[發明專利]一種基于FMCW的人體摔倒的檢測方法在審
| 申請號： | 202011210306.1 | 申請日： | 2020-11-03 |
| 公開（公告）號： | CN112180359A | 公開（公告）日： | 2021-01-05 |
| 發明（設計）人： | 朱夢婷 | 申請（專利權）人： | 常州百芝龍智慧科技有限公司 |
| 主分類號： | G01S13/58 | 分類號： | G01S13/58;G01S7/41;G06K9/00;G06N3/04 |
| 代理公司： | 南京蘇博知識產權代理事務所(普通合伙) 32411 | 代理人： | 陳婧 |
| 地址： | 213017 *** | 國省代碼： | 江蘇;32 |
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| 摘要： | |||
| 搜索關鍵詞： | 一種 基于 fmcw 人體 摔倒 檢測 方法 | ||
1.一種基于FMCW的人體摔倒的檢測方法，其特征在于，包括以下步驟：
根據獲取的行為數據進行信息提取，并進行空間坐標轉換；
利用神經網絡提取識別出非正常行為，并根據輸入的點云信息提取出兩種質心信息；
利用閾值法判斷兩種所述質心信息的方向，并結合特征向量的訓練結果，判斷是否出現摔倒行為。
2.如權利要求1所述的基于FMCW的人體摔倒的檢測方法，其特征在于，根據獲取的行為數據進行信息提取，并進行空間坐標轉換，包括：
獲取多種人體行為數據，并進行打標簽處理，同時將獲取的發射信號和回波信號依次經過混頻器和低通濾波器后，根據得到的中頻信號計算出對應的距離參數和多普勒速度參數。
3.如權利要求2所述的基于FMCW的人體摔倒的檢測方法，其特征在于，根據獲取的行為數據進行信息提取，并進行空間坐標轉換，還包括：
分別根據接受天線的水平排列和垂直排列，通過不同通道的傅立葉變換相位變化得到對應的水平角參數和俯仰角參數。
4.如權利要求3所述的基于FMCW的人體摔倒的檢測方法，其特征在于，利用神經網絡提取識別出非正常行為，并根據輸入的點云信息提取出兩種質心信息，包括：
根據獲取的點云信息提取出對應的心臟質心信息，同時根據所有點的空間信息集合，提取人體軀干質心信息。
5.如權利要求4所述的基于FMCW的人體摔倒的檢測方法，其特征在于，利用閾值法判斷兩種所述質心信息的方向，并結合特征向量的訓練結果，判斷是否出現摔倒行為，包括：
將提取出的特征向量輸入多層感知神經網絡中進行訓練，判斷獲取的所有行為數據中是否出現非正常行為。
6.如權利要求5所述的基于FMCW的人體摔倒的檢測方法，其特征在于，利用閾值法判斷兩種所述質心信息的方向，并結合特征向量的訓練結果，判斷是否出現摔倒行為，還包括：
根據提取出的所述心臟質心信息和所述人體軀干質心信息，判斷兩種質心信息的Z方向是否向下，且大于設定的第一閾值，并判斷兩者質心信息在Z方向上的設定值的差值是否在設定閾值范圍內。
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