CN112509283A - 一种卧床跌落检测方法、介质、设备及装置 - Google Patents

Abstract

本发明公开了一种卧床跌落检测方法、介质、设备及装置，其中方法包括：获取待检测回波信号数据，并根据所述待检测回波信号数据获取对应的回波幅度和第一体动功率；判断所述回波幅度是否大于预设幅度阈值，并在该回波幅度大于预设幅度阈值时，根据所述第一体动功率计算相应的体动负多普勒功率和体动正多普勒功率；判断体动负多普勒功率与体动正多普勒功率之间的比值是否大于预设的比值阈值；如果是，则认为发生卧床跌落，并生成相应的报警信息。能够对卧床跌落行为进行持续、有效的检测，提高卧床跌落检测结果的准确度。

Description

一种卧床跌落检测方法、介质、设备及装置

技术领域

本发明涉及雷达检测技术领域，特别涉及一种卧床跌落检测方法、一种计算机可读存储介质、一种计算机设备以及一种卧床跌落检测装置。

背景技术

卧床跌落，是一种高危险性的、突发式并且不易察觉的异常情况，如果不及时干预容易导致严重的后果。

相关技术中，在对卧床跌落进行检测时，多采用接触式的方式。例如，通过手环和压力床垫等；通过手环监测心率和血压，然而，手环的续航能力差，且容易产生误报；而压力床垫虽然能够压力传感器可以有效判断床上是否有人，却无法区分人在离床之后，是正常离床还是卧床跌落。

发明内容

本发明旨在至少在一定程度上解决上述技术中的技术问题之一。为此，本发明的一个目的在于提出一种卧床跌落检测方法，能够对卧床跌落行为进行持续、有效的检测，提高卧床跌落检测结果的准确度。

本发明的第二个目的在于提出一种计算机可读存储介质。

本发明的第三个目的在于提出一种计算机设备。

本发明的第四个目的在于提出一种卧床跌落检测装置。

为达到上述目的，本发明第一方面实施例提出了一种卧床跌落检测方法，包括以下步骤：获取待检测回波信号数据，并根据所述待检测回波信号数据获取对应的回波幅度和第一体动功率；判断所述回波幅度是否大于预设幅度阈值，并在该回波幅度大于预设幅度阈值时，根据所述第一体动功率计算相应的体动负多普勒功率和体动正多普勒功率；判断体动负多普勒功率与体动正多普勒功率之间的比值是否大于预设的比值阈值；如果是，则认为发生卧床跌落，并生成相应的报警信息。

根据本发明实施例的卧床跌落检测方法，首先，获取待检测回波信号数据，并根据待检测回波信号数据获取对应的回波幅度和第一体动功率；接着，判断回波幅度是否大于预设幅度阈值，并在该回波幅度大于预设幅度阈值时，根据第一体动功率计算相应的体动负多普勒功率和体动正多普勒功率；然后，判断体动负多普勒功率与体动正多普勒功率之间的比值是否大于预设的比值阈值；如果是，则认为发生卧床跌落，并生成相应的报警信息。从而实现对卧床跌落行为进行持续、有效的检测，提高卧床跌落检测结果的准确度。

另外，根据本发明上述实施例提出的卧床跌落检测方法还可以具有如下附加的技术特征：

可选地，在获取待检测回波信号数据之前，还包括：获取无人状态下的回波信号数据，并对所述无人状态下的回波信号数据进行快速傅里叶变换，以及根据快速傅里叶变换后的回波信号数据计算无人状态下的干扰功率，以便根据所述干扰功率去除待检测回波信号数据中的环境干扰。

可选地，在生成相应的报警信息之前，还包括：获取验证回波信号数据，并根据所述验证回波信号数据获取对应的呼吸多普勒功率和第二体动功率；判断所述第二体动功率是否小于第一预设功率阈值且所述呼吸多普勒功率大于第二预设功率阈值，以便根据判断结果生成报警信息。

为达到上述目的，本发明第二方面实施例提出了一种计算机可读存储介质，其上存储有卧床跌落检测程序，该卧床跌落检测程序被处理器执行时实现如上述的卧床跌落检测方法。

根据本发明实施例的计算机可读存储介质，通过存储卧床跌落检测程序，以使得处理器在执行该卧床跌落检测程序时，实现如上述的卧床跌落检测方法，从而实现对卧床跌落行为进行持续、有效的检测，提高卧床跌落检测结果的准确度。

