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申请/专利权人：安徽师范大学
摘要：本发明公开了一种基于点图神经网络的毫米波雷达实时细粒度手势识别方法，包括：步骤S1、构建毫米波雷达点云数据处理模型Awa‑GNN，并基于模型构建了一个实时手势识别系统P‑Gesture应用于人机交互；步骤S2、模型通过自适应权重调节器更新图中顶点的相邻邻居并根据其与顶点的关系赋予不同的权重，迭代更新图上的顶点特征，并通过注意力机制捕获点云的几何结构和运动信息来提取点云空间特征。本发明通过一个IWR1642Boost雷达传感器验证在无昂贵的高分辨率雷达的情况下，也无需依赖复杂且计算成本高昂的检测、聚类和关联算法来提取点云信息，与目前最先进的技术相比，P‑Gesture在两方面将基于mmWave传感的人机交互应用于实际，识别延迟较小，足以保证流畅的实时交互。
主权项：1.一种基于点图神经网络的毫米波雷达实时细粒度手势识别方法，其特征在于，包括：步骤S1、构建毫米波雷达点云数据处理模型Awa-GNN；步骤S2、模型通过自适应权重调节器更新图中顶点的相邻邻居并根据其与顶点的关系赋予不同的权重，迭代更新图上的顶点特征，并通过注意力机制捕获点云的几何结构和运动信息来提取点云空间特征，其中，图表示在很大程度上保持了点云的不规则性；步骤S3、在提取时间序列特征方面，采用Bi-GRU来获取点云数据间的时间特征，使模型能够在每个时间步关注到与当前输出相关的输入部分；步骤S4、通过融合空间和时间信息，模型能够更好地理解细粒度手势活动的本质特征；步骤S5、基于模型构建了一个实时手势识别系统P-Gesture应用于人机交互，以及通过自定义的SM状态机来优化部署P-Gesture系统，使P-Gesture对连续手势的理解类似于人类。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 安徽师范大学 一种基于点图神经网络的毫米波雷达实时细粒度手势识别方法
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