i
为坐标转换后的点云笛卡尔坐标，r
i
、θ
i
以及分别为极坐标系下的距离、方位角以及俯仰角。3.根据权利要求1所述的一种基于注意力机制的毫米波雷达3D点云人体姿态识别方法，其特征在于，所述步骤S2中滑动窗口预处理的具体方法为：设定滑动窗口大小为60帧，滑动窗口系数为10帧，设定模型输入总点数为1024，如果滑动窗口60帧中采集数据点数小于1024点，采用首点补齐，如果超过1024点，则使用最远点采样(Farthest Point Sampling,FPS)对数据进行降采样到1024点，让数据保持离散均匀，最大程度保证数据的分布不变，其中欧式距离计算如公式(2)所示：4.根据权利要求1所述的一种基于注意力机制的毫米波雷达3D点云人体姿态识别方法，其特征在于，所述步骤S3中位置嵌入层的搭建方法为：通过两层LBR对原始输入进行嵌入编码，所述LBR层由线性部分(Linear)、批量归一化部分(BatchNormal)以及非线性激活函数部分(ReLu)构成，所述线性部分将输入的点云特征映射到高维特征空间，并在训练过程中不断更新线性层部分权重，能够更好的提取出稀疏点云数据的相关性，所述批量归一化部分利于统一样本的分布性，加快模型收敛，所述非线性激活函数部分可以增加模型的非线性拟合能力，为了计算效率，设定点云数据输入维数为3，输入嵌入后维度为64。5.根据权利要求1所述的一种基于注意力机制的毫米波雷达3D点云人体姿态识别方法，其特征在于，所述步骤S3中近邻特征融合层的搭建方法：采用K
‑
近邻算法对点云数据集P
s
中的各个点p
i
进行近邻搜索，获取到k个近邻点的...

【专利技术属性】
技术研发人员：黄俊，郑元杰，陈州全，
申请(专利权)人：重庆邮电大学，
类型：发明
国别省市：