CN117831224A - 基于毫米雷达的跌倒报警方法、装置、设备及介质 - Google Patents

基于毫米雷达的跌倒报警方法、装置、设备及介质 Download PDF

Info

Publication number
CN117831224A
CN117831224A CN202410224313.9A CN202410224313A CN117831224A CN 117831224 A CN117831224 A CN 117831224A CN 202410224313 A CN202410224313 A CN 202410224313A CN 117831224 A CN117831224 A CN 117831224A
Authority
CN
China
Prior art keywords
point cloud
preset
motion
vital sign
target
Prior art date
Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
Granted
Application number
CN202410224313.9A
Other languages
English (en)
Other versions
CN117831224B (zh
Inventor
李剑
Current Assignee (The listed assignees may be inaccurate. Google has not performed a legal analysis and makes no representation or warranty as to the accuracy of the list.)
Shenzhen Maiyuan Technology Co ltd
Original Assignee
Shenzhen Maiyuan Technology Co ltd
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by Shenzhen Maiyuan Technology Co ltd filed Critical Shenzhen Maiyuan Technology Co ltd
Priority to CN202410224313.9A priority Critical patent/CN117831224B/zh
Publication of CN117831224A publication Critical patent/CN117831224A/zh
Application granted granted Critical
Publication of CN117831224B publication Critical patent/CN117831224B/zh
Active legal-status Critical Current
Anticipated expiration legal-status Critical

Links

Classifications

    • G—PHYSICS
    • G01—MEASURING; TESTING
    • G01S—RADIO DIRECTION-FINDING; RADIO NAVIGATION; DETERMINING DISTANCE OR VELOCITY BY USE OF RADIO WAVES; LOCATING OR PRESENCE-DETECTING BY USE OF THE REFLECTION OR RERADIATION OF RADIO WAVES; ANALOGOUS ARRANGEMENTS USING OTHER WAVES
    • G01S13/00—Systems using the reflection or reradiation of radio waves, e.g. radar systems; Analogous systems using reflection or reradiation of waves whose nature or wavelength is irrelevant or unspecified
    • G01S13/88—Radar or analogous systems specially adapted for specific applications
    • G01S13/886—Radar or analogous systems specially adapted for specific applications for alarm systems
    • G—PHYSICS
    • G08—SIGNALLING
    • G08B—SIGNALLING OR CALLING SYSTEMS; ORDER TELEGRAPHS; ALARM SYSTEMS
    • G08B21/00—Alarms responsive to a single specified undesired or abnormal condition and not otherwise provided for
    • G08B21/02—Alarms for ensuring the safety of persons
    • G08B21/04—Alarms for ensuring the safety of persons responsive to non-activity, e.g. of elderly persons
    • G08B21/0407—Alarms for ensuring the safety of persons responsive to non-activity, e.g. of elderly persons based on behaviour analysis
    • G08B21/043—Alarms for ensuring the safety of persons responsive to non-activity, e.g. of elderly persons based on behaviour analysis detecting an emergency event, e.g. a fall
    • G—PHYSICS
    • G08—SIGNALLING
    • G08B—SIGNALLING OR CALLING SYSTEMS; ORDER TELEGRAPHS; ALARM SYSTEMS
    • G08B21/00—Alarms responsive to a single specified undesired or abnormal condition and not otherwise provided for
    • G08B21/02—Alarms for ensuring the safety of persons
    • G08B21/04—Alarms for ensuring the safety of persons responsive to non-activity, e.g. of elderly persons
    • G08B21/0438—Sensor means for detecting
    • G08B21/0492—Sensor dual technology, i.e. two or more technologies collaborate to extract unsafe condition, e.g. video tracking and RFID tracking

Landscapes

  • Physics & Mathematics (AREA)
  • Engineering & Computer Science (AREA)
  • Remote Sensing (AREA)
  • Health & Medical Sciences (AREA)
  • Radar, Positioning & Navigation (AREA)
  • General Physics & Mathematics (AREA)
  • Gerontology & Geriatric Medicine (AREA)
  • Emergency Management (AREA)
  • Business, Economics & Management (AREA)
  • General Health & Medical Sciences (AREA)
  • Psychiatry (AREA)
  • Psychology (AREA)
  • Social Psychology (AREA)
  • Electromagnetism (AREA)
  • Multimedia (AREA)
  • Computer Networks & Wireless Communication (AREA)
  • Emergency Alarm Devices (AREA)