为达到上述目的，本发明第三方面实施例提出了一种计算机设备，包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述程序时，实现如上述的卧床跌落检测方法。

根据本发明实施例的计算机设备，通过存储器对卧床跌落检测程序进行存储，以使得处理器在执行该卧床跌落检测程序时，实现如上述的卧床跌落检测方法，从而实现对卧床跌落行为进行持续、有效的检测，提高卧床跌落检测结果的准确度。

为达到上述目的，本发明第四方面实施例提出了一种卧床跌落检测装置，包括：获取模块，所述获取模块用于获取待检测回波信号数据，并根据所述待检测回波信号数据获取对应的回波幅度和第一体动功率；第一判断模块，所述第一判断模块用于判断所述回波幅度是否大于预设幅度阈值，并在该回波幅度大于预设幅度阈值时，根据所述第一体动功率计算相应的体动负多普勒功率和体动正多普勒功率；第二判断模块，所述第二判断模块用于判断体动负多普勒功率与体动正多普勒功率之间的比值是否大于预设的比值阈值，并在判断结果为是时，生成相应的报警信息。

根据本发明实施例的卧床跌落检测装置，通过设置获取模块用于获取待检测回波信号数据，并根据所述待检测回波信号数据获取对应的回波幅度和第一体动功率；第一判断模块用于判断所述回波幅度是否大于预设幅度阈值，并在该回波幅度大于预设幅度阈值时，根据所述第一体动功率计算相应的体动负多普勒功率和体动正多普勒功率；第二判断模块用于判断体动负多普勒功率与体动正多普勒功率之间的比值是否大于预设的比值阈值，并在判断结果为是时，生成相应的报警信息；从而实现对卧床跌落行为进行持续、有效的检测，提高卧床跌落检测结果的准确度。

另外，根据本发明上述实施例提出的卧床跌落检测装置还可以具有如下附加的技术特征：

可选地，还包括去干扰模块，所述去干扰模块用于在获取待检测回波信号数据之前，获取无人状态下的回波信号数据，并对所述无人状态下的回波信号数据进行快速傅里叶变换，以及根据快速傅里叶变换后的回波信号数据计算无人状态下的干扰功率，以便根据所述干扰功率去除待检测回波信号数据中的环境干扰。

可选地，还包括验证模块，所述验证模块用于在生成相应的报警信息之前，获取验证回波信号数据，并根据所述验证回波信号数据获取对应的呼吸多普勒功率和第二体动功率；判断所述第二体动功率是否小于第一预设功率阈值且所述呼吸多普勒功率大于第二预设功率阈值，以便根据判断结果生成报警信息。

附图说明

图1为根据本发明实施例的卧床跌落检测方法的流程示意图；

图2为根据本发明实施例的卧床跌落检测装置的方框示意图；

图3为根据本发明另一实施例的卧床跌落检测装置的方框示意图。

具体实施方式

下面详细描述本发明的实施例，所述实施例的示例在附图中示出，其中自始至终相同或类似的标号表示相同或类似的元件或具有相同或类似功能的元件。下面通过参考附图描述的实施例是示例性的，旨在用于解释本发明，而不能理解为对本发明的限制。

相关技术中，在对卧床跌落进行检测时，容易产生误报，且无法区分人在离床之后，是正常离床还是卧床跌落；根据本发明实施例的卧床跌落检测方法，首先，获取待检测回波信号数据，并根据待检测回波信号数据获取对应的回波幅度和第一体动功率；接着，判断回波幅度是否大于预设幅度阈值，并在该回波幅度大于预设幅度阈值时，根据第一体动功率计算相应的体动负多普勒功率和体动正多普勒功率；然后，判断体动负多普勒功率与体动正多普勒功率之间的比值是否大于预设的比值阈值；如果是，则认为发生卧床跌落，并生成相应的报警信息。从而实现对卧床跌落行为进行持续、有效的检测，提高卧床跌落检测结果的准确度。

