【技术实现步骤摘要】
本申请涉及健康医疗检测，尤其涉及一种基于人因智能的生命体征检测方法及相关设备。
技术介绍
1、生命体征是信号是一组个人健康状况和身体功能的医学参数，它们可为疾病恢复和及时诊断提供线索。目前主要并且便于获取的生命体征有四个，分别是体温、血压、呼吸频率以及心率。生命体征因年龄，性别，体重和健康水平而异，同时也会一个人在特定情况下的身体或心理活动而有所不同。当前对活体进行生命体征进行检测方式主要分为接触式和非接触式。接触式包括体温计、听诊器、心电图等多种形式。非接触式则依靠远程检测的方式对目标进行生命体征的检测。在非接触式中，较为常见的是采用毫米波雷达进行心率的检测。由于毫米波雷达具有超高的精度，可以探测到短至毫米的运动，所以采用毫米波雷达对用户的胸腔区域进行检测，从而可以检测到目标因心跳和呼吸而引起的胸腔运动，进而可以对目标进行持续性的生命体征检测，因此在医疗领域中常用于对患者进行持续性的监测。但是，因为毫米波信号的反射取决于皮肤类型、组织及其组成，以及人体内的水分含量和各种化学成分，所以不同人之间反射信号的差异很大，如果采用统一的算法参数，将极大影响算法的精度。因此，如何准确的进行生命体征检测是目前亟待解决的问题。
技术实现思路
1、有鉴于此，本专利技术实施例提供一种基于人因智能的生命体征检测方法及相关设备，通过将毫米波雷达技术与远程光电体积描记术进行结合，从而可以得到目标对象的准确的生命体征信号。
2、第一方面，本专利技术实施例提供一种基于人因智能的生命体征检测方法，包
3、获取关于目标对象的射频反射信号以及连续的多帧图像数据；
4、基于所述射频反射信号得到第一特征数据；以及，基于所述多帧图像数据得到第二特征数据；
5、对所述第一特征数据以及所述第二特征数据进行特征融合，得到融合特征；
6、基于所述融合特征得到所述目标对象的生命体征信号。
7、在一种可能的实现方式中，所述获取目标时长内的关于目标对象的射频反射信号，包括：
8、向所述目标对象发射目标脉冲信号；
9、采集所述目标脉冲信号经过所述目标对象反射后的初始反射信号；
10、对所述初始反射信号进行预处理，得到所述射频反射信号。
11、在一种可能的实现方式中，基于所述射频反射信号得到第一特征数据，包括：
12、从所述射频反射信号中提取范围曲线；
13、确定所述范围曲线中的多个距离仓range bi n；
14、确定所述多个距离仓range bi n处的相位；
15、基于所述多个距离仓range bi n处的相位构建相位信号；
16、基于所述相位信号得到所述第一特征数据。
17、在一种可能的实现方式中，所述多帧图像数据为rgb编码数据，所述基于所述多帧图像数据得到第二特征数据，包括：
18、确定所述多帧图像数据中的关注区域，所述关注区域包括人脸区域；
19、根据确定的所述关注区域对所述多帧图像数据进行截取，得到对应的多个关注区域图像数据；
20、将所述多个关注区域图像数据从rgb编码数据转化为yuv编码数据，得到对应的多个关注区域色度数据；
21、基于所述多个关注区域色度数据得到所述第二特征数据。
22、在一种可能的实现方式中，所述基于所述多个关注区域色度数据得到所述第二特征数据，包括：
23、从所述多个关注区域色度数据中提取远程光电体积描记术信号；
24、基于所述远程光电体积描记术信号得到所述第二特征数据。
25、在一种可能的实现方式中，所述基于所述融合特征得到所述目标对象的生命体征信号，包括：
26、将所述融合特征输入预先训练的目标神经网络模型；
27、获取所述目标神经网络模型输出的所述生命体征信号。
28、在一种可能的实现方式中，所述目标神经网络模型的训练过程包括：
29、对待检测目标进行检测，得到关于所述待检测目标的射频反射信号、连续的多帧图像数据以及生命体征信号；
30、将所述生命体征信号与所述射频反射信号进行信号对齐后得到生命体征真值信号，以及将所述射频反射信号与多帧图像数据进行特征融合得到生命体征特征信号；
31、根据所述生命体征特征信号与生命体征真值信号构建训练数据集；
32、基于所述训练数据集对初始模型进行迭代训练；
33、当检测到所述初始模型满足预设条件时确定训练结束，得到所述目标神经网络模型。
34、第二方面，本专利技术实施例提供一种基于人因智能的生命体征检测设备，包括：
35、获取模块，用于获取关于目标对象的射频反射信号以及连续的多帧图像数据；
36、特征提取模块，用于基于所述射频反射信号得到第一特征数据；以及，基于所述多帧图像数据得到第二特征数据；
37、特征融合模块，用于对所述第一特征数据以及所述第二特征数据进行特征融合，得到融合特征；
38、处理模块，用于基于所述融合特征得到所述目标对象的生命体征信号。
39、第三方面，本专利技术实施例提供一种电子设备，包括：
40、至少一个处理器；以及
41、与所述处理器通信连接的至少一个存储器，其中：
42、所述存储器存储有可被所述处理器执行的程序指令，所述处理器调用所述程序指令能够执行第二方面所述的方法。
43、第四方面，本专利技术实施例提供一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质存储计算机指令，所述计算机指令使所述计算机执行第二方面所述的方法。
44、本专利技术实施例中，通过将毫米波雷达技术与远程光电体积描记术进行结合，将从毫米波雷达得到的射频反射信号提取出的特征与从录像视频中提取出的特征进行特征融合，从而可以更加准确的对目标对象进行生命体征的检测，进而克服现有技术中因为不同人之间反射信号的差异很大而导致的毫米波雷达检测结果不准确等问题。
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1.一种基于人因智能的生命体征检测方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述获取目标时长内的关于目标对象的射频反射信号，包括：
3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，基于所述射频反射信号得到第一特征数据，包括：
4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述多帧图像数据为RGB编码数据，所述基于所述多帧图像数据得到第二特征数据，包括：
5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述基于所述多个关注区域色度数据得到所述第二特征数据，包括：
6.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于所述融合特征得到所述目标对象的生命体征信号，包括：
7.根据权利要求6所述的方法，其特征在于，所述目标神经网络模型的训练过程包括：
8.一种基于人因智能的生命体征检测设备，其特征在于，包括：
9.一种电子设备，其特征在于，包括：
10.一种计算机可读存储介质，其特征在于，所述计算机可读存储介质存储计算机指令，所述计算机指令使所述计算机执行如权利要求1至7任一
11.一种边缘计算终端设备，其特征在于，包括：
...【技术特征摘要】
1.一种基于人因智能的生命体征检测方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述获取目标时长内的关于目标对象的射频反射信号，包括：
3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，基于所述射频反射信号得到第一特征数据，包括：
4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述多帧图像数据为rgb编码数据，所述基于所述多帧图像数据得到第二特征数据，包括：
5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述基于所述多个关注区域色度数据得到所述第二特征数据，包括：
【专利技术属性】
技术研发人员：请求不公布姓名，请求不公布姓名，请求不公布姓名，请求不公布姓名，
申请(专利权)人：北京津发科技股份有限公司，
类型：发明
国别省市：
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