生命体征信号提取方法、装置、电子设备及存储介质制造方法及图纸

本公开提出了一种生命体征信号提取方法、装置、电子设备及存储介质，涉及生命信号探测技术领域，该方法包括：获取待处理的初始回波数据，并将初始回波数据分解为多个子模块；提取子模块的特征数据；基于特征数据获取子模块的生命体征信号判识结果，并确定生命体征信号判识结果为具有生命特征的子模块为目标子模块；提取目标子模块的生命体征数据作为初始回波数据的生命体征信号。由此，通过将初始回波数据划分为多个子模块，然后分别对子模块进行处理，以获取生命体征信号，可以提升初始回波数据的处理效率，同时提升初始回波数据处理的正确率，增加救援的成功率。增加救援的成功率。增加救援的成功率。

【技术实现步骤摘要】
生命体征信号提取方法、装置、电子设备及存储介质


[0001]本公开涉及生命信号探测
，尤其涉及一种生命体征信号提取方法、装置、电子设备及存储介质。

技术介绍

[0002]非接触生命探测技术是近些年来随着医学工程、军事、社会发展需要而新兴发展的一项新技术,它突破现行的检测方法和技术,在不接触目标体的情况下,利用人体生命参数如呼吸、心跳和人体动信号,对生命体进行探寻。
[0003]在实际灾害救援过程中，生命探测仪发挥了一定的作用，但不可否认其仍然存在许多问题，实际测试结果亦不是非常理想。尤其是当杂波和噪声干扰大、生命体征信号十分微弱时，难以成功地进行探测。因此，亟需一种对于生命体征信号十分敏感的智能探测方法，从而更好的检测各种复杂环境下的微弱生命信号，更准确快速的发现被困幸存者，使生命探测仪在灾害救援中发挥更加重要的作用。
[0004]公开内容
[0005]本公开旨在至少在一定程度上解决相关技术中的技术问题之一。
[0006]为此，本公开的一个目的在于提出一种生命体征信号提取方法。
[0007]本公开的第二个目的在于提出一种生命体征信号提取装置。
[0008]本公开的第三个目的在于提出一种电子设备。
[0009]本公开的第四个目的在于提出一种非瞬时计算机可读存储介质。
[0010]本公开的第五个目的在于提出一种计算机程序产品。
[0011]为达上述目的，本公开第一方面实施方式提出了一种生命体征信号提取方法，包括：获取待处理的初始回波数据，并将初始回波数据分解为多个子模块；提取子模块的特征数据；基于特征数据获取子模块的生命体征信号判识结果，并确定生命体征信号判识结果为具有生命特征的子模块为目标子模块；提取目标子模块的生命体征数据作为初始回波数据的生命体征信号。
[0012]根据本公开的一个实施方式，提取目标子模块的生命体征信号作为初始回波数据的生命体征信号之前，还包括：绘制目标子模块的空间坐标；基于K
‑
Means算法和空间坐标去除误识别的目标子模块。
[0013]根据本公开的一个实施方式，提取目标子模块的生命体征数据作为初始回波数据的生命体征信号，还包括：对生命体征数据进行小波变换；将变换后的生命体征数据基于Mallet算法进行重构；基于线性趋势抑制的方法对重构后的生命体征信号进行处理，以生成生命体征信号。
[0014]根据本公开的一个实施方式，基于巴特沃斯滤波器从生命体征信号中提取呼吸信号。
[0015]根据本公开的一个实施方式，对生命体征信号进行MTI谐波抑制，并通过巴特沃斯滤波器从生命体征信号中提取心跳信号。
[0016]根据本公开的一个实施方式，提取子模块的特征数据，包括：提取子模块的奇异熵、小波包尺度熵和样本熵。
[0017]根据本公开的一个实施方式，基于特征数据获取子模块的生命体征信号判识结果，包括：将特征数据输入至生命体征信号提取模型中以获取生命体征信号判识结果。
[0018]为达上述目的，本公开第二方面实施例提出了一种生命体征信号提取装置，包括：获取模块，用于获取待处理的初始回波数据，并将初始回波数据分解为多个子模块；提取模块，用于提取子模块的特征数据；确定模块，用于基于特征数据获取子模块的生命体征信号判识结果，并确定生命体征信号判识结果为具有生命特征的子模块为目标子模块；生成模块，用于提取目标子模块的生命体征数据作为初始回波数据的生命体征信号。
[0019]为达上述目的，本公开第三方面实施例提出了一种电子设备，包括：至少一个处理器；以及与所述至少一个处理器通信连接的存储器；其中，所述存储器存储有可被所述至少一个处理器执行的指令，所述指令被所述至少一个处理器执行，以实现如本公开第一方面实施例所述的生命体征信号提取方法。
[0020]为达上述目的，本公开第四方面实施例提出了一种存储有计算机指令的非瞬时计算机可读存储介质，其中，所述计算机指令用于实现如本公开第一方面实施例所述的生命体征信号提取方法。
