基于毫米波雷达的手势识别方法
刘国勇
马禄彪
黄庭培
中国石油大学(华东) 青岛 266580
摘要：毫米波雷达手势识别作为一种新型的无接触式人机交互方式,在智能驾驶、智能家居以及体感游戏等领域具有广泛的应用前景.虽然现有工作在实验室环境下取得了优异的识别准确率,但由于需要密集的数据收集工作、新环境下系统鲁棒性较差和基于离线形式的识别方案使其在实际应用中仍受到限制.为了解决上述问题,论文使用IWR1843 BOOST毫米波雷达传感器收集了八种常见手势的距离-多普勒图像,在此基础上建立了手势数据集.使用提出的干扰消除算法和数据增强算法解决了系统跨环境识别性能差的问题.此外,基于检测窗口和识别窗口的手势样本分割算法增强了系统的在线分割性能.实验结果表明,该系统在数据集上实现了98.26%的识别准确率,平均推理延迟为24 ms.相较于常规的基于滑动窗口的手势识别系统具有推理延迟低,识别准确率高的特点.
关键词：手势识别毫米波雷达人机交互数据增强深度学习
分类号：TP391(计算技术、计算机技术)
论文发表日期：2025-12-20
在线出版日期：2026-03-09（本平台首次上网日期，不代表文献的发表时间）
页数：6( 3534-3539 )
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