基于轻量化神经网络的毫米波雷达跌倒检测方法

本发明公开了一种基于轻量化神经网络的毫米波雷达跌倒检测方法包括以下步骤：S100、采集毫米波雷达原始信号；S200、数据预处理，得到速度‑时间图谱，提取速度‑时间图谱包络；S300、标记跌倒、起身动作，建立跌倒检测数据集；S400、搭建神经网络模型；S500、对神经网络模型训练与测试；S600、对神经网络的输出结果进行逻辑判别。在本方案中，通过原始信号采集丰富了数据集类别和数据量，通过对速度‑时间谱图进行包络提取，降低神经网络输入数据的维度，特定的数据集能够提高检测的准确率，使神经网络对数据特征进行学习，能够在小运算量下达到高的准确率，适用于毫米波雷达此类资源有限的环境，并通过逻辑判别进一步提高跌倒检测的准确率和鲁棒性。