采用轻量化模型的雷达人体动作识别方法

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摘 要：针对传统的基于FMCW 雷达的人体动作识别算法复杂度较高，占用内存大的问题，提出了一种基于轻量化模型的雷达人体动作识别方法。将采集的雷达人体动作数据进行预处理得到微多普勒图，将其输入以多尺度特征融合模块改进的FasterNet模型，从不同角度出发完成图像特征的学习。将注意力机制引入FasterNetBlock中，增强重要特征信息的提取，提高模型识别精度。（剩余113字）

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