【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及传感器融合，具体而言，涉及一种面向海面救援的雷视融合人体动作识别系统及方法。
技术介绍
1、海面搜救任务艰巨，对落水者的准确识别和快速搜救尤其重要。目前，现有海面搜救方面，或如专利（cn220332917u，海面搜救无人船）使用单摄像头传感器进行探测，但在夜晚光线不足的场景下无法准确识别人员的落水情况。或如动作识别方面的专利（cn117854155a，一种人体骨骼动作识别方法及系统；cn117912119a，基于深度学习的毫米波雷达动作识别方法），传感器数量单一，数据量单薄，动作识别结果的精度不够，探测时间长，无法实现对人体动作的多维度探测。
技术实现思路
1、本专利技术要解决的技术问题是：
2、为了解决现有海面救援工作中发现落水人员的动作识别精度不足，探测时间长，无法实现对人体动作的多维度探测的问题。
3、本专利技术为解决上述技术问题所采用的技术方案：
4、本专利技术提供了一种面向海面救援的雷视融合人体动作识别系统，包括搭载在无人机上的毫...
【技术保护点】
1.一种面向海面救援的雷视融合人体动作识别系统，其特征在于：包括搭载在无人机上的毫米波雷达、红外相机、边缘计算模块和无线通信模块，
2.一种权利要求1所述的面向海面救援的雷视融合人体动作识别系统的识别方法，其特征在于，包括以下步骤：
3.根据权利要求2所述的面向海面救援的雷视融合人体动作识别系统的识别方法，其特征在于，在步骤S200中，具体包括：
4.根据权利要求3所述的面向海面救援的雷视融合人体动作识别系统的识别方法，其特征在于，在步骤S240中，具体包括：
5.根据权利要求4所述的面向海面救援的雷视融合人体动作识别系...
【技术特征摘要】
1.一种面向海面救援的雷视融合人体动作识别系统，其特征在于：包括搭载在无人机上的毫米波雷达、红外相机、边缘计算模块和无线通信模块，
2.一种权利要求1所述的面向海面救援的雷视融合人体动作识别系统的识别方法，其特征在于，包括以下步骤：
3.根据权利要求2所述的面向海面救援的雷视融合人体动作识别系统的识别方法，其特征在于，在步骤s200中，具体包括：
4.根据权利要求3所述的面向海面救援的雷视融合人体动作识别系统的识别方法，其特征在于，在步骤s240中，具体包括：
5.根据权利要求4所述的面向海面救援的雷视融合人体动作识别系统的识别方法，其特征在于，在步骤s300中，具体包括：
6.根据权利要求5所述的面向海面救援的雷视融合人体动作识别系统的识别方法...
【专利技术属性】
技术研发人员：冯翔，张岩，曹志强，孙华杰，赵占锋，
申请(专利权)人：哈尔滨工业大学威海，
类型：发明
国别省市：
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