为了更好的理解上述技术方案，下面将参照附图更详细地描述本发明的示例性实施例。虽然附图中显示了本发明的示例性实施例，然而应当理解，可以以各种形式实现本发明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发明，并且能够将本发明的范围完整的传达给本领域的技术人员。

为了更好的理解上述技术方案，下面将结合说明书附图以及具体的实施方式对上述技术方案进行详细的说明。

图1为根据本发明实施例的卧床跌落检测方法的流程示意图，如图1 所示，该卧床跌落检测方法包括以下步骤：

S101，获取待检测回波信号数据，并根据待检测回波信号数据获取对应的回波幅度和第一体动功率。

也就是说，在进行卧床跌落检测的过程中，获取待检测回波信号数据，并对获取到的待检测回波信号数据进行解析，以获取该待检测回波信号数据对应的回波幅度和第一体动功率。

在一些实施例中，雷达传感器安装在床的正上方，其设置为波束范围覆盖整个床及其两侧圆形或椭圆形区域，以便通过该雷达传感器对卧床跌落进行检测。

在一些实施例中，采用如下信号模型表示模拟基带信号：

s(t)＝r(t)+h(t)+b(t)+w(t)

其中，s(t)表示模拟基带信号，r(t)表示呼吸运动，h(t)表示心跳运动，b(t) 表示随机体动，w(t)表示噪声和杂波。

而在对A/D转换后的离散化基带信号可以表示为：

S(n)＝R(n)+H(n)+B(n)+W(n)

在一些实施例中，为了提高本发明实施例提出的卧床跌落检测方法的检测结果准确度，在获取待检测回波信号数据之前，还包括：

获取无人状态下的回波信号数据，并对无人状态下的回波信号数据进行快速傅里叶变换，以及根据快速傅里叶变换后的回波信号数据计算无人状态下的干扰功率，以便根据干扰功率去除待检测回波信号数据中的环境干扰。

即言，在传感器安装完毕之后，传感器和床的相对位置固定，在床上无人的情况下，传感器检测到的噪声水平将保持相对稳定；因此，在传感器安装位置固定之后，可以对地面、窗体金属部分的电磁波反射进行提前观测，以减小环境因素对于检测性能的影响。

在一些实施例中，在背景采集中，由于没有人卧床；呼吸R(n)、心跳H(n) 和体动B(n)均为0，S(n)等效于W(n)。

回波幅度表示为

A＝|S(n)|

首先对S(n)进行FFT运算，FFT的长度为N

X＝fft(S)

频率分辨率为

X去掉直流偏置

X(1∶2)＝0

去掉直流偏置后，X的总功率值计算如下：

计算的w₀并存储，认为w₀是无人卧床条件下的干扰(噪声和杂波)功率水平。

S102，判断回波幅度是否大于预设幅度阈值，并在该回波幅度大于预设幅度阈值时，根据第一体动功率计算相应的体动负多普勒功率和体动正多普勒功率。

也就是说，判断待检测回波信号数据对应的回波幅度是否大于预设幅度阈值；如果是，则表示当前观测人体出现大幅度的动作，有可能是跌落。

S103，判断体动负多普勒功率与体动正多普勒功率之间的比值是否大于预设的比值阈值。

S104，如果是，则认为发生卧床跌落，并生成相应的报警信息。

即言，当检测到当前观测人体出现大幅度的动作时，进一步地根据第一体动功率计算其所对应的体动负多普勒功率和体动正多普勒功率，并且，计算该体动负多普勒功率与体动正多普勒功率之间的比值，以及判断该比值是否大于预设的比值阈值；显然，如果该比值大于预设的比值阈值，则表示检测目标当前远离传感器；从而可以根据判断结果生成报警信息。

在一些实施例中，体动负多普勒功率与体动正多普勒功率根据以下公式计算：

其中，b₁对应的频率应大于2Hz，b₂对应的频率大于b₁对应的频率且小于f_s/2。

在一些实施例中，为了进一步提高检测结果的准确度，在生成相应的报警信息之前，还包括：获取验证回波信号数据，并根据验证回波信号数据获取对应的呼吸多普勒功率和第二体动功率；判断第二体动功率是否小于第一预设功率阈值且呼吸多普勒功率大于第二预设功率阈值，以便根据判断结果生成报警信息。

