公开(公告)号：CN116184396A

公开(公告)日：2023-05-30

申请号：CN202310219112.5

申请日：2023-03-07

申请人： 重庆邮电大学

发明人： 余翔 ,  冯春桃 ,  杨路 ,  宋枚阳 ,  周文豪

IPC分类号： G01S13/88 ,  G01S7/41

摘要： 本发明属于雷达信号处理领域，具体涉及一种基于轻量级网络的特征融合人体跌倒检测方法；所述方法包括利用FMCW雷达采集人体动作回波信号；分别得到时间‑距离多普勒图和微多普勒图；利用第一轻量级网络对时间‑距离多普勒图提取出第一多普勒特征；利用第二轻量级网络对微多普勒图提取出第二多普勒特征；利用拼接模块对第一多普勒特征和第二多普勒特征生成拼接特征；利用自注意力模块对拼接特征按照通道生成融合特征；利用基于GRU的时序特征网络对融合特征提取出时空特征；利用分类器对时空特征进行预测处理，得到人体跌倒检测结果。本发明能够充分提取出人体跌倒相关的融合特征，从而提高人体跌倒检测的准确性。

公开(公告)号：CN116269259A

公开(公告)日：2023-06-23

申请号：CN202310173646.9

申请日：2023-02-27

申请人： 重庆邮电大学

发明人： 杨路 ,  宋枚阳 ,  余翔 ,  冯春桃 ,  周文豪

IPC分类号： A61B5/0205 ,  A61B5/00 ,  G06F18/10 ,  G06F18/213 ,  G06F18/24 ,  G06F18/241 ,  G06N3/04 ,  G06N3/084 ,  G06N3/086 ,  G06N3/126

摘要： 本发明涉及雷达信号处理领域，具体涉及一种基于改进BP神经网络的人体呼吸心跳检测方法，首先对雷达采集的原始生命信号进行小波去噪处理，再运用改进的自适应完全集成经验模态分解算法(ICEEMDAN)分解处理后的雷达原始胸腔信号，得到若干个具有不同空间尺度的模态函数(IMF)，然后通过免疫遗传算法(GA)改进的BP神经网络对IMF分量进行预测并优化；本发明具有良好的噪声鲁棒性，能有效分离噪声并准确提取呼吸和心跳信号，提高体征信号的重构精度和信噪比。

公开(公告)号：CN116243304A

公开(公告)日：2023-06-09

申请号：CN202310162738.7

申请日：2023-02-24

申请人： 重庆邮电大学

发明人： 余翔 ,  冯春桃 ,  杨路 ,  宋枚阳 ,  周文豪

IPC分类号： G01S13/88 ,  G01S13/50 ,  G01S7/41

摘要： 本发明属于雷达信号领域，具体涉及一种基于时变距离多普勒特征的FMCW雷达人体跌倒检测方法；所述方法包括利用FMCW雷达采集人体动作回波信号；对人体动作回波信号通过二维快速傅里叶变换，得到距离多普勒图；将单个人体动作对应的多帧距离多普勒图按照时间顺序组成时变距离多普勒图；对时变距离多普勒图使用分层处理进行特征优化，得到人体动作特征块；将人体动作特征块输入到训练后的三维卷积神经网络中，沿着时间、距离和多普勒频率三个维度滑动提取人体动作时空特征，检测得到人体跌倒结果。本发明采用了时变距离多普勒特征，优化了提取出的人体动作特征块；提高了FMCW雷达人体跌倒检测的准确率。