用于应急救援的人员搜救方法、装置、系统及存储介质制造方法及图纸

本发明专利技术公开了一种用于应急救援的人员搜救方法、装置、系统及存储介质。其中，该方法包括：包括：获取远距离无线电(LoRa)收发器扫描目标区域过程中反射回来的LoRa信号数据；对所述LoRa信号数据进行特征提取，得到用于反映人体生命活动特征的第一信号；对所述第一信号基于预先构建的特征集进行人员检测，确定所述目标区域是否存在被困人员；其中，所述特征集基于在无人环境、有人环境中分别采集的所述第一信号确定。本发明专利技术实施例可以在应急救援场景下，以非侵入的方式实现被困人员的检测，且检测范围大，尤其适用于高层建筑物的火灾救援场景下被困人员的检测。

【技术实现步骤摘要】
用于应急救援的人员搜救方法、装置、系统及存储介质
本专利技术涉及应急救援领域，尤其涉及一种用于应急救援的人员搜救方法、装置、系统及存储介质。
技术介绍
随着经济的高速发展，城市规模不断扩大，高层建筑日益增多，城市建筑结构日益复杂，建筑物内人口密度增加，电气设备过载、过热、短路和老化等不安全因素，重特大火灾发生概率呈逐年上升趋势，对人民群从所造成的危害和财产损失也越来越大，面向火灾场景的应急救援问题越来越受到人们重视。现有的基于有线的火灾报警系统和消防联动系统已经趋于成熟。然而当发生火灾时，烟雾浓度大，环境复杂恶劣，该方案仍存在以下特点和不足：一方面，有线通信方式扩展性能差，对管线的要求苛刻，投资大，布线繁琐，维护困难，且易受损坏；另一方面，传统有线火灾报警系统和消防联动系统不具备对救援人员、被困人员的定位及追踪。这就导致被困人员火灾逃生只依靠楼房内出口指示灯，消防人员救援时也只能依靠自己搜查摸索，救援效率低下。利用非侵入式人员检测技术提高火灾救援效率，减少人员伤亡，是当前火灾救援领域重点研究的问题之一。由于火灾现场烟雾浓度大，环本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种用于应急救援的人员搜救方法，其特征在于，包括：/n获取远距离无线电LoRa收发器扫描目标区域过程中反射回来的LoRa信号数据；/n对所述LoRa信号数据进行特征提取，得到用于反映人体生命活动特征的第一信号；/n对所述第一信号基于预先构建的特征集进行人员检测，确定所述目标区域是否存在被困人员；其中，所述特征集基于在无人环境、有人环境中分别采集的所述第一信号确定。/n

【技术特征摘要】
1.一种用于应急救援的人员搜救方法，其特征在于，包括：
获取远距离无线电LoRa收发器扫描目标区域过程中反射回来的LoRa信号数据；
对所述LoRa信号数据进行特征提取，得到用于反映人体生命活动特征的第一信号；
对所述第一信号基于预先构建的特征集进行人员检测，确定所述目标区域是否存在被困人员；其中，所述特征集基于在无人环境、有人环境中分别采集的所述第一信号确定。


2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述对所述第一信号基于预先构建的特征集进行人员检测，确定所述目标区域是否存在被困人员，包括：
基于傅里叶变换将所述第一信号转换为频域信号；
基于所述频域信号计算所述第一信号的功率谱密度的方差概率分布；
计算所述方差概率分布与预先构建的特征集中所述无人环境对应的所述第一信号的功率谱密度的方差概率分布之间的第一距离、所述方差概率分布与所述预先构建的特征值中的所述有人环境对应的所述第一信号的功率谱密度的方差概率分布之间的第二距离；
若所述第一距离小于所述第二距离，确定所述目标区域不存在被困人员；
若所述第一距离大于或等于所述第二距离，确定所述目标区域存在被困人员。


3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述对所述LoRa信号数据进行特征提取，得到用于反映人体生命活动特征的第一信号，包括：
对所述LoRa信号数据进行数据压缩；
对压缩后的数据基于高通滤波器和低通滤波器进行过滤处理，得到所述第一信号。


4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述对所述第一信号基于预先构建的特征集进行人员检测之前，所述方法还包括：
获取无人环境、有人环境中分别对应的所述第一信号；
将所述无人环境对应的所述第一信号基于傅里叶变换转换为所述无人环境对应的频域信号，基于所述无人环境对应的频域信号计算所述无人环境对应的所述第一信号的功率谱密度的方差概率分布；
将所述有人环境对应的所述第一信号基于傅里叶变换转换为所述有人环境对应的频域信号，基于所述有人环境对应的频域信号计算所述有人环境对应的所述第一信号的功率谱密度的方差概率分布；
其中，所述预先构建的特征集包括：所述无人环境对应的所述第一信号的功率谱密度的方差概率分布和所述有人环境对应的所述第一信号的功率谱密度的方差概率分布。

【专利技术属性】
技术研发人员：罗娟，王纯，章翠君，
申请(专利权)人：湖南大学，
类型：发明
国别省市：湖南;43