一种基于毫米波感知的状态识别方法和装置制造方法及图纸

本发明专利技术公开了一种基于毫米波感知的状态识别方法和装置，涉及雷达探测技术领域。该方法包括：通过毫米波雷达采集至少一个用户对应的多个反射点；对多个反射点进行追踪，确定各用户对应的多个目标点；依据多个目标点的属性，输出各用户的状态。此方案可以应用于非接触式的环境中，无需摄像机进行信息采集，具有保护隐私、舒适性好等优点。舒适性好等优点。舒适性好等优点。

【技术实现步骤摘要】
一种基于毫米波感知的状态识别方法和装置


[0001]本专利技术涉及雷达探测
，特别是涉及一种基于毫米波感知的状态识别方法和装置。

技术介绍

[0002]现有技术中对检测目标进行状态识别通常采用下列三种技术：一是基于视频的状态识别技术，二是基于可穿戴传感器的状态识别技术，三是基于RF(RadioFrequency，射频)信号的状态识别技术。
[0003]其中，基于视频的状态识别技术由于用到摄像设备，对于一些敏感环境，如卧室、浴室等环境，会存在隐私泄露的风险；基于可穿戴设备的状态识别技术需要用户主动佩戴相关传感器设备，影响用户使用的舒适度，数据收集的连续性也依赖于用户的配合度，传感器由于佩戴在用户的不同部位，如手腕或脚踝等，获取的数据也主要关注完成某动作时该部位的变化，所以可识别动作较少，准确率也不是很高；基于RF信号的状态识别技术测得距离的分辨率远差于毫米波信号，定位与追踪不如毫米波精细。