Abstract

本公开涉及一种基于毫米雷达的跌倒报警方法、装置、设备及介质，该方法包括：接收预设检测区域的环境激光点云，接收生命监测装置发送的第二生命特征检测信号，向预设检测区域持续发送毫米雷达，接收预设时间范围内人体生命特征在预设检测区域内反馈的第一激光点云集，对人体生命特征的激光点云进行人体目标物点云分割，确定人体生命特征在预设检测区域内的运动点云轨迹，根据人体生命特征的预设运动补偿参数，对运动点云轨迹进行运动畸变补偿，生成目标运动点云轨迹，确定人体生命特征在竖直方向上的竖直加速度，若竖直加速度大于加速度阈值，则发出跌倒报警信号。从而提高了跌倒报警的准确性，保障了用户的安全性。

Description

基于毫米雷达的跌倒报警方法、装置、设备及介质
技术领域
本公开涉及工业制造领域，具体地，涉及一种基于毫米雷达的跌倒报警方法、装置、设备及介质。
背景技术
人们对于如何照看老人、小孩的安全问题也是越来越关注，如老人、小孩在室内的异常跌倒。还有人们对自身隐私的安全性要求越来越高，普通的跌倒检测方法已经难以满足人们的需求。而毫米波雷达具有非接触、全天候、隐私性、不受环境影响等优点，所以相对会更受消费者喜欢。
由于传统的雷达跌倒检测方法主要利用了人在跌倒过程中的速度变化特征，首先对雷达回波信号进行时域和频域的联合变换分析，然后从中提取出和跌倒有关的若干特征，最后通过模型分类器来判断是否跌倒。这种方法需要对雷达回波信号进行运算量比较大的时域和频域的数据分析，同时特征的定义和分类器的设计也比较复杂。只通过速度信息来判断跌倒在某些场合的准确度并不高，比如人在房间内快速移动时的速度变化特征和跌倒时的速度变化特征就比较类似，很难通过分类器来区分。并且因为雷达的检测速度的能力只对目标在沿着雷达做径向运动的时候比较敏感，如果目标是沿着和雷达垂直的方向运动并跌倒时，因为此时雷达的检测速度敏感度的下降，对于跌倒的检测成功率也会降低。
发明内容
本公开的目的是提供一种基于毫米雷达的跌倒报警方法、装置、设备及介质，以解决相关技术中跌倒检测不准确的技术问题。
为了实现上述目的，根据本公开的第一方面，本公开提供一种基于毫米雷达的跌倒报警方法，应用于终端，所述方法包括：
在基于生命监测装置发送的第一生命特征检测信号，确定预设检测区域内不存在人体生命特征的情况下，向所述预设检测区域发送毫米雷达，并接收所述预设检测区域的环境激光点云；
接收所述生命监测装置发送的第二生命特征检测信号，在基于所述第二生命特征检测信号确定所述预设检测区域内存在人体生命特征的情况下，向所述预设检测区域持续发送毫米雷达，并接收预设时间范围内所述人体生命特征在所述预设检测区域内反馈的第一激光点云集；
根据所述第一激光点云集和所述环境激光点云，对所述人体生命特征的激光点云进行人体目标物点云分割，以确定所述人体生命特征在所述预设检测区域内的运动点云轨迹；
根据所述人体生命特征的预设运动补偿参数，对所述运动点云轨迹进行运动畸变补偿，生成目标运动点云轨迹；
根据所述目标运动点云轨迹和所述预设时间范围，确定所述人体生命特征在竖直方向上的竖直加速度，若所述竖直加速度大于加速度阈值，则发出跌倒报警信号。
可选地，所述根据所述人体生命特征的预设运动补偿参数，对所述运动点云轨迹进行运动畸变补偿，生成目标运动点云轨迹，包括：
根据所述运动点云轨迹和所述预设运动补偿参数，通过轮式里程计ODOM算法对所述人体生命特征对应的目标点云在对应三维坐标系中运动位姿进行矫正，以生成所述目标点云在多个三维坐标系下的里程计位姿；
根据所述终端的内参数据和所述里程计位姿，将所述多个坐标系下的所述目标点云转化至预设三维坐标系中，以生成所述目标运动点云轨迹。