即言，在根据上述判断生成报警信息之后，可以对监测人体进行进一步的观察，即获取验证回波信号数据，并对验证回波信号数据进行解析，以获取该验证回波信号数据对应的呼吸多普勒功率和第二体动功率；进而根据第二体动功率和第一预设功率阈值判断监测人体是否产生了强烈体动，进而区分正常离床和跌落情况；并且，根据呼吸多普勒功率和第二预设功率阈值判断当前传感器是否能够监测到明显的呼吸活动，并且，该呼吸活动的功率小于卧床的情形；从而准确地对卧床跌落行为进行监测。

综上所述，根据本发明实施例的卧床跌落检测方法，首先，获取待检测回波信号数据，并根据待检测回波信号数据获取对应的回波幅度和第一体动功率；接着，判断回波幅度是否大于预设幅度阈值，并在该回波幅度大于预设幅度阈值时，根据第一体动功率计算相应的体动负多普勒功率和体动正多普勒功率；然后，判断体动负多普勒功率与体动正多普勒功率之间的比值是否大于预设的比值阈值；如果是，则认为发生卧床跌落，并生成相应的报警信息。从而实现对卧床跌落行为进行持续、有效的检测，提高卧床跌落检测结果的准确度。

为了实现上述实施例，本发明实施例提出了一种计算机可读存储接介质，其上存储有卧床跌落检测程序，该卧床跌落检测程序被处理器执行时实现如上述的卧床跌落检测方法。

根据本发明实施例的计算机可读存储介质，通过存储卧床跌落检测程序，以使得处理器在执行该卧床跌落检测程序时，实现如上述的卧床跌落检测方法，从而实现对卧床跌落行为进行持续、有效的检测，提高卧床跌落检测结果的准确度。

为了实现上述实施例，本发明实施例提出了一种计算机设备，，包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述程序时，实现如上述的卧床跌落检测方法。

根据本发明实施例的计算机设备，通过存储器对卧床跌落检测程序进行存储，以使得处理器在执行该卧床跌落检测程序时，实现如上述的卧床跌落检测方法，从而实现对卧床跌落行为进行持续、有效的检测，提高卧床跌落检测结果的准确度。

为了实现上述实施例，本发明实施例提出了一种卧床跌落检测装置，如图2所示，该卧床跌落检测装置包括：获取模块10、第一判断模块20和第二判断模块30。

其中。获取模块10用于获取待检测回波信号数据，并根据待检测回波信号数据获取对应的回波幅度和第一体动功率；

第一判断模块20用于判断回波幅度是否大于预设幅度阈值，并在该回波幅度大于预设幅度阈值时，根据第一体动功率计算相应的体动负多普勒功率和体动正多普勒功率；

第二判断模块30用于判断体动负多普勒功率与体动正多普勒功率之间的比值是否大于预设的比值阈值，并在判断结果为是时，生成相应的报警信息。

在一些实施例中，如图3所示，还包括去干扰模块40，去干扰模块40 用于在获取待检测回波信号数据之前，获取无人状态下的回波信号数据，并对无人状态下的回波信号数据进行快速傅里叶变换，以及根据快速傅里叶变换后的回波信号数据计算无人状态下的干扰功率，以便根据干扰功率去除待检测回波信号数据中的环境干扰。

在一些实施例中，如图3所示，还包括验证模块50，验证模块50用于在生成相应的报警信息之前，获取验证回波信号数据，并根据验证回波信号数据获取对应的呼吸多普勒功率和第二体动功率；

判断第二体动功率是否小于第一预设功率阈值且呼吸多普勒功率大于第二预设功率阈值，以便根据判断结果生成报警信息。

需要说明的是，上述关于图1中卧床跌落检测方法的描述同样适用于该卧床跌落检测装置，在此不做赘述。

综上所述，根据本发明实施例的卧床跌落检测装置，通过设置获取模块用于获取待检测回波信号数据，并根据所述待检测回波信号数据获取对应的回波幅度和第一体动功率；第一判断模块用于判断所述回波幅度是否大于预设幅度阈值，并在该回波幅度大于预设幅度阈值时，根据所述第一体动功率计算相应的体动负多普勒功率和体动正多普勒功率；第二判断模块用于判断体动负多普勒功率与体动正多普勒功率之间的比值是否大于预设的比值阈值，并在判断结果为是时，生成相应的报警信息；从而实现对卧床跌落行为进行持续、有效的检测，提高卧床跌落检测结果的准确度。