技术实现思路

[0004]鉴于上述问题，提出了本专利技术以便提供一种克服上述问题或者至少部分地解决上述问题的一种基于毫米波感知的状态识别方法和装置。
[0005]依据本专利技术的第一方面，提供了一种基于毫米波感知的状态识别方法，所述方法包括：
[0006]通过毫米波雷达采集至少一个用户对应的多个反射点；
[0007]对多个所述反射点进行追踪，确定各所述用户对应的多个所述目标点；
[0008]依据多个所述目标点的属性，输出各所述用户的状态。
[0009]依据本专利技术的第二方面，提供了一种基于毫米波感知的状态识别装置，所述装置包括：
[0010]数据采集模块，用于通过雷达采集至少一个用户对应的多个反射点；
[0011]数据追踪模块，用于对多个所述反射点进行追踪，确定各所述用户对应的多个所述目标点；
[0012]状态输出模块，用于依据多个所述目标点的属性，输出各所述用户的状态。
[0013]本专利技术方案中，通过毫米波雷达采集目标区域内的至少一个用户的多个反射点，并对多个反射点进行追踪处理，筛选出每位用户对应的多个反射点，并作为有效的目标点，依据多个目标点的属性，准确地确定出每位用户对应的状态。其可以应用于非接触式的环境中，无需摄像机进行信息采集，具有保护隐私、舒适性好等优点。
[0014]上述说明仅是本专利技术技术方案的概述，为了能够更清楚了解本专利技术的技术手段，而可依照说明书的内容予以实施，并且为了让本专利技术的上述和其它目的、特征和优点能够更明显易懂，以下特举本专利技术的具体实施方式。
附图说明
[0015]通过阅读下文优选实施方式的详细描述，各种其他的优点和益处对于本领域普通技术人员将变得清楚明了。附图仅用于示出优选实施方式的目的，而并不认为是对本专利技术的限制。而且在整个附图中，用相同的参考符号表示相同的部件。
[0016]在附图中：
[0017]图1是本专利技术实施例提供的一种状态识别方法的步骤流程图；
[0018]图2是本专利技术实施例提供的另一种状态识别方法的步骤流程图；
[0019]图3是本专利技术实施例提供的一种识别坐和跌倒状态的步骤流程图；
[0020]图4是本专利技术实施例提供的一种识别走和跑状态的步骤流程图；
[0021]图5是本专利技术实施例提供的一种识别站立状态的步骤流程图；
[0022]图6是本专利技术实施例提供的一种基于神经网络的状态识别方法的步骤流程图；
[0023]图7是本专利技术实施例提供的一种神经网络的执行步骤流程图；
[0024]图8是本专利技术实施例提供的另一种神经网络的执行步骤流程图；
[0025]图9是本专利技术实施例提供的一种神经网络的训练方法的步骤流程图；
[0026]图10是本专利技术实施例提供的另一种神经网络的训练方法的步骤流程图；
[0027]图11是本专利技术实施例提供的一种基于毫米波感知的状态识别方法的步骤流程图；
[0028]图12是本专利技术实施例提供的另一种基于毫米波感知的状态识别方法的步骤流程图；
[0029]图13是本专利技术实施例提供的一种状态识别装置的框图；
[0030]图14是本专利技术实施例提供的一种基于神经网络的状态识别装置的框图；
[0031]图15是本专利技术实施例提供的一种神经网络的训练装置的框图；
[0032]图16是本专利技术实施例提供的一种基于毫米波感知的状态识别装置的框图。
具体实施方式
[0033]下面将参照附图更详细地描述本专利技术的示例性实施例。虽然附图中显示了本专利技术的示例性实施例，然而应当理解，可以以各种形式实现本专利技术而不应被这里阐述的实施例所限制。相反，提供这些实施例是为了能够更透彻地理解本专利技术，并且能够将本专利技术的范围完整的传达给本领域的技术人员。
[0034]参照图1，示出了本专利技术实施例提供的一种状态识别方法的步骤流程图，所述方法可以包括：
[0035]步骤101、获取用户对应的目标属性，其中，所述目标属性包括：位置信息和速度信息。
[0036]本专利技术实施例中，在雷达对位于目标区域内的用户进行数据采集时，由于人的身体不同部位均会反射毫米波，因此，每个用户对应的目标点均有多个，其目标点的属性可以包括：位置信息、速度信息以及信噪比信息等。
[0037]另外地，依据多个所述目标点的属性，可以确定出对应用户的目标属性。目标属性可以理解为将用户当作一个整体，用于表征用户对应的位置以及速度等。一种示例中，可以通过预设的追踪算法对多个目标点的属性进行处理，确定对应目标属性。另一种示例中，可以通过对多个目标点的属性采用取均值、中位数等方式确定对应的目标属性。
[0038]因此，可以通过对多个目标点的各属性采用取均值或取中位数等方式得到目标属性。依据目标属性，可以确定用户整体的位置以及速度变化。因此，所述目标属性可以包括位置信息和速度信息等。依据用户对应的不同状态，其位置信息、速度信息等基础信息的差异可以将不同状态区分为多个状态分组。
[0039]一种示例中，用户的状态可以包括以下至少一种：坐、跌倒、站立、走和跑。例如，可以将坐或跌倒确定为一组状态分组，走或跑为一组状态分组等。之后利用神经网络或区分同一状态分组对应的位置信息、速度信息等相关信息的差异等识别方式，准确得到用户对应的状态。
[0040]步骤102、依据所述位置信息和速度信息，确定所述用户变化的特征数据。
[0041]本专利技术实施例中，为了能够依据用户对应的不同状态之间的位置信息和速度信息的差异，将不同状态区分为多个状态分组。可以对连续多帧中所述用户对应的位置信息和速度信息进行记录。
[0042]示例性地，依据位置信息，例如通过获取到的Z轴信息，可以确定出用户对应的高度值，通过获取到的X轴、Y轴信息，可以确定出用户在XY平面上的位移，并可以依据位移和时间的关系，确定出用户对应的速度值。由此，可以将连续多帧中用户对应的高度值和速度值，确定为特征数据。其中，所述特征数据可以作为基础信本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种基于毫米波感知的状态识别方法，其特征在于，所述方法包括：通过毫米波雷达采集至少一个用户对应的多个反射点；对多个所述反射点进行追踪，确定各所述用户对应的多个所述目标点；依据多个所述目标点的属性，输出各所述用户的状态。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：监测所述用户的状态，依据所述状态形成所述用户对应的活动轨迹；依据所述活动轨迹，向所述用户输出提示信息。3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述方法应用于家居控制系统中，所述家居控制系统包括以下至少一种：灯光系统、空调系统。所述方法还包括：依据所述用户对应的活动轨迹，对所述家居控制系统进行调节。4.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：依据所述活动轨迹，确定所述用户对应的健康信息，并进行存储。5.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：依据所述活动轨迹，判断所述用户的救助情况；在确定所述用户需要救助的情况下，输出救助信息。6.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述对多个所述反射点进行追踪，确定各所述用户对应的多个所述目标点，包括：对多个所述反射点进行去噪处理；将经过去噪处理的多个所述反射点进行关联分析，确定各所述用户对应的多个所述目标点。7.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述目标点的属性包括：位置信息、速度信息和信噪比信息；所述依据多个所述目标点的属性，输出各所述用户的状态，包括：将多个所述目标点的属性输入到神经网络中进行处理，输出各所述用户对应的状态。8.根据权利要求7所述的方法，其特征在于，所述神经网络包括卷积层和全连接层，所述神经网络执行以下处理步骤：将所述多个目标点的属性通过所述卷积层进行卷积处理，得到对应的整体特征信息；将所述整体特征信息输入到所述全连接层进行分类，得到所述用户对应的状态。9.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述目标点的属性包括：位置信息和速度信息；所述依据多个所述目标点的属性，输出各所述用户的状态，包括：依据所述位...

【专利技术属性】
技术研发人员：张小东，贾槐真，李芝，徐翘楚，蒋小颖，
申请(专利权)人：北京米厘科技有限公司，
类型：发明
国别省市：