可选地，所述根据所述终端的内参数据和所述里程计位姿，将所述多个坐标系下的所述目标点云转化至预设三维坐标系中，以生成所述目标运动点云轨迹，包括：
根据所述内参数据和所述里程计位姿，通过迭代最近点ICP算法确定所述ODOM算法的误差值；
根据所述误差值对所述目标点云进行修正，并根据所述预设三维坐标系和所述多个三维坐标系之间的转换关系，将修正后的所述目标点云转换至所述预设三维坐标系中，生成所述目标运动点云轨迹。
可选地，所述根据所述误差值对所述目标点云进行修正，包括：
通过所述ICP算法确定对所述误差值进行迭代计算，直至所述误差值收敛，输出目标误差值；
根据所述目标误差值对所述目标点云进行修正。
可选地，所述根据所述目标运动点云轨迹和所述预设时间范围，确定所述人体生命特征在竖直方向上的竖直加速度，包括：
根据所述目标运动点云轨迹，确定所述人体生命特征对应人体轮廓运动轨迹；
根据所述人体轮廓运动轨迹，获取所述人体生命特征对应人体心脏的目标运动轨迹；
根据所述目标运动轨迹和所述预设时间范围，确定所述竖直加速度。
可选地，所述根据所述人体轮廓运动轨迹，获取所述人体生命特征对应人体心脏的目标运动轨迹，包括：
根据所述人体轮廓运动轨迹，确定所述人体生命特征对应人体轮廓在预设三维坐标系中的位置坐标信息；
基于预设人体比例参数和所述位置坐标信息，确定所述人体心脏在所述预设三维坐标系中的相对位置坐标；
根据所述人体轮廓运动轨迹和所述相对位置坐标，生成所述人体心脏的所述目标运动轨迹。
可选地，所述根据所述目标运动轨迹和所述预设时间范围，确定所述竖直加速度，包括：
根据所述目标运动轨迹和所述预设时间范围，确定所述人体生命特征在预设三维坐标系中的三维速度信息；
根据所述终端的内参数据和所述三维速度信息，确定所述人体生命特征在竖直方向上的竖直速度信息；
根据所述竖直速度信息和所述预设时间范围，确定所述竖直加速度。
根据本公开实施例的第二方面，提供一种基于毫米雷达的跌倒报警装置，应用于终端，所述装置包括：
第一接收模块，用于在基于生命监测装置发送的第一生命特征检测信号，确定预设检测区域内不存在人体生命特征的情况下，向所述预设检测区域发送毫米雷达，并接收所述预设检测区域的环境激光点云；
第二接收模块，用于接收所述生命监测装置发送的第二生命特征检测信号，在基于所述第二生命特征检测信号确定所述预设检测区域内存在人体生命特征的情况下，向所述预设检测区域持续发送毫米雷达，并接收预设时间范围内所述人体生命特征在所述预设检测区域内反馈的第一激光点云集；
确定模块，用于根据所述第一激光点云集和所述环境激光点云，对所述人体生命特征的激光点云进行人体目标物点云分割，以确定所述人体生命特征在所述预设检测区域内的运动点云轨迹；
生成模块，用于根据所述人体生命特征的预设运动补偿参数，对所述运动点云轨迹进行运动畸变补偿，生成目标运动点云轨迹；
执行模块，用于根据所述目标运动点云轨迹和所述预设时间范围，确定所述人体生命特征在竖直方向上的竖直加速度，若所述竖直加速度大于加速度阈值，则发出跌倒报警信号。
根据本公开实施例的第三方面，提供一种电子设备，包括：
存储器，其上存储有计算机程序；
处理器，用于执行所述存储器中的所述计算机程序，以实现本公开第一方面中任一项所述基于毫米雷达的跌倒报警方法的步骤。
根据本公开实施例的第四方面，提供一种非临时性计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，该程序被处理器执行时实现本公开第一方面中任一项所述基于毫米雷达的跌倒报警方法的步骤。
