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公开(公告)号：CN117056794A
公开(公告)日：2023-11-14
申请号：CN202310918630.6
申请日：2023-07-25
Applicant: 北京邮电大学
IPC: G06F18/241 , G06F18/213 , G06F18/10 , G06N3/0464 , G06N3/082
Abstract: 本发明提供一种非接触式液体成分识别模型训练方法、识别方法、系统及装置，在识别过程中利用毫米波雷达向设定距离范围内的液体发送频率由低到高的扫频信号，对获得的中频信号划分多个不同起始频率和结束频率的频段并分别进行快速傅里叶变换，得到设定范围内液体目标对多种频段毫米波信号的反射特征。通过定制的神经网络处理多频段反射特征，从中提取与待检测液体相关的反射特征，并进行液体成分的分类与识别，能够提高液体成分的识别精度，实现更细粒度的液体识别。其中，神经网络关注到反射特征中待识别液体所处距离单元所呈现的反射特性，能够实现待识别液体在设定距离范围内随机位置随机角度摆放时的精确识别结果。
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公开(公告)号：CN114818910A
公开(公告)日：2022-07-29
申请号：CN202210427438.2
申请日：2022-04-22
Applicant: 北京邮电大学
Abstract: 本发明提供一种非接触式血压检测模型训练方法、血压检测方法及装置，基于毫米波雷达的无线信号非接触式感知周期性脉搏，采用两阶段训练血压检测模型，引入基于长序列监督信息的预训练过程，通过迁移学习的方式将第一编码器训练后得到的参数直接应用至第二编码器，增强模型对血压相关特征的感知能力。引入卷积自注意力模型的多级注意力机制获取全局特征和局部上下文相关特征，能够显著提升血压特征的提取能力。通过对反射的调频连续波进行短时傅里叶变换对三维空间内各个子区域的反射波进行分割处理，并基于自相关系数的最大化波束形成处理算法进行动脉脉搏信号的感知，精准感知到腕动脉所在位置，稳定而准确地感知与恢复出手腕动脉的脉搏波信号。
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公开(公告)号：CN114818910B
公开(公告)日：2023-04-28
申请号：CN202210427438.2
申请日：2022-04-22
Applicant: 北京邮电大学
IPC: G06F18/214 , G06N3/0464 , G06N3/08
Abstract: 本发明提供一种非接触式血压检测模型训练方法、血压检测方法及装置，基于毫米波雷达的无线信号非接触式感知周期性脉搏，采用两阶段训练血压检测模型，引入基于长序列监督信息的预训练过程，通过迁移学习的方式将第一编码器训练后得到的参数直接应用至第二编码器，增强模型对血压相关特征的感知能力。引入卷积自注意力模型的多级注意力机制获取全局特征和局部上下文相关特征，能够显著提升血压特征的提取能力。通过对反射的调频连续波进行短时傅里叶变换对三维空间内各个子区域的反射波进行分割处理，并基于自相关系数的最大化波束形成处理算法进行动脉脉搏信号的感知，精准感知到腕动脉所在位置，稳定而准确地感知与恢复出手腕动脉的脉搏波信号。
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公开(公告)号：CN117056794B
公开(公告)日：2025-05-16
申请号：CN202310918630.6
申请日：2023-07-25
Applicant: 北京邮电大学
IPC: G06F18/241 , G06F18/213 , G06F18/10 , G06N3/0464 , G06N3/082
Abstract: 本发明提供一种非接触式液体成分识别模型训练方法、识别方法、系统及装置，在识别过程中利用毫米波雷达向设定距离范围内的液体发送频率由低到高的扫频信号，对获得的中频信号划分多个不同起始频率和结束频率的频段并分别进行快速傅里叶变换，得到设定范围内液体目标对多种频段毫米波信号的反射特征。通过定制的神经网络处理多频段反射特征，从中提取与待检测液体相关的反射特征，并进行液体成分的分类与识别，能够提高液体成分的识别精度，实现更细粒度的液体识别。其中，神经网络关注到反射特征中待识别液体所处距离单元所呈现的反射特性，能够实现待识别液体在设定距离范围内随机位置随机角度摆放时的精确识别结果。
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