本领域内的技术人员应明白，本发明的实施例可提供为方法、系统、或计算机程序产品。因此，本发明可采用完全硬件实施例、完全软件实施例、或结合软件和硬件方面的实施例的形式。而且，本发明可采用在一个或多个其中包含有计算机可用程序代码的计算机可用存储介质(包括但不限于磁盘存储器、CD-ROM、光学存储器等)上实施的计算机程序产品的形式。

本发明是参照根据本发明实施例的方法、设备(系统)、和计算机程序产品的流程图和/或方框图来描述的。应理解可由计算机程序指令实现流程图和/或方框图中的每一流程和/或方框、以及流程图和/或方框图中的流程和/或方框的结合。可提供这些计算机程序指令到通用计算机、专用计算机、嵌入式处理机或其他可编程数据处理设备的处理器以产生一个机器，使得通过计算机或其他可编程数据处理设备的处理器执行的指令产生用于实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能的装置。

这些计算机程序指令也可存储在能引导计算机或其他可编程数据处理设备以特定方式工作的计算机可读存储器中，使得存储在该计算机可读存储器中的指令产生包括指令装置的制造品，该指令装置实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能。

这些计算机程序指令也可装载到计算机或其他可编程数据处理设备上，使得在计算机或其他可编程设备上执行一系列操作步骤以产生计算机实现的处理，从而在计算机或其他可编程设备上执行的指令提供用于实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能的步骤。

应当注意的是，在权利要求中，不应将位于括号之间的任何参考符号构造成对权利要求的限制。单词“包含”不排除存在未列在权利要求中的部件或步骤。位于部件之前的单词“一”或“一个”不排除存在多个这样的部件。本发明可以借助于包括有若干不同部件的硬件以及借助于适当编程的计算机来实现。在列举了若干装置的单元权利要求中，这些装置中的若干个可以是通过同一个硬件项来具体体现。单词第一、第二、以及第三等的使用不表示任何顺序。可将这些单词解释为名称。

尽管已描述了本发明的优选实施例，但本领域内的技术人员一旦得知了基本创造性概念，则可对这些实施例作出另外的变更和修改。所以，所附权利要求意欲解释为包括优选实施例以及落入本发明范围的所有变更和修改。

显然，本领域的技术人员可以对本发明进行各种改动和变型而不脱离本发明的精神和范围。这样，倘若本发明的这些修改和变型属于本发明权利要求及其等同技术的范围之内，则本发明也意图包含这些改动和变型在内。

在本发明的描述中，需要理解的是，术语“第一”、“第二”仅用于描述目的，而不能理解为指示或暗示相对重要性或者隐含指明所指示的技术特征的数量。由此，限定有“第一”、“第二”的特征可以明示或者隐含地包括一个或者更多个该特征。在本发明的描述中，“多个”的含义是两个或两个以上，除非另有明确具体的限定。

在本发明中，除非另有明确的规定和限定，术语“安装”、“相连”、“连接”、“固定”等术语应做广义理解，例如，可以是固定连接，也可以是可拆卸连接，或成一体；可以是机械连接，也可以是电连接；可以是直接相连，也可以通过中间媒介间接相连，可以是两个元件内部的连通或两个元件的相互作用关系。对于本领域的普通技术人员而言，可以根据具体情况理解上述术语在本发明中的具体含义。

在本发明中，除非另有明确的规定和限定，第一特征在第二特征“上”或“下”可以是第一和第二特征直接接触，或第一和第二特征通过中间媒介间接接触。而且，第一特征在第二特征“之上”、“上方”和“上面”可是第一特征在第二特征正上方或斜上方，或仅仅表示第一特征水平高度高于第二特征。第一特征在第二特征“之下”、“下方”和“下面”可以是第一特征在第二特征正下方或斜下方，或仅仅表示第一特征水平高度小于第二特征。