通过上述技术方案，在基于生命监测装置发送的第一生命特征检测信号，确定预设检测区域内不存在人体生命特征的情况下，向预设检测区域发送毫米雷达，并接收预设检测区域的环境激光点云，接收生命监测装置发送的第二生命特征检测信号，在基于第二生命特征检测信号确定预设检测区域内存在人体生命特征的情况下，向预设检测区域持续发送毫米雷达，并接收预设时间范围内人体生命特征在预设检测区域内反馈的第一激光点云集，根据第一激光点云集和环境激光点云，对人体生命特征的激光点云进行人体目标物点云分割，以确定人体生命特征在预设检测区域内的运动点云轨迹，根据人体生命特征的预设运动补偿参数，对运动点云轨迹进行运动畸变补偿，生成目标运动点云轨迹，根据目标运动点云轨迹和预设时间范围，确定人体生命特征在竖直方向上的竖直加速度，若竖直加速度大于加速度阈值，则发出跌倒报警信号。从而采用毫米雷达对人体生命特征的运动轨迹进行检测，确定人体生命特征在竖直方向上的加速度，根据该竖直加速度确定是否发出跌倒报警信号，提高了跌倒报警的准确性，保障了用户的安全性。
本公开的其他特征和优点将在随后的具体实施方式部分予以详细说明。
附图说明
此处的附图被并入说明书中并构成本说明书的一部分，示出了符合本公开的实施例，并与说明书一起用于解释本公开的原理。
图1是根据一示例性实施例示出的一种基于毫米雷达的跌倒报警方法的流程图。
图2是根据一示例性实施例示出的一种基于毫米雷达的跌倒报警装置的框图。
图3是根据一示例性实施例示出的一种电子设备的框图。
具体实施方式
这里将详细地对示例性实施例进行说明，其示例表示在附图中。下面的描述涉及附图时，除非另有表示，不同附图中的相同数字表示相同或相似的要素。以下示例性实施例中所描述的实施方式并不代表与本公开相一致的所有实施方式。相反，它们仅是与如所附权利要求书中所详述的、本公开的一些方面相一致的装置和方法的例子。
需要说明的是，本公开中所有获取信号、信息或数据的动作都是在遵照所在地国家相应的数据保护法规政策的前提下，并获得由相应装置所有者给予授权的情况下进行的。
图1是根据一示例性实施例示出的一种基于毫米雷达的跌倒报警方法的流程图，如图1所示，该方法应用于终端，该方法包括以下步骤。
步骤S11，在基于生命监测装置发送的第一生命特征检测信号，确定预设检测区域内不存在人体生命特征的情况下，向预设检测区域发送毫米雷达，并接收预设检测区域的环境激光点云。
步骤S12，接收生命监测装置发送的第二生命特征检测信号，在基于第二生命特征检测信号确定预设检测区域内存在人体生命特征的情况下，向预设检测区域持续发送毫米雷达，并接收预设时间范围内人体生命特征在预设检测区域内反馈的第一激光点云集；
步骤S13，根据第一激光点云集和环境激光点云，对人体生命特征的激光点云进行人体目标物点云分割，以确定人体生命特征在预设检测区域内的运动点云轨迹；
步骤S14，根据人体生命特征的预设运动补偿参数，对运动点云轨迹进行运动畸变补偿，生成目标运动点云轨迹；
步骤S15，根据目标运动点云轨迹和预设时间范围，确定人体生命特征在竖直方向上的竖直加速度，若竖直加速度大于加速度阈值，则发出跌倒报警信号。
可选地，所述根据所述人体生命特征的预设运动补偿参数，对所述运动点云轨迹进行运动畸变补偿，生成目标运动点云轨迹，包括：
根据所述运动点云轨迹和所述预设运动补偿参数，通过轮式里程计ODOM算法对所述人体生命特征对应的目标点云在对应三维坐标系中运动位姿进行矫正，以生成所述目标点云在多个三维坐标系下的里程计位姿；
根据所述终端的内参数据和所述里程计位姿，将所述多个坐标系下的所述目标点云转化至预设三维坐标系中，以生成所述目标运动点云轨迹。
可选地，所述根据所述终端的内参数据和所述里程计位姿，将所述多个坐标系下的所述目标点云转化至预设三维坐标系中，以生成所述目标运动点云轨迹，包括：
