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申请/专利权人：太原理工大学
摘要：本发明涉及超宽带雷达目标探测技术领域，目前基于雷达的人体呼吸识别研究，大部分是采用卷积神经网络进行识别，识别结果相较于机器学习提高较少。本发明提供一种基于卷积网络和BiGRU人体呼吸模式识别系统及方法，将雷达采集的回波信号通过预处理中的运动滤波和加窗处理加强回波信号中的生命体征信号，以及生命体征信号的周期性，使得呼吸信号更加容易识别，将预处理后的信号经过巴特沃斯滤波器滤波得到一维呼吸信号，将一维时域信号输入到网络模型中进行空间特征和时间特征提取，完成人体呼吸模式识别，确保减少人体由于设备原因而对呼吸信号造成影响，能够解决体感不适的问题，提高异常呼吸识别的准确率，确保个人隐私不被泄露。
主权项：1.一种基于卷积网络和BiGRU人体呼吸模式识别系统，其特征在于，包括超宽带雷达采集模块、数据处理模块、特征提取模块和呼吸模式识别模块，其中：所述超宽带雷达采集模块通过安装在预设检测空间内的超宽带雷达采集预设检测空间内的人体胸腔反射的回波信号；所述数据处理模块对回波信号进行预处理后，获得与回波信号对应的呼吸信号；所述特征提取模块从呼吸信号中提取呼吸信号的多维特征；所述呼吸模式识别模块采用卷积网络与BiGRU网络对呼吸信号特征进行捕捉，将所提取的多维特征作为完成训练的CNN-GRU网络模型的输入，通过CNN-GRU网络模型获取人体呼吸模式的分类结果。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 太原理工大学 基于卷积网络和BiGRU人体呼吸模式识别系统及方法
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