基于卷积神经网络的毫米波雷达跌倒检测方法及系统

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基于卷积神经网络的毫米波雷达跌倒检测方法及系统
申请号:CN202511340616
申请日期:2025-09-19
公开号:CN120847748B
公开日期:2025-11-25
类型:发明专利
摘要
本发明公开了基于卷积神经网络的毫米波雷达跌倒检测方法及系统,具体涉及雷达信号处理技术领域,用于解决多目标共存场景下因点云粘连导致的跌倒误判问题;通过提取目标点云簇的微动时频特征,针对空间邻近目标同步计算微动特征互相关性和多普勒相位随机游走扩散系数,依据互相关性低于分离阈值且扩散系数差异超出生理差异阈值判定独立生物体目标;进而分析各独立目标在跌倒时间窗内的点云空间密度熵值变化率,当变化率超临界值时对点云降权处理,将降权后的时空特征输入卷积神经网络识别跌倒动作;实现在强干扰环境下的高精度跌倒检测。
技术关键词
跌倒检测方法 离散采样点 点云空间 生成三维点云 多普勒 局部运动模式 调频连续波 序列 密度 波形 加速度 分布直方图 卷积神经网络识别 雷达信号处理技术 恒虚警率检测 跌倒检测系统 回波 中频信号