根据所述内参数据和所述里程计位姿，通过迭代最近点ICP算法确定所述ODOM算法的误差值；
根据所述误差值对所述目标点云进行修正，并根据所述预设三维坐标系和所述多个三维坐标系之间的转换关系，将修正后的所述目标点云转换至所述预设三维坐标系中，生成所述目标运动点云轨迹。
可选地，所述根据所述误差值对所述目标点云进行修正，包括：
通过所述ICP算法确定对所述误差值进行迭代计算，直至所述误差值收敛，输出目标误差值；
根据所述目标误差值对所述目标点云进行修正。
可选地，所述根据所述目标运动点云轨迹和所述预设时间范围，确定所述人体生命特征在竖直方向上的竖直加速度，包括：
根据所述目标运动点云轨迹，确定所述人体生命特征对应人体轮廓运动轨迹；
根据所述人体轮廓运动轨迹，获取所述人体生命特征对应人体心脏的目标运动轨迹；
根据所述目标运动轨迹和所述预设时间范围，确定所述竖直加速度。
可选地，所述根据所述人体轮廓运动轨迹，获取所述人体生命特征对应人体心脏的目标运动轨迹，包括：
根据所述人体轮廓运动轨迹，确定所述人体生命特征对应人体轮廓在预设三维坐标系中的位置坐标信息；
基于预设人体比例参数和所述位置坐标信息，确定所述人体心脏在所述预设三维坐标系中的相对位置坐标；
根据所述人体轮廓运动轨迹和所述相对位置坐标，生成所述人体心脏的所述目标运动轨迹。
可选地，所述根据所述目标运动轨迹和所述预设时间范围，确定所述竖直加速度，包括：
根据所述目标运动轨迹和所述预设时间范围，确定所述人体生命特征在预设三维坐标系中的三维速度信息；
根据所述终端的内参数据和所述三维速度信息，确定所述人体生命特征在竖直方向上的竖直速度信息；
根据所述竖直速度信息和所述预设时间范围，确定所述竖直加速度。
通过上述技术方案，在基于生命监测装置发送的第一生命特征检测信号，确定预设检测区域内不存在人体生命特征的情况下，向预设检测区域发送毫米雷达，并接收预设检测区域的环境激光点云，接收生命监测装置发送的第二生命特征检测信号，在基于第二生命特征检测信号确定预设检测区域内存在人体生命特征的情况下，向预设检测区域持续发送毫米雷达，并接收预设时间范围内人体生命特征在预设检测区域内反馈的第一激光点云集，根据第一激光点云集和环境激光点云，对人体生命特征的激光点云进行人体目标物点云分割，以确定人体生命特征在预设检测区域内的运动点云轨迹，根据人体生命特征的预设运动补偿参数，对运动点云轨迹进行运动畸变补偿，生成目标运动点云轨迹，根据目标运动点云轨迹和预设时间范围，确定人体生命特征在竖直方向上的竖直加速度，若竖直加速度大于加速度阈值，则发出跌倒报警信号。从而采用毫米雷达对人体生命特征的运动轨迹进行检测，确定人体生命特征在竖直方向上的加速度，根据该竖直加速度确定是否发出跌倒报警信号，提高了跌倒报警的准确性，保障了用户的安全性。
图2是根据一示例性实施例示出的一种基于毫米雷达的跌倒报警装置的框图，如图2所示，该装置100包括：第一接收模块110、第二接收模块120、确定模块130、生成模块140和执行模块150。
第一接收模块110，用于在基于生命监测装置发送的第一生命特征检测信号，确定预设检测区域内不存在人体生命特征的情况下，向所述预设检测区域发送毫米雷达，并接收所述预设检测区域的环境激光点云；
第二接收模块120，用于接收所述生命监测装置发送的第二生命特征检测信号，在基于所述第二生命特征检测信号确定所述预设检测区域内存在人体生命特征的情况下，向所述预设检测区域持续发送毫米雷达，并接收预设时间范围内所述人体生命特征在所述预设检测区域内反馈的第一激光点云集；
确定模块130，用于根据所述第一激光点云集和所述环境激光点云，对所述人体生命特征的激光点云进行人体目标物点云分割，以确定所述人体生命特征在所述预设检测区域内的运动点云轨迹；
