一种卷积神经网的微多普勒雷达人体动作分类方法

摘要

本发明公开了一种卷积神经网的微多普勒雷达人体动作分类方法，包括原始数据处理过程和深度卷积神经网络，原始数据处理过程的输出连接到深度卷积神经网络，所述的原始数据处理过程为一维卷积过程，深度卷积神经网络包括复数个带池化的多尺度密集连接模块和全连接层；复数个带池化的多尺度密集连接模块依次串接，原始数据处理过程的输入为原始雷达数据，第一个带池化的多尺度密集连接模块的输入端接原始数据处理过程的输出端，最后一个带池化的多尺度密集连接模块的输出端接全连接层，全连接层输出分类标签。本发明的神经网络结构简单，参数量少，计算量小，运算速度快，并且具有较高的准确率。