【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及毫米波雷达点云处理及智能监测，特别是一种基于毫米波雷达点云聚类与特征分析的跌倒检测方法及系统。
技术介绍
1、随着科技的快速发展和人口老龄化的加剧，跌倒检测和监测已成为智能家居、养老护理及医疗监护等领域的重要需求。人体活动的实时检测，特别是跌倒的自动识别，能够显著提升居住环境的安全性，减少老年人意外跌倒带来的风险。然而，传统的人体检测方法，如基于图像的视觉检测技术，尽管在识别上有一定效果，却存在高成本、算法复杂、隐私泄露以及对环境光照依赖较强等问题，在实际应用中具有较大局限性。相比之下，毫米波雷达技术凭借其高分辨率、非接触式探测能力和对复杂光照条件的适应性，逐渐成为跌倒检测中的一种理想手段。毫米波雷达可以穿透一定范围的非金属障碍物，且能够在无光、强光等复杂环境中稳定工作，因而具备更广泛的适用性。然而，毫米波雷达在检测人体活动和跌倒事件时，由于仅提供点云数据，可能会受到数据噪声、环境干扰和特征提取难度的影响，导致检测准确性和稳定性受限。
2、因此，需要一种基于毫米波雷达的跌倒检测的高精度识别方法。
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【技术保护点】
1.基于毫米波雷达点云聚类与特征分析的跌倒检测方法，其特征在于：包括以下步骤：
2.如权利要求1所述的基于毫米波雷达点云聚类与特征分析的跌倒检测，其特征在于：所述步骤S3中的簇特征数据包括每个簇的关键特征，所述关键特征包括中心点位置、z轴方向的方差、倾斜角度、簇的高度和范围，以及计算出簇的扁平度和低处点云比例。
3.如权利要求1所述的基于毫米波雷达点云聚类与特征分析的跌倒检测，其特征在于：所述步骤S4中的平滑处理按照以下方式进行：
4.如权利要求1所述的基于毫米波雷达点云聚类与特征分析的跌倒检测，其特征在于：所述步骤S5具体按照以下
<...【技术特征摘要】
1.基于毫米波雷达点云聚类与特征分析的跌倒检测方法，其特征在于：包括以下步骤：
2.如权利要求1所述的基于毫米波雷达点云聚类与特征分析的跌倒检测，其特征在于：所述步骤s3中的簇特征数据包括每个簇的关键特征，所述关键特征包括中心点位置、z轴方向的方差、倾斜角度、簇的高度和范围，以及计算出簇的扁平度和低处点云比例。
3.如权利要求1所述的基于毫米波雷达点云聚类与特征分析的跌倒检测，其特征在于：所述步骤s4中的平滑处理按照以下方式进行：
4.如权利要求1所述的基于毫米波雷达点云聚类与特征分析的跌倒检测，其特征在于：所述步骤s5具体按照以下方式进行：
5.如权利要求1所述的基于毫米波雷达点云聚类与特征分析的跌倒检测，其特征在于：所述步骤s6具体按照以下方式进行：
6.如权利要求1所述的基于毫米波雷达点...
【专利技术属性】
技术研发人员：徐严涛，崔国龙，钱奔放，曹新达，邵烽智，胡涛，邢瀚洋，贾勇，黄培德，
申请(专利权)人：成都多谱测探科技有限公司，
类型：发明
国别省市：
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