CN112155540A - 一种复杂物体的采集成像系统及方法 - Google Patents

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Abstract

本发明属于采集成像系统技术领域，尤其涉及一种复杂物体的采集成像系统及方法，该系统包括：发射端，发射端为MIMO雷达，用于发射雷达信号；接收端，接收端与发射端相匹配，用于接收反射雷达信号；处理端，处理端用于根据反射雷达信号，进行人体定位，还用于根据反馈的雷达信号进行体态识别，还用于根据反射雷达信号进行体征识别，还用于对识别的体征数据进行分析，当分析结果为体征异常时，发出警报信号；管理端，用于接收警报信号，还用于查看处理端的分析结果。使用本系统，可以稳定无感知的完成人体的检测，不影响被检测者的日常行动。

Description

一种复杂物体的采集成像系统及方法
技术领域
本发明属于采集成像系统技术领域，尤其涉及一种复杂物体的采集成像系统及方法。
背景技术
随着生活节奏的加快，人们的生活压力越来越大，越来越多的人处于亚健康状态。同时，随着社会老龄化问题的日益凸显，越来越多空巢老人的健康问题，尤其是突发性状况受到广泛关注。因此，在养老家居领域，如何感知家里有人无人、跌倒监测以及关乎于呼吸暂停、呼吸心跳数据等生理体征检测，这些都渐成刚需，却也成痛点，亟待技术突破来填补空白。
为了解决上述问题，出现了一些监测系统，如，通过摄像头进行监控，通过体征传感器采集生理特征等等。但是，通过摄像头检测时经常出现被遮挡的情况，如遇到雨、雾、尘的时候，并且，摄像头在光线不好时拍摄效果也不理想；而体征传感器在采集体征数据的同时，由于被采集者身上带着体征传感器，这些人群的日常行动同样会受到影响，某些行动本来就不是很方便的人们会行动更不方便。因此，现有的监测系统，使用的实际效果及被检测者的实际体验都不理想。
因此，需要一种复杂物体的采集成像系统及方法，在能够稳定无感知的完成人体检测的同时，还不影响被检测者的日常行动。
发明内容
本发明的目的在于，提供一种复杂物体的采集成像系统及方法，能够在稳定完成人体检测的同时，不影响被检测者的日常行动。
本发明提供的基础方案为：
一种复杂物体的采集成像系统，包括：
发射端，发射端为MIMO雷达，用于发射雷达信号；
接收端，接收端与发射端相匹配，用于接收反射雷达信号；
处理端，处理端用于根据反射雷达信号，进行人体定位，还用于根据反馈的雷达信号进行体态识别，还用于根据反射雷达信号进行体征识别，还用于对识别的体征数据进行分析，当分析结果为体征异常时，发出警报信号；
管理端，用于接收警报信号，还用于查看处理端的分析结果。
基础方案工作原理及有益效果：
MIMO雷达，即多输入多输出(Multiple-input Multiple-output)雷达，与普通雷达相比，拥有出色的抗截获、抗干扰和虚拟阵能力。
使用本系统，发射端发射雷达信号后，接收端接收反射雷达信号。之后，处理端根据反馈的雷达信号，进行人体定位，用雷达信号进行人体定位，其中的原理属于现有技术，在此不再赘述。
处理端还根据反馈的雷达信号进行体态识别及体征识别，并对识别的体征数据进行分析，分析的方式可以是和预设的阈值进行对比，或其他方式，如果分析结果为体征异常，则给管理端发出警报信号。工作人员通过管理端接收到警报信号后，可以及时对体征数据异常的监测人员进行护理或救治。当工作人员想要查看当前的监测情况时，也可以通过管理端直接查看。
使用本系统，可以在稳定无感知的完成人体检测的同时，不影响被检测者的日常行动。
进一步，通过检测人体的胸腔上下起伏的震动，进行体征识别，包括呼吸频率、心率和心率变异性。
这些体征能够真实的反应被监测者的当前身体状况。
进一步，处理端进行体征识别时，根据发射的雷达信号，用ARMA模型产生频谱功率密度模型，再根据频谱功率分布中的峰值位置来识别体征数据。
ARMA模型也叫自回归滑动平均模型，是研究时间序列的重要方法。用这样的方法，能够准确的获得目标个体的体征数据。
进一步，处理端对体征数据进行分析时，根据对应于心率的频谱峰值的宽度来分析心率变异性。
根据心率变异率，可以更好的了解目标个体的当前状况。
进一步，处理端还用于根据反射雷达信号识别移动中个体的步态及步速，本根据识别结果判断识别移动中的个体是否是老年人，若移动中的个体为老年人，且该个体移动过程中，体态突然由移动变成坐或躺，处理端给管理端发送跌倒信号。
通过移动(行走)时的体态及速度，可以识别移动的个体是否是老年人。老年人通常不会在移动过程中突然坐下或躺下，而是会在到达休息点后站立一小会儿再缓缓的坐下或躺下，并且坐下或躺下的动作会比较轻缓。如果老年人在移动中突然由站变成了坐或者躺，则说出现了异常，很有可能是老人在行走的过程中摔倒了，由于老人摔倒后易出现骨折等情况，并且摔到后，老人的体征数据不一定会到达让处理端发出警报信号的范围，因此，处理端给管理端发送跌倒信号，通知工作人员前来对老人进行查看和照顾。
进一步，管理端若同时接收到跌倒信号及警报信号，则发出急救提醒信号，急救提醒信号包括拨打急救电话。
若管理端同时接收到跌倒信号及警报信号，则说明不仅出现了老年人跌倒的情况，并且后果严重，跌倒者的体征已经出现异常。因此，管理端发出急救提醒信号，让工作人员第一时间拨打急救电话，使跌倒的老人及时得到救治。
进一步，处理端还用于根据反射雷达信号识别目标所在位置，跌倒信号包括跌倒者所在位置。
这样的设置，方便工作人员及时到达跌倒人员的身边，查看其身体情况。
