基于雷达的跌倒检测方法、装置、设备及介质制造方法及图纸

本发明专利技术涉及一种基于雷达的跌倒检测方法、装置、设备及介质，包括：基于雷达感知设备获得人体目标活动的中频信号，通过中频信号提取人体目标的4D点云；根据人体目标的4D点云计算人体目标的第一高度，根据人体目标的第一高度判断人体是否出现高度下降事件；当出现高度下降事件时，对人体目标进行动静状态判断；根据人体的动静状态计算人体目标的第二高度；根据人体目标的第二高度判断人体是否躺在地面上，如果人体躺在地面上持续设定时间，则判定发生了危及生命的跌倒事件。本发明专利技术提出两阶段的跌倒检测确定是否发生危及生命的跌倒，能够极大减少跌倒检测的误报率。少跌倒检测的误报率。少跌倒检测的误报率。

【技术实现步骤摘要】
基于雷达的跌倒检测方法、装置、设备及介质


[0001]本专利技术是关于一种基于雷达的跌倒检测方法、装置、设备及介质，涉及物联网智能非接触感知


技术介绍

[0002]现代社会中，跌倒是老年人意外受伤的主要原因之一。据统计，三分之一的65岁以上的老年人每年都会发生跌倒事件。准确地检测出老年人的跌倒行为变的越来越重要，现有众多研究者提出了各种各样的跌倒检测方法。
[0003]目前的跌倒检测方法包括：基于可穿戴设备的方法、基于视觉的方法和基于无线信号的跌倒检测方法。基于可穿戴设备的方法要求老年人时刻佩戴着相关的设备，这些设备只有在被正确穿戴且有电的情况下才可以正常工作，对居家老年人，对这些设备的经常性充电是非常繁杂的。基于视觉的方法是采用摄像头通常比较准确，但是此类方法面临隐私侵犯问题，尤其是浴室中安装摄像头。基于无线信号的跌倒检测方法因其隐私保护的特性在最近几年吸引了广泛的关注。此类方法通过分析人体反射的无线信号，例如Wi
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Fi以及雷达信号，来连续监测人体的行为从而进行跌倒检测。目前的跌倒检测方法均基于一个核心假设：人跌倒的时候会伴随一个突然的身体动作，从而导致无线信号出现一个短且强的信号波动。因此，研究者提出了基于时频分析的方法与基于深度学习的方法通过检测这样一个信号波动来识别跌倒行为。
[0004]然而，现有方法主要关注于检测跌倒这种行为本身，而跌倒并不意味着跌倒者一定处于危险之中。一个人若可以跌倒后自行站起，则说明此人没有受伤且可以自行寻求帮助，此时的警报则是没有必要的。真正危险的情况是当一个人跌倒之后因丧失意识或者受了较严重的伤从而无法站起，只能躺在地面上。因此，这种危及生命的跌倒才是真正需要被检测以及报警的。

