[發明專利]一種跌倒檢測方法、裝置及系統在審
| 申請號： | 201811399469.1 | 申請日： | 2018-11-22 |
| 公開（公告）號： | CN109394229A | 公開（公告）日： | 2019-03-01 |
| 發明（設計）人： | 林孝發;林孝山;胡金玉 | 申請（專利權）人： | 九牧廚衛股份有限公司 |
| 主分類號： | A61B5/11 | 分類號： | A61B5/11 |
| 代理公司： | 北京安信方達知識產權代理有限公司 11262 | 代理人： | 蔣冬梅;龍洪 |
| 地址： | 362300 福建*** | 國省代碼： | 福建;35 |
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| 摘要： | |||
| 搜索關鍵詞： | 跌倒檢測 檢測區域 裝置及系統 目標對象 神經網絡 跌倒 預處理 接收發射器 準確度 檢測 申請 發射 | ||
1.一種跌倒檢測方法，其特征在于，用于檢測目標對象在檢測區域內是否跌倒，所述跌倒檢測方法包括：
接收發射器在檢測區域內發射的WIFI信號，并從所述WIFI信號中提取信道狀態信息CSI數據；
對所述CSI數據進行預處理，得到待識別的CSI數據；
通過深度神經網絡對所述待識別的CSI數據進行處理，確定目標對象在所述檢測區域內是否跌倒。
2.根據權利要求1所述的方法，其特征在于，所述CSI數據包括CSI幅度數據。
3.根據權利要求2所述的方法，其特征在于，所述對所述CSI數據進行預處理，得到待識別的CSI數據，包括：
采用奇異譜分析SSA算法對所述CSI幅度數據進行去噪；
通過希爾伯特-黃變換HHT將去噪后的CSI幅度數據轉換為頻譜圖；
從所述頻譜圖中提取跌倒或偽跌倒的CSI幅度數據，作為待識別的CSI數據。
4.根據權利要求1所述的方法，其特征在于，所述深度神經網絡包括：深度卷積神經網絡DCNN、長短記憶神經網絡LSTM以及分類器；其中，所述DCNN的輸出數據輸入到所述LSTM，所述LSTM的輸出數據輸入到所述分類器。
5.根據權利要求4所述的方法，其特征在于，所述DCNN包括三個卷積層、三個池化層以及一個全連接層。
6.根據權利要求4所述的方法，其特征在于，所述LSTM的神經元數目為30個，并采用雙曲正切函數tanh作為輸出與記憶單元的激活函數。
7.根據權利要求4所述的方法，其特征在于，所述分類器包括SOFTMAX分類器。
8.根據權利要求1所述的方法，其特征在于，所述方法還包括：
從所述檢測區域內接收到的WIFI信號中提取CSI數據，對所述CSI數據進行預處理，得到跌倒和偽跌倒的CSI數據；采用所述跌倒和偽跌倒的CSI數據，訓練所述深度神經網絡。
9.一種跌倒檢測裝置，其特征在于，用于檢測目標對象在檢測區域內是否跌倒，所述跌倒檢測裝置包括：
接收模塊，適于接收發射器在檢測區域內發射的WIFI信號，并從所述WIFI信號中提取信道狀態信息CSI數據；
預處理模塊，適于對所述CSI數據進行預處理，得到待識別的CSI數據；
深度神經網絡，適于對所述待識別的CSI數據進行處理，確定目標對象在所述檢測區域內是否跌倒。
10.一種終端，其特征在于，包括：接收器、存儲器和處理器；所述接收器連接所述處理器，適于接收發射器在檢測區域內發射的WIFI信號，所述存儲器適于存儲跌倒檢測程序，所述跌倒檢測程序被所述處理器執行時實現如權利要求1至8中任一項所述的跌倒檢測方法的步驟。
11.一種跌倒檢測系統，其特征在于，用于檢測目標對象在檢測區域內是否跌倒，所述跌倒檢測系統包括：發射器以及數據處理終端；
所述發射器適于在檢測區域內發射WIFI信號；
所述數據處理終端適于接收所述發射器在檢測區域內發射的WIFI信號，并從所述WIFI信號中提取信道狀態信息CSI數據；對所述CSI數據進行預處理，得到待識別的CSI數據；通過深度神經網絡對所述待識別的CSI數據進行處理，確定目標對象在所述檢測區域內是否跌倒。
12.一種計算機可讀介質，其特征在于，存儲有跌倒檢測程序，所述跌倒檢測程序被處理器執行時實現如權利要求1至8中任一項所述的跌倒檢測方法的步驟。
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