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申请/专利权人：西京学院
摘要：本发明公开了基于深度学习的雷达探测室内人员跌倒的方法，包括步骤：1、收集人和宠物的跌倒姿态的相关数据，构建数据集，划分训练集和测试集；2、建立检测模型RadarNet，并选择检测模型RadarNet的待优化参数；3、训练检测模型RadarNet，得到检测模型RadarNet的最佳参数值；4、构建FMCW雷达系统，通过多普勒特征测距判定跌倒体与地面距离，从而判定跌倒体的行为是否构成跌倒行为；5、雷达接收到跌倒信号后，利用训练好的检测模型RadarNet分类出触发跌倒行为的跌倒体是人或宠物，如果是人，则检测呼吸和其它细微活动；否则，不执行任何检测；6、训练好的检测模型RadarNet的接受端根据判定结果做出相应的响应，迅速地检测室内人员的呼吸和细微运动，从而判定室内人员的状态。
主权项：1.基于深度学习的雷达探测室内人员跌倒的方法，其特征在于，包括如下步骤：步骤1、收集不同场景下人和宠物的跌倒姿态的相关数据，构建出跌倒检测的数据集，划分训练集和测试集；步骤2、建立基于深度学习的雷达探测室内人员跌倒的检测模型RadarNet，并选择检测模型RadarNet的待优化参数；步骤3、利用训练集训练检测模型RadarNet，得到检测模型RadarNet的最佳参数值；步骤4、构建毫米波FMCW雷达系统，通过多普勒特征测距判定跌倒体与地面距离，从而判定跌倒体的行为是否构成跌倒行为；步骤5、毫米波FMCW雷达接收到跌倒信号后，利用训练好的检测模型RadarNet分类出触发跌倒行为的跌倒体是人或宠物，如果是人，则检测呼吸和其它细微活动；否则，不执行任何检测；步骤6、训练好的检测模型RadarNet的接受端根据判定结果做出相应的响应，选择发出警报或不发出警报。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 西京学院 基于深度学习的雷达探测室内人员跌倒的方法
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