基于 EfficientNet 模型的毫米波雷达人体行为识别

来源：计算机技术与发展杂志2022年第09期北京时间：

作者：陈鑫;';叶宁;';徐康;';王甦;';王汝传;'

单位：1. 南京邮电大学 计算机学院、软件学院、网络空间安全学院,江苏 南京 2100232. 江苏省无线传感网高技术研究重点实验室,江苏 南京 210023

摘要：针对基于传统光学摄像头实现人体行为识别系统所带来的隐私暴露,易受光照、遮挡的影响等问题,设计基于EfficientNet 模型的 FMCW 雷达人体行为识别系统。 首先, 对 FMCW 雷达实测数据采用距离多普勒算法构建每一帧距离-速度图像; 接着,采用逐帧积累的方法延长观测时间窗口,构建覆盖整个动作过程的距离-速度轨迹;最后采用改进预训练的EfficientNet 模型对不同人体行为进行识别。 实验结果表明,在 5 秒观测时间窗口内,改进预训练的 EfficientNet-B4 模型对已知个体和未知个体 9 种行为识别准确率达到 99. 3% 与 98. 2% ,均高于传统机器学习方法及经典深度学习方法,进一步缩短观测时间窗口至 2. 5 秒,改进预训练的 EfficientNet-B4 模型对已知个体和未知个体的 9 种行为识别准确率仍能达到96. 7% 与 95. 4% 。 除此之外, 在 5 秒观测时间窗口内,所提方法对已知个体和未知个体的 9 种行为识别准确率比常见利用时间-速度提取行为参数的方法分别提高了 3. 5% 与 4. 9% ,缩短观测时间窗口至 2. 5 秒,所提方法准确率提高了 4. 2% 与4. 8% ,可见所提方法可以有效地提升 FMCW 雷达人体行为识别的准确率,且模型的泛化能力较强。

关键词：调频连续波雷达;行为识别;距离多普勒;EfficientNet;深度学习;机器学习;迁移学习