技术实现思路

[0005]本专利技术旨在至少解决现有技术中存在的技术问题之一。为此，针对上述问题，本专利技术的目的是提供一种能够对危及生命的跌倒行为进行准确检测的基于雷达的跌倒检测方法、装置、设备及介质。
[0006]为了实现上述专利技术目的，本专利技术采用的技术方案为：
[0007]第一方面，本专利技术提供的一种基于雷达的跌倒检测方法，包括：
[0008]基于雷达感知设备获得人体目标活动的中频信号，通过中频信号提取人体目标的4D点云；
[0009]根据人体目标的4D点云计算人体目标的第一高度，根据人体目标的第一高度判断人体是否出现高度下降事件；
[0010]当出现高度下降事件时，对人体目标进行动静状态判断；
[0011]根据人体的动静状态计算人体目标的第二高度；
[0012]根据人体目标的第二高度判断人体是否躺在地面上，如果人体躺在地面上持续设定时间，则判定发生了危及生命的跌倒事件。
[0013]进一步地，通过中频信号提取人体目标的4D点云，包括：
[0014]将中频信号使用快速傅里叶变换计算其频率，获得人体目标与雷达感知设备的距离；
[0015]将快速傅里叶变换后的中频信号沿慢时间维度进行第二次快速傅里叶变换，获得人体目标的速度，获得人体目标相对雷达感知设备的距离
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速度谱；
[0016]基于距离
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速度谱筛选人体反射的目标点；
[0017]对人体目标进行相位补偿，计算人体目标的角度；
[0018]结合每个人体反射的目标点相对雷达感知设备的距离、速度和角度信息，获得人体目标的4D点云，其中，4D点云包括3D空间信息和速度。
[0019]进一步地，根据人体目标的4D点云计算人体目标的第一高度，包括：
[0020]对4D点云进行坐标系变换，从雷达坐标系变换至世界坐标系；
[0021]采用聚类方法对4D点云进行去噪，得到世界坐标系下的纯净4D点云；
[0022]通过获取纯净4D点云中高度最高的三个点高度的中位数作为人体的第一高度。
[0023]进一步地，当出现高度下降事件时，对人体目标进行动静状态判断，包括：
[0024]若能提取到有效人体目标的4D点云，则认为人体目标运动，否则人体目标为静；其中，4D点云有效的定义为点云中点的数量超过设定数量。
[0025]进一步地，根据人体的动静状态计算人体目标的第二高度，包括：
[0026]若人体目标此时的状态为动，则通过获取4D点云中高度最高的三个点高度的中位数人体第二高度的计算，得到人体目标的第二高度；
[0027]若人体目标此时的状态为静，则采用微动定位法通过寻找感知空间中人体微动的方法进行人体定位，得到人体目标的第二高度。
[0028]进一步地，采用微动定位法通过寻找感知空间中人体微动的方法进行人体定位，得到人体目标的第二高度，包括：
[0029]基于动态能量的微动目标距离计算方法计算距离，包括：获得长观测窗口内人体目标相对雷达感知设备的距离
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时间谱；对每一个距离域在该时间窗口内的数据进行快速傅里叶变换，累加快速傅里叶变换得到的频谱中非零频的能量为动态能量，动态能量最强的距离域为目标的距离；
[0030]基于动态能量的微动目标角度计算方法计算角度，包括：获得每一个时间点人体目标的二维角度谱；使用一个时间窗口内的所有二维角度谱，利用快速傅里叶变换计算每个角度的频谱，累计非零频的能量作为该角度的动态能量，动态能量最强的角度为目标所在的角度；
[0031]基于人体目标的距离信息和角度信息，完成人体目标微动目标的定位，并进行坐标变换得到人体目标的第二高度。
[0032]进一步地，根据人体目标的第二高度判断人体是否躺在地面上，如果人体躺在地面上持续设定时间，则判定发生了危及生命的跌倒事件，包括：
[0033]根据获得的人体目标的第二高度进行判断，如果人体目标的第二高度低于设定值，则认为人躺在地面上；如果人体目标躺在地面上超过预设时间没有站起，则认为发生了
危险的跌倒，及时进行报警提示，否则，认为检测出的人体目标的第二高度下降事件并非危险的跌倒。
[0034]第二方面，本专利技术还提供一种基于雷达的跌倒检测装置，包括：
[0035]点云采集单元，被配置为基于雷达感知设备获得人体目标活动的中频信号，通过中频信号提取人体目标的4D点云；
[0036]第一高度计算单元，被配置为根据人体目标的4D点云计算人体目标的第一高度，根据人体目标的第一高度判断人体是否出现高度下降事件；
[0037]动静状态判读单元，当出现高度下降事件时，对人体目标进行动静状态判断；
[0038]第二高度计算单元，被配置为根据人体的动静状态计算人体目标的第二高度；
[0039]跌倒时间判断单元，被配置为根据人体目标的第二高度判断人体是否躺在地面上，如果人体躺在地面上持续设定时间，则判定发生了危及生命的跌倒事件。
[0040]第三方面，本专利技术还提供一种电子设备，包括：一个或多个处理器、存储器及一个或多个程序，其中一个或多个程序存储在所述存储器中并被配置为所述一个或多个处理本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种基于雷达的跌倒检测方法，其特征在于，包括：基于雷达感知设备获得人体目标活动的中频信号，通过中频信号提取人体目标的4D点云；根据人体目标的4D点云计算人体目标的第一高度，根据人体目标的第一高度判断人体是否出现高度下降事件；当出现高度下降事件时，对人体目标进行动静状态判断；根据人体的动静状态计算人体目标的第二高度；根据人体目标的第二高度判断人体是否躺在地面上，如果人体躺在地面上持续设定时间，则判定发生了危及生命的跌倒事件。2.根据权利要求1所述的基于雷达的跌倒检测方法，其特征在于，通过中频信号提取人体目标的4D点云，包括：将中频信号使用快速傅里叶变换计算其频率，获得人体目标与雷达感知设备的距离；将快速傅里叶变换后的中频信号沿慢时间维度进行第二次快速傅里叶变换，获得人体目标的速度，获得人体目标相对雷达感知设备的距离
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速度谱；基于距离
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速度谱筛选人体反射的目标点；对人体目标进行相位补偿，计算人体目标的角度；结合每个人体反射的目标点相对雷达感知设备的距离、速度和角度信息，获得人体目标的4D点云，其中，4D点云包括3D空间信息和速度。3.根据权利要求1所述的基于雷达的跌倒检测方法，其特征在于，根据人体目标的4D点云计算人体目标的第一高度，包括：对4D点云进行坐标系变换，从雷达坐标系变换至世界坐标系；采用聚类方法对4D点云进行去噪，得到世界坐标系下的纯净4D点云；通过获取纯净4D点云中高度最高的三个点高度的中位数作为人体的第一高度。4.根据权利要求1所述的基于雷达的跌倒检测方法，其特征在于，当出现高度下降事件时，对人体目标进行动静状态判断，包括：若能提取到有效人体目标的4D点云，则认为人体目标运动，否则人体目标为静；其中，4D点云有效的定义为点云中点的数量超过设定数量。5.根据权利要求1所述的基于雷达的跌倒检测方法，其特征在于，根据人体的动静状态计算人体目标的第二高度，包括：若人体目标此时的状态为动，则通过获取4D点云中高度最高的三个点高度的中位数人体第二高度的计算，得到人体目标的第二高度；若人体目标此时的状态为静，则采用微动定位法通过寻找感知空间中人体微动的方法进行人体定位，得到人体目标的第二高度。6.根据权利要求5所述的基于雷达的跌倒检测方法，其特征在于，采用微动定位法通过寻找感知空间中人体微动的方法进行人体定位，得到人体目标的...

【专利技术属性】
技术研发人员：张大庆，张舵，张旭升，
申请(专利权)人：北京大学，
类型：发明
国别省市：