【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及光纤传感、深度学习与自适应神经网络领域，具体为一种基于光纤传感技术的高灵敏度人体体动检测系统。
技术介绍
1、光纤传感技术利用光纤作为传感器，旨在通过光纤传感器捕捉微小的光学变化，实现对环境中特定物理量的高灵敏度检测，通过布置光纤传感器阵列，基于光纤传感技术的高灵敏度人体体动检测系统能够实时感知微小的光学变化，为人体体动提供更精确的监测手段，深度学习技术是一种基于神经网络的计算模型，旨在通过多层次的抽象和学习解决复杂的非线性关系和模式识别任务，在人体体动检测系统中，深度学习技术通过大量的数据训练模型，自动学习和提取人体运动的抽象特征，使系统能够更准确地识别和分类不同的体动模式，使得体动检测系统能够适应各种复杂的场景和变化，提高基于光纤传感技术的高灵敏度人体体动检测系统的智能化水平。
2、自适应神经网络技术是一种能够动态调整系统参数的先进方法，旨在解决传统体动检测系统在不同环境和使用条件下的灵敏度难以调整的问题，通过引入自适应神经网络，使基于光纤传感技术的高灵敏度人体体动检测系统具备自动学习和适应环境变化的能力，系统能够根据外部输入、用户行为和环境条件的变化，自动调整神经网络的权重、结构参数，以实现对新信息的快速适应和学习，通过整合自适应神经网络技术，系统能够实时根据环境变化和用户需求调整光纤传感器的灵敏度，使得系统能够更灵活地适应不同场景，确保在各种体动监测应用中保持高灵敏度，同时减少对用户的手动调整需求，提高系统的自主性和适应性。
3、而现有的基于光纤传感技术的高灵敏度人体体动检测系统在面
技术实现思路
1、本专利技术的目的在于提供一种基于光纤传感技术的高灵敏度人体体动检测系统，以解决上述
技术介绍
中提出的现有的基于光纤传感技术的高灵敏度人体体动检测系统在面对复杂环境时存在的系统性能稳定性较差与灵敏度较低的问题，包括温度波动较大、光照强烈的情况下，系统受到干扰而产生误报与漏报的问题，并且系统存在的对于不同个体之间的生理特征和多样性体动模式的泛化性能受限的问题，以及系统对于实时体动检测和响应能力无法满足对即时性较高的应用需求的问题。
2、为实现上述目的，本专利技术提供如下技术方案：一种基于光纤传感技术的高灵敏度人体体动检测系统，包括光纤传感阵列模块、光信号采集与处理模块、人体体动分析模块、灵敏度调节模块、系统监测与报警模块、用户接口与通知模块，其特征在于：所述光纤传感阵列模块用于布局和配置光纤传感器，以构建一个全方位的感知检测系统，所述光信号采集与处理模块用于获取通过光纤传感器传递的光学信号，并进行高效的信号处理，包括噪声抑制、滤波和数据预处理，以确保从传感器中提取的信息准确、可靠，并为后续的分析提供清晰的数据基础，所述人体体动分析模块包括人体特征提取单元和人体体动检测单元，所述人体特征提取单元用于从光纤传感器采集到的光信号中提取相关的人体特征，包括运动模式与生理指标，为后续的体动检测与分析提供丰富的信息，所述人体体动检测单元提出基于深度学习的体动检测算法用于学习并识别复杂的人体运动模式，包括床上体动以及心率与呼吸频率的生理特征，从而实现对不同体动的准确检测，所述灵敏度调节模块提出基于神经网络的灵敏度自适应调节算法用于识别与人体活动的相关特征，根据实时采集到的光学信号，结合神经网络技术，动态地学习和适应不同环境下的人体体动模式，实现系统对人体体动检测的智能调节，所述系统监测与报警模块用于实时监测人体体动信息，监控系统运行状态，并在检测到异常与紧急情况时触发报警，所述用户接口与通知模块用于系统与用户实时交互，负责向用户发送通知与报警信息，以确保用户能够迅速获知系统监测到的重要事件。
3、优选的，所述光纤传感阵列模块通过布置高灵敏度光纤传感器阵列，包括光纤传感器的选择、布局设计以及与系统的连接，实时捕捉周围环境中的微小光学变化，确保有效地感知人体体动引起的光学信号变化。
4、优选的，所述光信号采集与处理模块采集通过光纤传感阵列模块获取的多种光信号，并对采集到的光信号进行预处理操作以去除噪声和干扰，确保系统对微小生理变化的高灵敏度检测，从而为后续的人体体动分析提供可靠的数据支持。
5、优选的，所述人体体动分析模块包括人体特征提取单元，所述人体特征提取单元通过从复杂的信号中提取关键特征，识别并提取人体的体动与生理特征，包括运动模式、生理指标，高效地捕捉到与人体体动相关的生理信号，为后续的体动分析提供具有代表性和区分度的特征集。
