[发明专利]基于雷达网络的空中书写字符识别的方法和系统在审
| 申请号: | 202010206608.5 | 申请日: | 2020-03-23 |
| 公开(公告)号: | CN111722706A | 公开(公告)日: | 2020-09-29 |
| 发明(设计)人: | A·桑特拉;M·阿尔萨兰 | 申请(专利权)人: | 英飞凌科技股份有限公司 |
| 主分类号: | G06F3/01 | 分类号: | G06F3/01;G06N3/04;G06N3/08;G01S7/285;G01S7/292;G01S13/58;G01S13/87 |
| 代理公司: | 北京市金杜律师事务所 11256 | 代理人: | 黄倩 |
| 地址: | 德国诺伊*** | 国省代码: | 暂无信息 |
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| 摘要: | |||
| 搜索关键词: | 基于 雷达 网络 空中 书写 字符 识别 方法 系统 | ||
1.一种用于空中书写字符识别的方法,所述方法包括:
通过使用多个毫米波雷达来使用三边测量确定在监测空间中的对象的位置,其中所述多个毫米波雷达中的每个毫米波雷达具有视场,以及其中所述多个毫米波雷达的所述视场的交叉形成所述监测空间;
使用所述多个毫米波雷达追踪在所述监测空间中随时间变化的所述对象的位置;
使用神经网络NN确定由随时间变化的所述对象的所被追踪的位置所描绘的字符符号;以及
基于所确定的字符符号来提供信号。
2.根据权利要求1所述的方法,其中基于在预定固定时间期间所述对象的所被追踪的位置来确定所述字符符号。
3.根据权利要求1所述的方法,其中基于在边界时间期间所述对象的所被追踪的位置来确定所述字符符号。
4.根据权利要求3所述的方法,还包括基于检测所述对象何时进入和离开所述监测空间来确定所述边界时间。
5.根据权利要求1所述的方法,其中所述NN包括递归NN RNN。
6.根据权利要求5所述的方法,其中所述RNN包括长短期存储器LSTM网络。
7.根据权利要求6所述的方法,还包括:
接收随时间变化的所述对象的位置的未分割流;以及
基于所述位置的未分割流,使用联结主义时间分类CTC来生成字符符号的序列。
8.根据权利要求1所述的方法,其中所述NN包括卷积CNN。
9.根据权利要求1所述的方法,其中所述字符符号包括数字或拉丁字符。
10.根据权利要求1所述的方法,其中追踪所述对象的所述位置包括:
基于随时间变化的所述对象的所述位置的多个确定来确定所述对象的轨迹;以及
使用平滑滤波器以平滑所确定的轨迹。
11.根据权利要求10所述的方法,其中所述平滑滤波器包括卡尔曼滤波器。
12.根据权利要求1所述的方法,其中所述对象包括人类的手。
13.根据权利要求1所述的方法,其中所述对象包括人类的手指。
14.根据权利要求1所述的方法,其中所述对象包括金属对象。
15.根据权利要求1所述的方法,其中所述多个毫米波雷达中的三个毫米波雷达不位于直线上。
16.根据权利要求1所述的方法,其中所述监测空间被定位在距所述多个毫米波雷达中的每个毫米波雷达0.3m至0.6m之间的距离处。
17.根据权利要求1所述的方法,还包括:
向所述监测空间发射啁啾声;
从所述监测空间接收所述啁啾声的回波;
基于所述啁啾声生成拍信号;
基于所述拍信号确定拍频率;
基于所述拍频率确定第一范围;
基于所述第一范围确定拍频率信号相位;
基于所确定的拍频率和所确定的拍信号相位生成经解调的拍信号;
基于所述经解调的拍信号来确定经解调的拍相位;
基于所述经解调的拍相位来确定经解调的拍范围;
基于所述经解调的拍范围来确定精细范围估计;以及
基于所述精细范围估计来确定对象的位置。
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