[0021]为达上述目的，本公开第五方面实施例提出了一种计算机程序产品，包括计算机程序，所述计算机程序在被处理器执行时用于实现如本公开第一方面实施例所述的生命体征信号提取方法。
[0022]通过将初始回波数据划分为多个子模块，然后分别对子模块进行处理，以获取生命体征信号，可以提升初始回波数据的处理效率，同时提升初始回波数据处理的正确率，增加救援的成功率。
附图说明
[0023]图1是本公开一个实施方式的一种生命体征信号提取方法的示意图；
[0024]图2是本公开一个实施方式的一种生命体征信号提取方法的初始回波数据的采样图；
[0025]图3是本公开一个实施方式的一种生命体征信号提取方法的目标子模块的谱图；
[0026]图4是本公开一个实施方式的一种生命体征信号提取方法的通过K
‑
Means算法筛选后的目标子模块的谱图；
[0027]图5是本公开一个实施方式的另一种生命体征信号提取方法的示意图；
[0028]图6是本公开一个实施方式的一种生命体征信号提取方法的生命体征信号的波形图；
[0029]图7是本公开一个实施方式的一种生命体征信号提取方法的呼吸信号的波形图；
[0030]图8是本公开一个实施方式的一种生命体征信号提取方法的心跳信号的波形图；
[0031]图9是本公开一个实施方式的一种生命体征信号提取装置的示意图；
[0032]图10是本公开一个实施方式的一种电子设备的示意图。
具体实施方式
[0033]下面详细描述本公开的实施例，所述实施例的示例在附图中示出，其中自始至终相同或类似的标号表示相同或类似的元件或具有相同或类似功能的元件。下面通过参考附图描述的实施例是示例性的，旨在用于解释本公开，而不能理解为对本公开的限制。
[0034]在实际灾害救援过程中，生命探测仪发挥了一定的作用，但是对实际测试结果进行处理时效果不是非常理想。尤其是当杂波和噪声干扰大、生命体征信号十分微弱时，难以成功地进行探测。因此，亟需一种对于生命体征信号十分敏感的智能探测方法，从而更好的检测各种复杂环境下的微弱生命信号，更准确快速的发现被困幸存者，使生命探测仪在灾害救援中发挥更加重要的作用。
[0035]本专利技术提出了一种生命体征信号提取方法，解决了在复杂环境下，微弱的生命体征信号被大量的噪声和杂波所掩盖，难以被探识等问题，能够准确地对生命体进行定位并提取心跳和呼吸信号，具有较高的准确性、时效性、鲁棒性和信噪比。
[0036]图1为本公开提出的一种生命体征信号提取方法的一种示例性实施方式的示意图，如图1所示，该生命体征信号提取方法包括以下步骤：
[0037]S101，获取待处理的初始回波数据，并将初始回波数据分解为多个子模块。
[0038]需要说明的是，初始回波数据可包含多种数据，举例来说，可包含生命体征数据、环境数据和波形数本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种生命体征信号提取方法，其特征在于，包括：获取待处理的初始回波数据，并将所述初始回波数据分解为多个子模块；提取所述子模块的特征数据；基于所述特征数据获取所述子模块的生命体征信号判识结果，并确定所述生命体征信号判识结果为具有生命特征的所述子模块为目标子模块；提取所述目标子模块的生命体征数据作为所述初始回波数据的生命体征信号。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述提取所述目标子模块的生命体征信号作为所述初始回波数据的生命体征信号之前，还包括：绘制所述目标子模块的空间坐标；基于K
‑
Means算法和所述空间坐标去除误识别的所述目标子模块。3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述提取所述目标子模块的生命体征数据作为所述初始回波数据的生命体征信号，还包括：对所述生命体征数据进行小波变换；将变换后的所述生命体征数据基于Mallet算法进行重构；基于线性趋势抑制的方法对重构后的所述生命体征信号进行处理，以生成所述生命体征信号。4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：基于巴特沃斯滤波器从所述生命体征信号中提取呼吸信号。5.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：对所述生命体征信号进行MTI谐波抑制，并通过巴特...

【专利技术属性】
技术研发人员：刘思昀，齐庆杰，刘英杰，仙文豪，赵尤信，李丹，
申请(专利权)人：煤炭科学研究总院有限公司，
类型：发明
国别省市：