6、优选的，所述人体体动分析模块包括人体体动检测单元，所述人体体动检测单元提出基于深度学习的体动检测算法，通过对大量实时数据的分析，结合时序信息和空间特征，实现对多种体动检测的识别并区分不同的人体体动模式，确保系统对体动变化的高效监测和准确分类。
7、具体的，所述基于深度学习的体动检测算法具体如下：首先，通过yolov3算法将光纤传感器采集到的人体信息直接划分为不相交的小方块，然后预测中心点位于小方块内的目标，yolov3预测目标边框计算公式具体表示为：
8、
9、
10、
11、
12、其中，表示目标边框函数，与表示目标边框的中心坐标，代表检测目标在图像中的位置，表示目标边框的位置参数，用于调整先验框以准确地匹配检测目标的位置，表示目标边框的大小参数，用于调整先验框的大小以适应检测目标的尺寸，表示sigmoid激活函数，与分别表示预测边界框的中心坐标相对于小方块与中心坐标的偏移参数，表示预测边界框的位置相对于先验位置的偏移参数，与分别表示预测边界框的宽度与高度相对于先验宽度的偏移参数，表示指数函数，表示被划分的小方块的中心坐标函数，表示对于与所在位置的温度变化的权重因子，表示温度变化量，表示对于与所在位置的光照变化的权重因子，表示光照变化量，与分别表示被划分的小方块的位置和大小的先验尺寸，通过yolov3算法从输入信息中准确地检测人体目标的位置和边界框，为后续体动检测关键点提取和深度学习分类器提供准确的人体目标位置信息，从而提高整个体动检测系统的鲁棒性和性能，其次，构建深度神经网络模型对输入信息进行特征提取以实现对人体骨骼关键点提取，构建的深度神经网络模型包括16个卷积层、5个池化层以及3个全连接层，卷积层的具体公式表示为：
13、
14、其中，表示深度神经网络第层的卷积输出函数，表示深度神经网络第层的卷积核权重矩阵，表示深度神经网络第层的激活输出函数，表示第层的偏置项，表示卷积操作，卷积操作有助于检测人体骨骼信息中的边缘特征，进一步在卷积层之后的特征信息被展平成一维向量，通过全连接层进行分类，并学习输入数据的高级表示，最终输出网络对输入的分类，池化本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.一种基于光纤传感技术的高灵敏度人体体动检测系统，包括光纤传感阵列模块、光信号采集与处理模块、人体体动分析模块、灵敏度调节模块、系统监测与报警模块、用户接口与通知模块，其特征在于：所述光纤传感阵列模块用于布局和配置光纤传感器，以构建一个全方位的感知检测系统，所述光信号采集与处理模块用于获取通过光纤传感器传递的光学信号，并进行高效的信号处理，包括噪声抑制、滤波和数据预处理，以确保从传感器中提取的信息准确、可靠，并为后续的分析提供清晰的数据基础，所述人体体动分析模块包括人体特征提取单元和人体体动检测单元，所述人体特征提取单元用于从光纤传感器采集到的光信号中提取相关的人体特征，包括运动模式与生理指标，为后续的体动检测与分析提供丰富的信息，所述人体体动检测单元提出基于深度学习的体动检测算法用于学习并识别复杂的人体运动模式，包括床上体动以及心率与呼吸频率的生理特征，从而实现对不同体动的准确检测，所述灵敏度调节模块提出基于神经网络的灵敏度自适应调节算法用于识别与人体活动的相关特征，根据实时采集到的光学信号，结合神经网络技术，动态地学习和适应不同环境下的人体体动模式，实现系统对人体体动检测的
2.一种基于光纤传感技术的高灵敏度人体体动检测系统，其特征在于，所述光纤传感阵列模块通过布置高灵敏度光纤传感器阵列，包括光纤传感器的选择、布局设计以及与系统的连接，实时捕捉周围环境中的微小光学变化，确保有效地感知人体体动引起的光学信号变化。
3.一种基于光纤传感技术的高灵敏度人体体动检测系统，其特征在于，所述光信号采集与处理模块采集通过光纤传感阵列模块获取的多种光信号，并对采集到的光信号进行预处理操作以去除噪声和干扰，确保系统对微小生理变化的高灵敏度检测，从而为后续的人体体动分析提供可靠的数据支持。
4.一种基于光纤传感技术的高灵敏度人体体动检测系统，其特征在于，所述人体体动分析模块包括人体特征提取单元，所述人体特征提取单元通过从复杂的信号中提取关键特征，识别并提取人体的体动与生理特征，包括运动模式、生理指标，高效地捕捉到与人体体动相关的生理信号，为后续的体动分析提供具有代表性和区分度的特征集。
