公开(公告)号：CN119291630A

公开(公告)日：2025-01-10

申请号：CN202411174239.0

申请日：2024-08-26

Applicant: 许昌学院

Inventor： 杨丰硕 ,  路凯 ,  杜根远 ,  申佳文 ,  葛志洲 ,  郑恒 ,  张向群 ,  屈航 ,  靳标

IPC: G01S7/41 ,  G01S13/88 ,  A61B5/0507 ,  A61B5/11 ,  G06F18/241 ,  G06F18/232 ,  G06N3/0455

Abstract: 本发明公开了一种基于毫米波雷达感知的人体跌倒识别方法，包括：使用毫米波雷达采集多种人体动作的回波数据；对回波数据进行处理，分别得到人体动作的点云数据；使用DBSCAN聚类方法将点云数据进行聚类，基于中心点将点云分为不同的聚类，再将得到的点云数据输入到深度神经网络中，捕捉点云数据的空间结构和依赖关系信息，并以此识别人体动作的类别，输出人体跌倒识别结果。本发明设计融合PointNet网络和Transformer模块的深度神经网络模型，使用该模型能够增强对点云的空间关系的描述，进而提高了对人体跌倒识别的判断，降低了误报和虚报率；本发明通过毫米波雷达信号感知人体姿态和动作，实现人体跌倒的识别，具备抗干扰性能好、识别准确率高等诸多优点。