[發明專利]一種基于毫米波雷達的室內人員跌倒檢測方法

在審

• 申請號: 202111485827.2
• 申請日: 2021-12-07
• 公開（公告）號: CN114217308A
• 公開（公告）日: 2022-03-22
• 發明（設計）人: 汪小杰
• 申請（專利權）人: 德心智能科技（常州）有限公司
• 主分類號: G01S13/88
• 分類號: G01S13/88;A61B5/11
• 代理公司: 上海統攝知識產權代理事務所(普通合伙) 31303
• 代理人: 杜亞

1.一種基于毫米波雷達的室內人員跌倒檢測方法，其特征在于，包括通過聚類算法對點跡數據進行聚類判斷有無目標，并在有目標時提取目標的相關信息的步驟；

點跡數據為大地坐標系下的點跡數據，由雷達輸出的目標的點跡數據轉化而成；

雷達輸出的目標的點跡數據包括點到雷達的距離Range、點跡速度Vd、點跡水平角α、點跡俯仰角θ，雷達為毫米波雷達，目標為室內人員；

聚類步驟如下：

(i)利用速度預聚類，計算任意兩個點的速度Vdi和Vdj差值的絕對值，將速度差值的絕對值小于閾值deltaV的點聚成一個類，Vdi和Vdj的單位為m/s，deltaV的取值范圍為0.5～0.8m/s；

(ii)利用距離聚類，計算步驟(i)得到的類中的任意兩個點之間的距離，將距離小于閾值Dist的點聚成一類，距離的單位為m，Dist的取值范圍為0.2～0.36m；

(iii)計算步驟(ii)得到的類中的點的數量，如果數量大于閾值Num，則認為有目標，Num的取值范圍為4～6；反之，則認為無目標。

2.根據權利要求1所述的一種基于毫米波雷達的室內人員跌倒檢測方法，其特征在于，利用速度預聚類和利用距離聚類都采用DBSCAN算法；DBSCAN算法的流程如下：

(a)計算樣本集中任意兩個點之間的距離d(i,j)，其中利用速度預聚類時距離d(i,j)的定義如下：

d(i,j)＝|Vdi–Vdj|；

利用距離聚類時距離d(i,j)的定義如下：

d(i,j)＝((Xi-Xj)^2+(Yi-Yj)^2+(Zi-Zj)^2)^0.5；

式中，Xi、Yi、Zi分別為點i的X軸坐標、Y軸坐標、Z軸坐標，單位均為m；Xj、Yj、Zj分別為點j的X軸坐標、Y軸坐標、Z軸坐標，單位均為m；

(b)統計每個點epsilon鄰域內點的數量，利用速度預聚類時epsilon值設置為所述閾值deltaV，利用距離聚類時epsilon值設置為所述閾值Dist，如果點數大于MinPoints，則說明該點為核心對象，否則為雜波點，MinPoints的取值范圍為3～5；

(c)確定密度直達關系，如果點1為核心對象，且點2在點1的epsilon鄰域內，則點2對點1密度直達；

(d)確定密度可達關系，點P和點Q為任意兩點，如果存在點的序列X1，X2,......Xm,同時滿足：X1為點P，Xm為點Q，Xt+1對Xt密度直達，m為大于2的整數，1≤t≤m-1，則點Q對點P密度可達；

(e)確定密度相連關系，點P和點Q為任意兩點，如果存在核心對象點Xn，使得點P和點Q密度可達，則點Q與點P密度相連；

(f)將所有密度相連的點聚成一個類。

3.根據權利要求1所述的一種基于毫米波雷達的室內人員跌倒檢測方法，其特征在于，聚類前，還將所述大地坐標系下的點跡數據進行合并。

4.根據權利要求3所述的一種基于毫米波雷達的室內人員跌倒檢測方法，其特征在于，合并的步驟如下：

(1)設計一個能夠存儲N幀數據的隊列容器，該隊列容器命名為BUFFER，雷達開始掃描時依次將連續N幀數據存入BUFFER中，N的取值范圍為3～4；

(2)雷達掃描的幀數更新時，將新的一幀數據存入BUFFER中，并且將BUFFER中最早存入的一幀移出BUFFER；

(3)將BUFFER中的數據實時輸出。

5.根據權利要求4所述的一種基于毫米波雷達的室內人員跌倒檢測方法，其特征在于，基于毫米波雷達的室內人員跌倒檢測方法的步驟如下：

S1：雷達系統初始化；

S2：雷達輸出目標的點跡數據；

S3：將雷達輸出的目標的點跡數據轉化成大地坐標系下的點跡數據；

S4：將大地坐標系下的點跡數據進行合并；

S5：通過聚類算法對點跡數據進行聚類判斷有無目標，并在有目標時提取目標的相關信息；

S6：對目標的運動狀態進行判斷，一旦檢測到目標的運動狀態為跌倒時則觸發報警模塊。