[發明專利]用于識別姿態的方法、裝置、處理器、熱水器及監測系統在審
| 申請號: | 202011290096.1 | 申請日: | 2020-11-17 |
| 公開(公告)號: | CN112698288A | 公開(公告)日: | 2021-04-23 |
| 發明(設計)人: | 陳蔚;魏中科;全永兵 | 申請(專利權)人: | 蕪湖美的廚衛電器制造有限公司 |
| 主分類號: | G01S7/41 | 分類號: | G01S7/41;G01S13/88 |
| 代理公司: | 北京潤平知識產權代理有限公司 11283 | 代理人: | 陳瀟瀟 |
| 地址: | 241000 安徽省蕪*** | 國省代碼: | 安徽;34 |
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| 摘要: | |||
| 搜索關鍵詞: | 用于 識別 姿態 方法 裝置 處理器 熱水器 監測 系統 | ||
1.一種用于識別姿態的方法,其特征在于,所述方法包括:
從與用戶相關聯的雷達數據中分別選取第一數量的第一目標數據和第二數量的第二目標數據;
將所述第一目標數據和所述第二目標數據分別輸入至第一分類模型和第二分類模型;
獲取所述第一分類模型輸出的第一姿態識別結果和所述第二分類模型輸出的第二姿態識別結果;
在所述第一姿態識別結果與所述第二姿態識別結果均為跌倒姿態的情況下,確定所述用戶處于跌倒姿態。
2.根據權利要求1所述的方法,其特征在于,所述第一數量小于所述第二數量。
3.根據權利要求1所述的方法,其特征在于,所述方法還包括:
在將所述第一目標數據和所述第二目標數據分別輸入至第一分類模型和第二分類模型之前,對所述第一目標數據和所述第二目標數據進行校正;
將校正后的所述第一目標數據和所述第二目標數據進行濾波處理;
從濾波處理后的所述第一目標數據中選取第一預設序號區間內的數據輸入至所述第一分類模型;
從濾波處理后的所述第二目標數據中選取第二預設序號區間內的數據輸入至所述第二分類模型。
4.根據權利要求3所述的方法,其特征在于,所述對所述第一目標數據和所述第二目標數據進行校正包括:
獲取雷達設備相對于水平面的安裝角度;
根據所述安裝角度確定校正角度;
根據所述校正角度對所述第一目標數據和所述第二目標數據對應的坐標進行旋轉,以得到校正后的第一目標數據和第二目標數據。
5.根據權利要求1所述的方法,其特征在于,所述獲取所述第一分類模型輸出的第一姿態識別結果包括:
通過所述第一分類模型提取出所述第一目標數據中每一幀數據的三維坐標位置、三維方向的速度,其中,所述三維坐標位置包括橫軸坐標位置、豎軸坐標位置以及縱軸坐標位置,所述三維方向的速度包括橫軸速度、豎軸速度以及縱軸速度;
通過所述橫軸速度以及所述豎軸速度確定每一幀數據在橫軸和數軸構成的二維平面的合成速度;
根據所述三維方向的速度確定三維方向的加速度,所述三維方向的加速度包括橫軸加速度、豎軸加速度以及縱軸加速度;
將所述三維坐標位置、三維方向的速度、三維方向的加速度以及所述合成速度組成第一多維向量數組;
根據第一多維向量數組、第一預設系數、第一預設函數以及第一預設偏移量確定對應的第一姿態閾值;
根據所述第一姿態閾值確定所述第一姿態識別結果。
6.根據權利要求5所述的方法,其特征在于,所述根據所述第一姿態閾值確定所述第一姿態識別結果包括:
在所述第一姿態閾值大于第一預設閾值的情況下,確定所述第一姿態識別結果為跌倒姿態;
在所述第一姿態閾值小于或等于所述第一預設閾值的情況下,確定所述第一姿態識別結果為正常姿態。
7.根據權利要求1所述的方法,其特征在于,所述獲取所述第二分類模型輸出的第二姿態識別結果包括:
通過所述第二分類模型提取出所述第二目標數據中每一幀數據的三維坐標位置、三維方向的速度,其中,所述三維坐標位置包括橫軸坐標位置、豎軸坐標位置以及縱軸坐標位置,所述三維方向的速度包括橫軸速度、豎軸速度以及縱軸速度;
通過所述橫軸速度以及所述豎軸速度確定每一幀數據在橫軸和數軸構成的二維平面的合成速度;
根據所述三維方向的速度確定三維方向的加速度,所述三維方向的加速度包括橫軸加速度、豎軸加速度以及縱軸加速度;
將所述三維坐標位置、三維方向的速度、三維方向的加速度以及所述合成速度組成第二多維向量數組;
根據第二多維向量數組、第二預設系數、第二預設函數以及第二預設偏移量確定對應的第二姿態閾值;
根據所述第二姿態閾值確定所述第二姿態識別結果。
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