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摘要: 雷达人体行为感知系统具有穿透探测能力,在安防、救援、医疗等领域具有广泛的应用前景。近年来,深度学习技术的出现促进了雷达传感器在人体行为感知领域的发展,同时对相关数据集的样本规模和丰富性提出了更高的要求。该文公开了一个超宽带雷达人体动作四维成像数据集,该数据集以超宽带多输入多输出雷达为探测传感器来获取了人体目标的距离-方位-高度-时间四维动作数据,共采集了11个人体目标的2757组动作数据,动作类型包含走路、挥手、打拳等10种常见动作,有穿透探测和不穿透探测的实验场景。该文详细介绍了数据集的系统参数、制作流程、数据分布等信息。同时,基于飞桨平台使用计算机视觉领域应用较多的深度学习算法对该数据集进行人体动作识别实验,实验对比结果可以作为参考,为学者使用该数据集提供技术支撑,方便在此基础上进一步探索研究。Abstract: A radar human behavior perception system has penetration detection ability, which gives it a wide application prospect in the fields of security, rescue, medical treatment, and so on. Although the development of deep learning technology has promoted radar sensor research in human behavior perception, it requires more prompted dataset availability. This paper provides a four-dimensional imaging dataset of human activity using ultra-wideband radar, UWB-HA4D, which uses three-dimensional ultra-wideband multiple-input multiple-output radar as the detection sensor to capture the range-azimuth-height-time four-dimensional activity data of a human target. The dataset contains the activity data of 2757 groups for 11 human targets, including 10 common activities, such as walking, waving, and boxing. It also contains penetration and nonpenetration detection experimental scenarios. The radar system parameters, data generation process, data distribution, and other information of the dataset are introduced in detail herein. Meanwhile, several deep learning algorithms that are based on the PaddlePaddle framework and are widely used in the computer version field are applied to this dataset for human activity recognition. The experimental comparison results can be used to provide references for scholars and facilitate further investigation and research on this basis.
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表 1 雷达系统参数
Table 1. Radar system parameters
参数 指标 工作频段 1.78~2.78 GHz 信号带宽 1 GHz 信号体制 步进频信号 信号步进带宽 4 MHz 脉冲重复频率 10 Hz 天线阵元数 10发10收(MIMO) 信号发射功率 20 dBm (100 mW) 系统尺寸 60 cm×88 cm 可穿透介质 幕布、木板、塑料、泡沫、砖墙等 表 2 数据集采集场景信息
Table 2. Dataset collection scene information
场景编号 遮挡情况 训练集 测试集 S1 无遮挡 √ √ S2 3 cm塑料板遮挡 × √ S3 27 cm砖墙遮挡 × √ 注:√表示有,×表示无。 表 3 不同动作的数据量(组)
Table 3. The amount of data for different actions (groups)
标号 动作 S1场景训练 S1场景测试 S2场景测试 S3场景测试 总数 1 开双臂 149 40 40 40 269 2 打拳 155 40 40 40 275 3 静坐 156 40 40 40 276 4 踢腿 158 40 40 40 278 5 坐下 155 40 40 40 275 6 站立 156 40 40 40 276 7 向前走 157 40 40 40 277 8 向左走 156 40 40 40 276 9 向右走 158 40 40 40 278 10 挥手 157 40 40 40 277 表 4 人体目标信息
Table 4. Human target information
目标编号 身高(cm) 体重(kg) S1场景 S2场景 S3场景 H1 175 70 √ × × H2 172 72 √ × × H3 178 68 √ × × H4 182 85 √ × × H5 170 75 √ × × H6 179 74 √ √ √ H7 165 60 √ × × H8 169 65 √ √ √ H9 162 53 √ × × H10 186 80 √ × × H11 171 67 √ × × 表 5 人体动作标号
Table 5. Human activity labels
动作编号 动作类型 真值标号 动作编号 动作类型 真值标号 A1 开双臂 0 A6 站立 5 A2 打拳 1 A7 向前走 6 A3 静坐 2 A8 向左走 7 A4 踢腿 3 A9 向右走 8 A5 坐下 4 A10 挥手 9 表 6 实验结果对比表
Table 6. Experimental results comparison table
识别方法 网络框架 S1识别精度 S2识别精度 S3识别精度 2D CNN TSN 85.75% 83.5% 60.75% TSM 91.50% 88.0% 73.75% 3D CNN SFN 88.00% 80.5% 70.25% Res3D 92.25% 90.0% 77.00% 表 7 Res3D网络在不同场景下的动作识别精度(%)
Table 7. Human activity recognition accuracy of Res3D networks in different scenes (%)
探测场景 张开双臂 打拳 静坐 踢腿 坐下 站立 向前走 向左走 向右走 挥手 平均 S1场景 90 90.0 97.5 82.5 100 85.0 97.5 100 100 80 92.25 S2场景 85 92.5 100.0 85.0 100 82.5 85.0 100 100 70 90.00 S3场景 90 82.5 100.0 42.5 100 65.0 50.0 70 100 70 77.00 -
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