【技术实现步骤摘要】
基于毫米波雷达的腰椎监控方法、装置、设备及存储介质
[0001]本专利技术涉及人工智能
，尤其涉及一种基于毫米波雷达的腰椎监控方法、装置、设备及计算机可读存储介质。
技术介绍
[0002]随着社会科学技术的发展，各种电子设备为人们带来便利的同时也会为人体造成身体健康隐患，由于久坐、坐姿、睡姿不正确等行为，脊椎退行性疾病也日趋严重。如今腰痛已经成为社会患病率极高的一种疾病，不仅给人体带来了极大身体和心理上的伤害，也给人类社会带来了巨大经济损失。传统的腰椎监控一般通过将穿戴式设备直接穿在身上，利用该穿戴式设备对用户的坐姿进行监控，从而达到保护腰椎的目的，但是穿戴式设备可能会给用户带来不舒服的体验。
技术实现思路
[0003]本专利技术提供一种基于毫米波雷达的腰椎监控方法、装置、设备及存储介质，其主要目的在于通过毫米波雷达对人体腰椎进行健康监测，保护用户身体健康。
[0004]为实现上述目的，本专利技术提供的一种基于毫米波雷达的腰椎监控方法，包括：利用预构建的毫米波雷达实时获取用户的类热图像，并对所述...
【技术保护点】
【技术特征摘要】
1.一种基于毫米波雷达的腰椎监控方法，其特征在于，所述方法包括：利用预构建的毫米波雷达实时获取用户的类热图像，并对所述类热图像进行基于预设类型身体指标识别操作，得到身体指标参数，及对所述类热图像进行身体姿势识别，得到身体姿势结果；判断所述身体姿势结果是否属于预设姿势类型；当所述身体姿势结果属于预设姿势类型时，记录所述身体姿势识别结果对应的持续时间，并获取所述持续时间内所述身体指标参数对应的变化曲线；利用预训练的腰部劳损监测模型，对所述持续时间、所述身体姿势结果及所述变化曲线进行腰部疲劳分数评估，得到腰部疲劳分数结果；当所述腰部疲劳分数结果达到预设的警戒阈值时，生成报警提示信息。2.如权利要求1所述的基于毫米波雷达的腰椎监控方法，其特征在于，所述利用预训练的腰部劳损监测模型，对所述持续时间、所述身体姿势结果及所述变化曲线进行腰部疲劳分数评估，得到腰部疲劳分数结果，包括：利用预训练的腰部劳损监测模型对所述身体姿势结果进行腰部压力识别，得到实时腰部压力；对所述变化曲线进行基于变化幅度的分段操作，并根据分段结果对所述持续时间进行分段，并根据所述变化曲线中各个分段的变化幅度，配置所述持续时间中每段时间的权重系数；根据单位时间内的所述实时腰部压力及所述单位时间对应的所述权重系数，计算所述单位时间内的腰部劳损数值，并对所述持续时间内的各个所述腰部劳损数值进行求和计算，得到所述持续时间内的腰部疲劳分数结果。3.如权利要求2所述的基于毫米波雷达的腰椎监控方法，其特征在于，所述对所述变化曲线进行基于变化幅度的分段操作，并根据分段结果对所述持续时间进行分段，并根据所述变化曲线中各个分段的变化幅度，配置所述持续时间中每段时间的权重系数，包括：获取所述变化曲线中的血压曲线、心率曲线及血管厚度曲线；对所述血压曲线、心率曲线及血管厚度曲线进行曲线曲率计算，并根据各个曲率结果对所述血压曲线、心率曲线及血管厚度曲线进行分段；根据所述血压升高为正向、心率减缓为正向及血管变细为正向对各个曲线进行初始权重调整，得到各个所述变化曲线中各个分段对应的权重系数。4.如权利要求1所述的基于毫米波雷达的腰椎监控方法，其特征在于，所述利用预训练的腰部劳损监测模型之前，所述方法还包括：获取包含生物力学网络及腰部压力监测网络的腰部劳损监测模型，获取预构建的生物力学模型，获取预构建的久坐图像训练样本；利用迁移学习方法将所述生物力学模型中的模型参数配置到所述生物力学网络中，并根据预设的模型需求，对所述腰部压力监测网络进行初始化参数配置，得到初始腰部劳损监测模型；依次从所述久坐图像训练样本中提取一个训练样本，并利用所述初始腰部劳损监测模型对所述训练样本进行网络正向运算，得到预测劳损分数；利用交叉熵损失算法，计算所述预测劳损分数与所述训练样本对应的人工标签评分之
间的损失值；根据梯度下降...
【专利技术属性】
技术研发人员：谢俊，
申请(专利权)人：亿慧云智能科技深圳股份有限公司，
类型：发明
国别省市：
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