[发明专利]雷达人体动作识别方法、装置、电子设备和存储介质

权利要求书

1.一种雷达人体动作识别方法，其特征在于，包括：

对获取的人体骨架数据进行模拟，得到模拟雷达回波数据；

基于神经网络模型对所述模拟雷达回波数据进行预训练，得到预训练模型参数；

基于所述预训练模型参数和所述神经网络模型，对人体动作的真实雷达回波数据进行优化训练，得到目标识别模型；其中，所述目标识别模型用于对待识别的雷达回波数据进行识别，得到人体动作识别结果；

在所述对获取的人体骨架数据进行模拟，得到模拟雷达回波数据之前，还包括：

采用修改对人体骨架数据进行拟合后的参数的扩充方式对所述人体骨架数据进行扩充，得到扩充后的大样本人体骨架数据；

采用所述修改对人体骨架数据进行拟合后的参数的扩充方式，对所述人体骨架数据进行扩充，包括：

对所述人体骨架数据进行周期延拓；

对进行周期延拓后的人体骨架数据进行拟合，得到拟合参数；

对拟合参数进行修改，得到修改后的人体骨架数据；

采用拟合优化算法对所述修改后的人体骨架数据进行优化，将优化后的人体骨架数据作为对人体骨架数据进行扩充的结果。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述人体骨架数据包括人体至少两个部位关键点的三维坐标信息随时间变化的数据。

3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，采用如下至少一种扩充方式对所述人体骨架数据进行扩充：修改所述人体骨架数据中的人体骨骼高度信息，修改所述人体骨架数据中的人体运动速度信息以及修改对人体骨架数据进行拟合后的参数。

4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述对获取的人体骨架数据进行模拟，得到模拟雷达回波数据，包括：

对所述人体骨架数据进行插值，得到目标数量的人体骨架数据；其中，所述目标数据根据所述真实雷达回波数据的慢时间采集频率确定；

对所述目标数量的人体骨架数据进行雷达坐标转换，以得到所述目标数量的人体骨架数据中每个人体骨架数据代表的人体部位关键点到模拟雷达的距离，确定模拟雷达回波数据。

5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述神经网络模型为双分支DenseNet神经网络，其中，每个分支DenseNet神经网络包括至少一个卷积层、至少两个DenseBlock层以及至少两个传输层，将两个分支神经网络的输出结果进行拼接后输入至softmax层进行分类。

6.一种雷达人体动作识别装置，其特征在于，包括：

模拟雷达数据确定模块，用于对获取的人体骨架数据进行模拟，得到模拟雷达回波数据；

预训练模块，用于基于神经网络模型对所述模拟雷达回波数据进行预训练，得到预训练模型参数；

优化训练模块，用于基于所述预训练模型参数和所述神经网络模型，对人体动作的真实雷达回波数据进行优化训练，得到目标识别模型；其中，所述目标识别模型用于对待识别的雷达回波数据进行识别，得到人体动作识别结果；

所述装置还包括数据扩充模块，用于：

在所述对获取的人体骨架数据进行模拟，得到模拟雷达回波数据之前，采用修改对人体骨架数据进行拟合后的参数的扩充方式对所述人体骨架数据进行扩充，得到扩充后的大样本人体骨架数据；

其中，采用所述修改对人体骨架数据进行拟合后的参数的扩充方式，对所述人体骨架数据进行扩充，包括：

对所述人体骨架数据进行周期延拓；

对进行周期延拓后的人体骨架数据进行拟合，得到拟合参数；

对拟合参数进行修改，得到修改后的人体骨架数据；

采用拟合优化算法对所述修改后的人体骨架数据进行优化，将优化后的人体骨架数据作为对人体骨架数据进行扩充的结果。

7.一种电子设备，其特征在于，包括：

一个或多个处理器；

存储装置，用于存储一个或多个程序，

当所述一个或多个程序被所述一个或多个处理器执行，使得所述一个或多个处理器实现如权利要求1-5中任一所述的雷达人体动作识别方法。

8.一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，其特征在于，该程序被处理器执行时实现如权利要求1-5中任一所述的雷达人体动作识别方法。