一种基于稀疏毫米波雷达点云的手势识别方法

本发明公开了一种基于稀疏毫米波雷达点云的手势识别方法，涉及手势识别领域，包括以下步骤：获取多种手势动作的毫米波雷达数据，构建稀疏时空点云数据集；构建包括空间图和时间图的时空图结构数据；进行手势识别模型训练，结合复合损失函数和分层学习率策略优化模型参数；手势识别模型包括依次连接的图特征编码模块、时空特征融合模块、时序建模与分类模块；将待识别手势的毫米波雷达数据处理为时空图结构数据，输入训练好的手势识别模型，输出对应的手势类别识别结果。该方法通过专为稀疏点云设计的时空图神经网络建模方法与训练策略，有效解决了毫米波雷达在快速手势识别中因点云时空稀疏性导致的精度与鲁棒性难题。