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申请/专利权人：深圳市震有智联科技有限公司
摘要：本发明公开了一种基于生物雷达的跌倒监测方法、系统、终端及存储介质，所述方法包括：获取预定时间内目标用户所处环境的点云数据，对所述点云数据进行聚类处理，得到目标点云数据；将所述目标点云数据输入至深度学习算法模型，得到人体目标信息；根据不同的监测内容对所述人体目标信息进行分析，得到分析结果，根据所述分析结果生成对应的跌倒告警事件，并对所述跌倒告警事件进行警报处理，以提醒所述目标用户的监护人员。本发明通过对生物雷达获取点云数据进行分析，以实时监测目标用户的状态，以便于在用户发生跌倒情况下进行快速告警响应，并及时通知用户的监护人员，以确保用户的安全。
主权项：1.一种基于生物雷达的跌倒监测方法，其特征在于，所述基于生物雷达的跌倒监测方法包括：获取预定时间内目标用户所处环境的点云数据，对所述点云数据进行聚类处理，得到目标点云数据；将所述目标点云数据输入至深度学习算法模型，输出人体目标信息，其中，所述深度学习算法模型根据训练集训练得到，所述训练集包括环境点云数据和所述环境点云数据对应的人体目标数据；根据不同的监测内容对所述人体目标信息进行分析，得到分析结果，根据所述分析结果生成对应的跌倒告警事件，并对所述跌倒告警事件进行警报处理，以提醒所述目标用户的监护人员；若所述监测内容为跌倒预测，所述根据不同的监测内容对所述人体目标信息进行分析，得到分析结果，根据所述分析结果生成对应的跌倒告警事件，具体包括：对所述人体目标信息进行计算处理，得到所述目标用户的三维坐标、位移信息、速度信息、加速度信息和所述点云数据的三维形状；将所述三维坐标、所述位移信息、所述速度信息、所述加速度信息和所述三维形状输入至时序性机器学习模型或深度学习模型，得到跌倒类型，其中，所述时序性机器学习模型或所述深度学习模型根据不同跌倒类型的训练集训练得到；根据所述跌倒类型匹配对应的处理方式，得到目标处理方式，若所述目标处理方式为告警处理，则根据所述处理方式生成跌倒告警事件。
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