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Real-Time Human Motion Behavior Detection via CNN Using mmWave Radar

机译：使用毫米波雷达通过CNN进行实时人体运动行为检测

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A real-time behavior detection system using millimeter wave radar is presented in this article. Radar is used to sense the micro-Doppler information of targets. A convolution neural network (CNN) is further implemented in the detection and classification of the human motion behaviors using this information. Both the convolution layers and architecture of CNNs are presented. The analysis on loss and accuracy of training results is also shown. The experimental result indicates a precise determination of human motion behavior detection using the proposed system.
机译：本文提出了一种使用毫米波雷达的实时行为检测系统。雷达用于感应目标的微多普勒信息。使用该信息，在人类运动行为的检测和分类中进一步实现了卷积神经网络（CNN）。提出了卷积神经网络的卷积层和体系结构。还显示了对训练结果的损失和准确性的分析。实验结果表明，使用所提出的系统可以精确确定人体运动行为。

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