基于双注意力机制的FMCW雷达人体行为识别OA

为了提高调频连续波(frequency modulated continuous wave,FMCW)雷达人体行为识别的分类精度和泛化性能,提出了一种基于双注意力机制的特征融合方法。通过设置阈值,对距离-时间谱图和微多普勒谱图中的有效频谱进行提取、拼接后送入AlexNet和VGG16神经网络来提取特征;加入空间注意力和改进的通道注意力模块,丢弃冗余信息,以增强对重要信息的关注,获取更感兴趣的特征进行特征融合分类。实验结果表明,该方法对6种日常人体行为的平均识别准确率高达97.0%。