进一步，处理端还用于根据发射雷达信号对目标用3D建模的方式进行姿态模拟，跌倒信号还包括跌倒目标倒地时的姿态模拟图。
工作人员可以及时了其跌倒时的情况，便于对其进行针对性的检查和护理。
进一步，雷达信号为毫米波信号或微波信号。
这样的波段，能够较好的对人体进行检测。
本发明提供基础方案二：一种复杂物体的采集成像方法，使用上述复杂物体的采集成像系统。
附图说明
图1为本发明一种复杂物体的采集成像系统实施例一的逻辑框图。
具体实施方式
下面通过具体实施方式进一步详细说明：
实施例一
如图1所示，一种复杂物体的采集成像系统，包括发射端、接收端、处理端和管理端。发射端为MIMO雷达发射器，接收端为与接发射端相匹配的接收器；本实施例中处理端为华为云服务器，接收端通过路由器与处理端通信。管理端为装载对应APP的智能手机，管理端通过5G模块与处理端通信。
发射端为MIMO雷达，用于发射雷达信号；其中，雷达信号为毫米波信号或微波信号。因为这样的波段，能够较好的对人体进行检测。
接收端与发射端相匹配，用于接收反射雷达信号；
处理端用于根据反射雷达信号，进行人体定位，还用于根据反馈的雷达信号进行体态识别，还用于根据反射雷达信号进行体征识别，本实施例中，识别的体征包括呼吸频率、心率和心率变异性。具体的，处理端进行体征识别时，根据发射的雷达信号，用ARMA模型产生频谱功率密度模型，再根据频谱功率分布中的峰值位置来识别体征数据。除此外，处理端对体征数据进行分析时，还根据对应于心率的频谱峰值的宽度来分析心率变异性。
处理端还用于对识别的体征数据进行分析，当分析结果为体征异常时，发出警报信号。
管理端用于接收警报信号，还用于查看处理端的分析结果。
具体实施过程如下：
使用本系统，发射端发射雷达信号后，接收端接收反射雷达信号。之后，处理端根据反馈的雷达信号，进行人体定位，用雷达信号进行人体定位，其中的原理属于现有技术，在此不再赘述。
处理端还根据反馈的雷达信号进行体态识别及体征识别，本实施例中，根据发射的雷达信号，用ARMA模型产生频谱功率密度模型，再根据频谱功率分布中的峰值位置来识别体征数据。ARMA模型也叫自回归滑动平均模型，是研究时间序列的重要方法。用这样的方法，能够准确的获得目标个体的体征数据。除此，还根据对应于心率的频谱峰值的宽度来分析心率变异性。根据心率变异率，可以更好的了解目标个体的当前状况。
之后，处理端对识别的体征数据进行分析，分析的方式可以是和预设的阈值进行对比，或其他方式，如果分析结果为体征异常，则给管理端发出警报信号。工作人员通过管理端接收到警报信号后，可以及时对体征数据异常的监测人员进行护理或救治。当工作人员想要查看当前的监测情况时，也可以通过管理端直接查看。
使用本系统，可以在稳定完成人体检测的同时，不影响被检测者的日常行动。
本发明的另一目的，还提供一种复杂物体的采集成像方法，使用上述复杂物体的采集成像系统。
实施例二
与实施例一不同的是，本实施例中，处理端还用于根据反射雷达信号识别移动中个体的步态及步速，并根据识别结果判断识别移动中的个体是否是老年人，若移动中的个体为老年人，且该个体在移动时体态由移动变成坐或躺，并且体态改变所用的时间小于预设时长，则处理端给管理端发送跌倒信号。
处理端还用于根据反射雷达信号识别目标所在位置，跌倒信号包括跌倒者所在位置。处理端还用于根据发射雷达信号对目标用3D建模的方式进行姿态模拟，跌倒信号还包括跌倒目标倒地时的姿态模拟图。
管理端若同时接收到跌倒信号及警报信号，则发出急救提醒信号，急救提醒信号包括拨打急救电话。
具体实施过程：
通过移动(行走)时的体态及速度，可以识别移动的个体是否为老年人，具体的算法内容属于现有技术，在此不再赘述。
老年人通常不会在移动过程中突然坐下或躺下，而是会在到达休息点后站立一小会儿再缓缓的坐下或躺下，并且坐下或躺下的动作会比较轻缓。若老年人体移动时体态由移动变成坐或躺，并且体态改变所用的时间小于预设时长，则很有可能是老人在行走的过程中摔倒了，导致其突然由站变成了坐或者躺。
由于老人摔倒后易出现骨折等情况，并且摔到后，老人的体征数据不一定会到达让处理端发出警报信号的范围，因此，处理端给管理端发送跌倒信号，通知工作人员前来对老人进行查看和照顾。
由于跌倒信号包括跌倒者所在位置，工作人员可以及时到达跌倒人员的身边，查看其身体情况。由于跌倒信号还包括跌倒目标倒地时的姿态模拟图，工作人员可以及时了其跌倒时的情况，便于对其进行针对性的检查和护理。
若管理端同时接收到跌倒信号及警报信号，则说明不仅出现了老年人跌倒的情况，并且后果严重，跌倒者的体征已经出现异常。因此，管理端发出急救提醒信号，让工作人员第一时间拨打急救电话，使跌倒的老人及时得到救治。
以上所述的仅是本发明的实施例，方案中公知的具体结构及特性等常识在此未作过多描述，所属领域普通技术人员知晓申请日或者优先权日之前发明所属技术领域所有的普通技术知识，能够获知该领域中所有的现有技术，并且具有应用该日期之前常规实验手段的能力，所属领域普通技术人员可以在本申请给出的启示下，结合自身能力完善并实施本方案，一些典型的公知结构或者公知方法不应当成为所属领域普通技术人员实施本申请的障碍。应当指出，对于本领域的技术人员来说，在不脱离本发明结构的前提下，还可以作出若干变形和改进，这些也应该视为本发明的保护范围，这些都不会影响本发明实施的效果和专利的实用性。本申请要求的保护范围应当以其权利要求的内容为准，说明书中的具体实施方式等记载可以用于解释权利要求的内容。

