基于时空注意的毫米波雷达人体活动识别网络

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摘 要：为了解决传统方式利用摄像头进行人体活动识别抗干扰性差以及侵犯用户隐私的问题，提出一种基于时空注意的毫米波雷达3D点云数据的人体活动识别网络，以实现智能应用上下文的准确感知。该网络首先使用二级滑动时间窗口分别累积和分离人体活动产生的点云数据作为分类器的输入，利用PointLSTM单元根据点云坐标关系聚合点特征和状态以提取人体活动的时间序列特征；然后拼接时空特征，通过采样分组模块降低整体网络计算量以及提升网络对局部特征的聚合能力；最后使用堆叠的注意力模块深度融合动态点云数据时空上的全局和局部特征以完成对人体活动任务的准确分类。（剩余8877字）