vilari-mickopf/mmwave-gesture-recognition
📦 开源项目vilari-mickopf
基于德州仪器 AWR1642 毫米波雷达传感器的实时手势识别深度学习框架。
mmwave-gesture-recognition 仓库提供了一个专门的机器学习流水线，旨在将德州仪器 AWR1642 毫米波传感器的原始数据转化为可执行的手势指令。该项目解决了雷达传感中空间分辨率和时间动态性至关重要的独特挑战。
在技术实现上，该项目采用了混合神经网络架构。它结合了 Conv1D 和 Conv2D 层，从雷达的距离-多普勒图和距离-方位图中提取分层特征。这些空间特征随后被输入到 LSTM（长短期记忆）单元中，这对于捕捉人类手势的序列特性至关重要。仓库包含了处理原始传感器数据的预处理脚本、基于 Keras/TensorFlow 的模型定义以及训练流程。该项目为希望将非光学、保护隐私的手势控制集成到物联网设备、汽车接口或人机交互系统中的开发者提供了基础资源。
💡核心亮点
- ├─混合 Conv1D/2D + LSTM 神经网络架构
- ├─针对 TI AWR1642 雷达传感器优化
- └─隐私保护型的非接触式感知流水线
🎯适用人群
- ├─嵌入式系统工程师
- ├─AI 研究人员
- └─物联网开发者