结合多模态数据的人体跌倒雷达感知修正方法及系统

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结合多模态数据的人体跌倒雷达感知修正方法及系统
申请号:CN202511294826
申请日期:2025-09-11
公开号:CN120802245A
公开日期:2025-10-17
类型:发明专利
摘要
本发明公开了一种结合多模态数据的人体跌倒雷达感知修正方法及系统,涉及医疗健康监测技术领域。该方法包括:获取目标监测区域的雷达回波数据及红外热成像数据;通过时空对齐预处理统一时间戳与空间坐标系,得到标准化多模态数据集;基于历史跌倒样本及真实标签构建跌倒感知偏差模型;最后将标准化数据输入模型得到雷达感知偏差值,据此修正原始雷达结果,获得精准跌倒感知结果。系统含数据获取、数据预处理、模型构建和感知修正模块。本发明解决了现有技术中单一雷达数据在复杂环境下易受多目标干扰、遮挡等因素影响,导致跌倒感知结果存在时间偏差或姿态误判的问题。
技术关键词
雷达回波数据 多模态 姿态偏差 样本 成像 医疗健康监测技术 修正方法 标签 人体轮廓 坐标系 坐标转换矩阵 距离信息 标识 修正系统 数据获取模块 像素