10.13873/J.1000-9787(2021)04-0019-04
基于CNN的超宽带穿墙雷达静目标数量识别技术
本文基于静止目标的超宽带(UWB)雷达模型的构建,提出利用卷积神经网络(CNN)进行人体数量的识别方法,针对实测数据对该方法进行实验分析,并与传统方法进行比较,结果表明:将超宽带穿墙雷达与CNN结合对人体数量识别准确率较高,并且去除数据预处理环节对识别效果没有影响.
超宽带(UWB)穿墙雷达、卷积神经网络、人体数量识别、静目标
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TN95
国家重点研发计划资助项目2018YFC0810202
2021-04-26(万方平台首次上网日期,不代表论文的发表时间)
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