Claims (10)

1.一种复杂物体的采集成像系统，其特征在于，包括：
发射端，发射端为MIMO雷达，用于发射雷达信号；
接收端，接收端与发射端相匹配，用于接收反射雷达信号；
处理端，处理端用于根据反射雷达信号，进行人体定位，还用于根据反馈的雷达信号进行体态识别，还用于根据反射雷达信号进行体征识别，还用于对识别的体征数据进行分析，当分析结果为体征异常时，发出警报信号；
管理端，用于接收警报信号，还用于查看处理端的分析结果。
2.根据权利要求1所述的复杂物体的采集成像系统，其特征在于：识别的体征包括呼吸频率、心率和心率变异性。
3.根据权利要求2所述的复杂物体的采集成像系统，其特征在于：处理端进行体征识别时，根据发射的雷达信号，用ARMA模型产生频谱功率密度模型，再根据频谱功率分布中的峰值位置来识别体征数据。
4.根据权利要求3所述的复杂物体的采集成像系统，其特征在于：处理端对体征数据进行分析时，根据对应于心率的频谱峰值的宽度来分析心率变异性。
5.根据权利要求1所述的复杂物体的采集成像系统，其特征在于：处理端还用于根据反射雷达信号识别移动中个体的步态及步速，本根据识别结果判断识别移动中的个体是否是老年人，若移动中的个体为老年人，且该个体移动过程中，体态突然由移动变成坐或躺，处理端给管理端发送跌倒信号。
6.根据权利要求5所述的复杂物体的采集成像系统，其特征在于：管理端若同时接收到跌倒信号及警报信号，则发出急救提醒信号，急救提醒信号包括拨打急救电话。
7.根据权利要求5所述的复杂物体的采集成像系统，其特征在于：处理端还用于根据反射雷达信号识别目标所在位置，跌倒信号包括跌倒者所在位置。
8.根据权利要求5所述的复杂物体的采集成像系统，其特征在于：处理端还用于根据发射雷达信号对目标用3D建模的方式进行姿态模拟，跌倒信号还包括跌倒目标倒地时的姿态模拟图。
9.根据权利要求1所述的复杂物体的采集成像系统，其特征在于：雷达信号为毫米波信号或微波信号。
10.一种复杂物体的采集成像方法，其特征在于：使用上述权利要求1-9任一项的复杂物体的采集成像系统。
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