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DEEPLOOK基于深度学习的室内人体活动监控系统
信息与通信工程学院
Indoor Human Activity Monitoring System Based on Deep Learning
终检评审通过
创新训练
120信息科学与系统科学
其他
校级
多年来,室内监控通常使用视频监控设备完成。 然而,在医疗保健应用中,家庭和医院或辅助生活设施的隐私保护问题至关重要。相比于视频监控,雷达不会暴露人体,从而很好的保护了隐私,并且即使在很少或没有光照的情况下仍然能够实现动作的监控。因此,采用雷达传感器进行人体动作识别、手势识别、步态分析等案例越来越多,且应用于自动驾驶、室内监控、老人健康护理等很多领域。 本项目旨在设计出一个新颖的基于深度学习的模型,检测人的出现并识别出一系列指定动作,达到较高识别准确率的同时注重实时性。
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项目负责人
戴元昊
2016级 信息与通信工程学院 信息工程
项目成员
樊祥和
2016级 国际学院 物联网工程
刘皓宇
2016级 国际学院 电信工程及管理
吾仁别克·赛里克
2016级 信息与通信工程学院 电子信息工程
指导老师
何元
信息与通信工程学院 副教授
机器人
智能硬件
无人机
评审老师
望育梅
人工智能学院 副教授
数字娱乐
通信网络
理论研究-科学技术
管皓
讲师
数字教育
理论研究-科学技术
吴国华
电子工程学院 副教授
理论研究-经管社科
其他
陈阁
人文学院 助理工程师
理论研究-经管社科
其他
杨纪平
人文学院 教授
数字教育
理论研究-经管社科
其他
霍亚迪
人文学院 讲师
数字教育
其他
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