5.一种基于光纤传感技术的高灵敏度人体体动检测系统，其特征在于，所述人体体动分析模块包括人体体动检测单元，所述人体体动检测单元提出基于深度学习的体动检测算法，通过对大量实时数据的分析，结合时序信息和空间特征，实现对多种体动检测的识别并区分不同的人体体动模式，确保系统对体动变化的高效监测和准确分类。
6.一种基于光纤传感技术的高灵敏度人体体动检测系统，其特征在于，关键点之间的部分亲和力场计算公式表示为：
7.一种基于光纤传感技术的高灵敏度人体体动检测系统，其特征在于，所述灵敏度调节模块提出基于神经网络的灵敏度自适应调节算法，利用神经网络模型学习体动模式的变化规律，通过不断优化模型参数并动态调整光纤传感器的感知灵敏度，确保在不同场景下对微小的人体体动变化具有高度敏感性。
8.一种基于光纤传感技术的高灵敏度人体体动检测系统，其特征在于，提出控制误差的评估方法，将神经网络学习误差与控制误差进行关联，用于算法性能的分析，通过卷积的方法，对系统的控制误差进行评估，并将控制误差与神经网络学习误差进行关联，基于光纤传感技术的高灵敏度人体体动检测系统的反馈控制误差具体表示为：
9.一种基于光纤传感技术的高灵敏度人体体动检测系统，其特征在于，所述系统监测与报警模块通过监测整个系统的运行状态，包括光纤传感器的连接状态、光信号采集的稳定性以及体动检测的反馈结果，通过设置合理的报警阈值，实现对异常体动与系统故障的实时监测，并触发报警机制，以通知系统用户。
10.一种基于光纤传感技术的高灵敏度人体体动检测系统，其特征在于，所述用户接口与通知模块通过提供系统与用户之间的交互界面，使得用户能够监视体动信息、调整系统参数，并通过通知方式向用户发送警报信息，确保用户能够及时了解到相关的体动监测结果。
...【技术特征摘要】
1.一种基于光纤传感技术的高灵敏度人体体动检测系统，包括光纤传感阵列模块、光信号采集与处理模块、人体体动分析模块、灵敏度调节模块、系统监测与报警模块、用户接口与通知模块，其特征在于：所述光纤传感阵列模块用于布局和配置光纤传感器，以构建一个全方位的感知检测系统，所述光信号采集与处理模块用于获取通过光纤传感器传递的光学信号，并进行高效的信号处理，包括噪声抑制、滤波和数据预处理，以确保从传感器中提取的信息准确、可靠，并为后续的分析提供清晰的数据基础，所述人体体动分析模块包括人体特征提取单元和人体体动检测单元，所述人体特征提取单元用于从光纤传感器采集到的光信号中提取相关的人体特征，包括运动模式与生理指标，为后续的体动检测与分析提供丰富的信息，所述人体体动检测单元提出基于深度学习的体动检测算法用于学习并识别复杂的人体运动模式，包括床上体动以及心率与呼吸频率的生理特征，从而实现对不同体动的准确检测，所述灵敏度调节模块提出基于神经网络的灵敏度自适应调节算法用于识别与人体活动的相关特征，根据实时采集到的光学信号，结合神经网络技术，动态地学习和适应不同环境下的人体体动模式，实现系统对人体体动检测的智能调节，所述系统监测与报警模块用于实时监测人体体动信息，监控系统运行状态，并在检测到异常与紧急情况时触发报警，所述用户接口与通知模块用于系统与用户实时交互，负责向用户发送通知与报警信息，以确保用户能够迅速获知系统监测到的重要事件。
2.一种基于光纤传感技术的高灵敏度人体体动检测系统，其特征在于，所述光纤传感阵列模块通过布置高灵敏度光纤传感器阵列，包括光纤传感器的选择、布局设计以及与系统的连接，实时捕捉周围环境中的微小光学变化，确保有效地感知人体体动引起的光学信号变化。
3.一种基于光纤传感技术的高灵敏度人体体动检测系统，其特征在于，所述光信号采集与处理模块采集通过光纤传感阵列模块获取的多种光信号，并对采集到的光信号进行预处理操作以去除噪声和干扰，确保系统对微小生理变化的高灵敏度检测，从而为后续的人体体动分析提供可靠的数据支持。
4.一种基于光纤传感技术的高灵敏度人体体动检测...
【专利技术属性】
技术研发人员：李鸿翔，钱意佐，郑志伟，
申请(专利权)人：嘉兴元贝贝科技有限公司，
类型：发明
国别省市：
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