Multi-Human Activity Recognition Based on Sequential 4D Point Clouds Using Frequency-Modulated Continuous Wave Radar

doi:10.1109/TVT.2025.3572221

Multi-Human Activity Recognition Based on Sequential 4D Point Clouds Using Frequency-Modulated Continuous Wave Radar

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DOI：10.1109/TVT.2025.3572221

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人体活动识别（HAR）是一个关键研究领域，在医疗保健、安全和人机交互（HCI）等领域有应用。本研究中，我们提出了一种新颖的HAR方法，利用4D车载调频连续波（FMCW）雷达从不同位置采集多目标人体活动数据。通过分析雷达中频信号的时频特性并进行矩阵变换，我们获得了五维稀疏点云矩阵数据。随后，我们对点云矩阵进行去噪和聚类，将多个人体活动分割为包含单一人体活动的精炼点云矩阵，并聚集分散点以减少点云数量。此外，我们设计了一种新型轻量级神经网络，专门针对序列4D雷达点云进行人体活动的特征提取和分类。最后，我们进行了广泛的实验，结果表明所提出的HAR方法具有有效性。

Keyword:

4D Frequency modulated continuous wave radar

multi-human activity recognition

multidimensional feature fusion

deep learning

Multi-Human Activity Recognition Based on Sequential 4D Point Clouds Using Frequency-Modulated Continuous Wave Radar

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