在本说明书的描述中，参考术语“一个实施例”、“一些实施例”、“示例”、“具体示例”、或“一些示例”等的描述意指结合该实施例或示例描述的具体特征、结构、材料或者特点包含于本发明的至少一个实施例或示例中。在本说明书中，对上述术语的示意性表述不应理解为必须针对的是相同的实施例或示例。而且，描述的具体特征、结构、材料或者特点可以在任一个或多个实施例或示例中以合适的方式结合。此外，在不相互矛盾的情况下，本领域的技术人员可以将本说明书中描述的不同实施例或示例以及不同实施例或示例的特征进行结合和组合。

尽管上面已经示出和描述了本发明的实施例，可以理解的是，上述实施例是示例性的，不能理解为对本发明的限制，本领域的普通技术人员在本发明的范围内可以对上述实施例进行变化、修改、替换和变型。

Claims (8)

1.一种卧床跌落检测方法，其特征在于，包括以下步骤：

获取待检测回波信号数据，并根据所述待检测回波信号数据获取对应的回波幅度和第一体动功率；

判断所述回波幅度是否大于预设幅度阈值，并在该回波幅度大于预设幅度阈值时，根据所述第一体动功率计算相应的体动负多普勒功率和体动正多普勒功率；

判断体动负多普勒功率与体动正多普勒功率之间的比值是否大于预设的比值阈值；

如果是，则认为发生卧床跌落，并生成相应的报警信息。

2.如权利要求1所述的卧床跌落检测方法，其特征在于，在获取待检测回波信号数据之前，还包括：

获取无人状态下的回波信号数据，并对所述无人状态下的回波信号数据进行快速傅里叶变换，以及根据快速傅里叶变换后的回波信号数据计算无人状态下的干扰功率，以便根据所述干扰功率去除待检测回波信号数据中的环境干扰。

3.如权利要求1所述的卧床跌落检测方法，其特征在于，在生成相应的报警信息之前，还包括：

获取验证回波信号数据，并根据所述验证回波信号数据获取对应的呼吸多普勒功率和第二体动功率；

判断所述第二体动功率是否小于第一预设功率阈值且所述呼吸多普勒功率大于第二预设功率阈值，以便根据判断结果生成报警信息。

4.一种计算机可读存储介质，其特征在于，其上存储有卧床跌落检测程序，该卧床跌落检测程序被处理器执行时实现如权利要求1-3中任一项所述的卧床跌落检测方法。

5.一种计算机设备，包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，其特征在于，所述处理器执行所述程序时，实现如权利要求1-3中任一项所述的卧床跌落检测方法。

6.一种卧床跌落检测装置，其特征在于，包括：

获取模块，所述获取模块用于获取待检测回波信号数据，并根据所述待检测回波信号数据获取对应的回波幅度和第一体动功率；

第一判断模块，所述第一判断模块用于判断所述回波幅度是否大于预设幅度阈值，并在该回波幅度大于预设幅度阈值时，根据所述第一体动功率计算相应的体动负多普勒功率和体动正多普勒功率；

第二判断模块，所述第二判断模块用于判断体动负多普勒功率与体动正多普勒功率之间的比值是否大于预设的比值阈值，并在判断结果为是时，生成相应的报警信息。

7.如权利要求6所述的卧床跌落检测装置，其特征在于，还包括去干扰模块，所述去干扰模块用于在获取待检测回波信号数据之前，获取无人状态下的回波信号数据，并对所述无人状态下的回波信号数据进行快速傅里叶变换，以及根据快速傅里叶变换后的回波信号数据计算无人状态下的干扰功率，以便根据所述干扰功率去除待检测回波信号数据中的环境干扰。

8.如权利要求6所述的卧床跌落检测装置，其特征在于，还包括验证模块，所述验证模块用于在生成相应的报警信息之前，获取验证回波信号数据，并根据所述验证回波信号数据获取对应的呼吸多普勒功率和第二体动功率；

判断所述第二体动功率是否小于第一预设功率阈值且所述呼吸多普勒功率大于第二预设功率阈值，以便根据判断结果生成报警信息。

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