步态识别-基于毫米波雷达的行人步态识别算法实现-基于Tensorflow-附项目源码-优质项目分享.zip

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步态识别

毫米波雷达

Tensorflow

行人识别

项目源码

125 浏览量 2024-06-04 09:03:13 上传评论 2 收藏 1.08MB ZIP 举报

该项目聚焦于步态识别技术，这是一种生物特征识别方法，通过分析行人的行走方式来辨识个体身份。在当今的智能安全系统中，步态识别正逐渐成为一种重要的非接触式识别技术，尤其适用于监控和安全领域。本项目的核心是利用毫米波雷达数据，结合深度学习框架Tensorflow来实现这一目标。毫米波雷达是一种高频电磁波雷达，其工作频率在30GHz至300GHz之间，具有穿透力强、分辨率高、体积小、功耗低等优点。在步态识别中，毫米波雷达可以捕捉到行走者的微小动作，包括身体各部位的动态变化，这些信息对于构建独特的步态特征至关重要。通过毫米波雷达收集的数据，可以克服光照、视线遮挡等因素的影响，提供更稳定可靠的识别效果。 Tensorflow是谷歌开发的一款开源机器学习库，广泛应用于各种深度学习模型的构建和训练。在这个项目中，Tensorflow将被用来构建和优化神经网络模型，用于处理毫米波雷达捕获的步态数据。可能的模型结构可能包括卷积神经网络（CNN）和循环神经网络（RNN），它们能够学习并提取时间序列数据中的特征。此外，还可能使用长短期记忆网络（LSTM）或者门控循环单元（GRU）来处理序列数据中的时间依赖性。项目源码通常包含以下部分： 1. 数据预处理：对毫米波雷达收集的原始信号进行清洗、转换和标准化，以便输入到神经网络中。 2. 模型构建：定义神经网络架构，可能包括卷积层、池化层、全连接层以及循环层。 3. 训练过程：设置优化器、损失函数和学习率策略，进行模型训练。 4. 模型评估：使用验证集和测试集评估模型性能，可能涉及准确率、召回率、F1分数等指标。 5. 应用部署：将训练好的模型集成到实际系统中，实现步态识别功能。通过此项目，学习者不仅可以深入了解步态识别技术和毫米波雷达的应用，还能掌握如何在Tensorflow中实现深度学习模型，以及如何处理时间序列数据。对于计算机视觉、机器学习、人工智能领域的研究者和开发者来说，这是一个有价值的实践案例，有助于提升他们在实际项目中的技能和经验。

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步态识别_基于毫米波雷达的行人步态识别算法实现_基于Tensorflow_附项目源码_优质项目分享

tools

plot_final_results.ipynb 1.4MB

mmwave_studio_scripts

buzzer.cpp 91B

setup_mmwave_3d.lua 8KB

collect_mmwave_3d.lua 2KB

collect_mmwave.lua 2KB

setup_mmwave.lua 8KB

list_mmwave_dataset.ipynb 19KB

gen_daily_acc.ipynb 17KB

preprocess

mmwave_spectrogram.py 14KB

requirements.txt 131B

models

utils.py 12KB

ResnetAMCA.py 16KB

ResnetAMCA_DomClas_GAN.py 20KB

ResnetAMCA_AT.py 19KB

ResnetAMCA_CM.py 17KB

ResnetAMCA_DomClas_GRL.py 21KB

ResnetAMCA_MU.py 17KB

resnet.py 12KB

ResnetVanilla.py 16KB

resnet_amca.py 15KB

ResnetAMCA_VAT.py 19KB

README.md 1KB

# Gait Based User Recognition from mmWave Radar Data ## Directory Structure - `models/`: Deep learning models/experiments - `resnet.py`: Vanilla Resnet base model imported by some models - `resnet_amca.py`: Resnet model with Constrictive Annular Loss(metric learning method) imported by some models - `utils.py`: Arbitrary methods used by most model scripts (loss functions, data preprocessing, confusion matrices, ...) - `preprocess/`: Script to generate spectrograms from raw data collected from radar - `tools/`: Arbitrary tools to plot data, list dataset files, generate embeddings from pretrained models - `mmwave_studio_scripts/`: Scripts used to collect radar data from [TI mmWave Studio](https://www.ti.com/tool/MMWAVE-STUDIO) along with video/depth data from [Microsoft Kinect Azure](https://azure.microsoft.com/en-us/services/kinect-dk/) camera. Use `*3d` files to record camera data along with radar data. ## Tripod mount for TI mmWave radar and cameras You can 3d print [this](https://www.thingiverse.com/thing:3780598) tripod mount for the TI radar and camera.

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