生成模块140，用于根据所述人体生命特征的预设运动补偿参数，对所述运动点云轨迹进行运动畸变补偿，生成目标运动点云轨迹；
执行模块150，用于根据所述目标运动点云轨迹和所述预设时间范围，确定所述人体生命特征在竖直方向上的竖直加速度，若所述竖直加速度大于加速度阈值，则发出跌倒报警信号。
可选地，生成模块140，包括：
第一生成子模块，用于根据所述运动点云轨迹和所述预设运动补偿参数，通过轮式里程计ODOM算法对所述人体生命特征对应的目标点云在对应三维坐标系中运动位姿进行矫正，以生成所述目标点云在多个三维坐标系下的里程计位姿；
第二生成子模块，用于根据所述终端的内参数据和所述里程计位姿，将所述多个坐标系下的所述目标点云转化至预设三维坐标系中，以生成所述目标运动点云轨迹。
可选地，第二生成子模块，包括：
执行单元，用于根据所述内参数据和所述里程计位姿，通过迭代最近点ICP算法确定所述ODOM算法的误差值；
生成单元，用于根据所述误差值对所述目标点云进行修正，并根据所述预设三维坐标系和所述多个三维坐标系之间的转换关系，将修正后的所述目标点云转换至所述预设三维坐标系中，生成所述目标运动点云轨迹。
可选地，生成单元，用于：
通过所述ICP算法确定对所述误差值进行迭代计算，直至所述误差值收敛，输出目标误差值；
根据所述目标误差值对所述目标点云进行修正。
可选地，执行模块，包括：
确定子模块，用于根据所述目标运动点云轨迹，确定所述人体生命特征对应人体轮廓运动轨迹；
获取子模块，用于根据所述人体轮廓运动轨迹，获取所述人体生命特征对应人体心脏的目标运动轨迹；
确定子模块，用于根据所述目标运动轨迹和所述预设时间范围，确定所述竖直加速度。
可选地，获取子模块，用于：
根据所述人体轮廓运动轨迹，确定所述人体生命特征对应人体轮廓在预设三维坐标系中的位置坐标信息；
基于预设人体比例参数和所述位置坐标信息，确定所述人体心脏在所述预设三维坐标系中的相对位置坐标；
根据所述人体轮廓运动轨迹和所述相对位置坐标，生成所述人体心脏的所述目标运动轨迹。
可选地，确定子模块，用于：
根据所述目标运动轨迹和所述预设时间范围，确定所述人体生命特征在预设三维坐标系中的三维速度信息；
根据所述终端的内参数据和所述三维速度信息，确定所述人体生命特征在竖直方向上的竖直速度信息；
根据所述竖直速度信息和所述预设时间范围，确定所述竖直加速度。
通过上述技术方案，在基于生命监测装置发送的第一生命特征检测信号，确定预设检测区域内不存在人体生命特征的情况下，向预设检测区域发送毫米雷达，并接收预设检测区域的环境激光点云，接收生命监测装置发送的第二生命特征检测信号，在基于第二生命特征检测信号确定预设检测区域内存在人体生命特征的情况下，向预设检测区域持续发送毫米雷达，并接收预设时间范围内人体生命特征在预设检测区域内反馈的第一激光点云集，根据第一激光点云集和环境激光点云，对人体生命特征的激光点云进行人体目标物点云分割，以确定人体生命特征在预设检测区域内的运动点云轨迹，根据人体生命特征的预设运动补偿参数，对运动点云轨迹进行运动畸变补偿，生成目标运动点云轨迹，根据目标运动点云轨迹和预设时间范围，确定人体生命特征在竖直方向上的竖直加速度，若竖直加速度大于加速度阈值，则发出跌倒报警信号。从而采用毫米雷达对人体生命特征的运动轨迹进行检测，确定人体生命特征在竖直方向上的加速度，根据该竖直加速度确定是否发出跌倒报警信号，提高了跌倒报警的准确性，保障了用户的安全性。
关于上述实施例中的装置，其中各个模块执行操作的具体方式已经在有关该方法的实施例中进行了详细描述，此处将不做详细阐述说明。
图3是根据一示例性实施例示出的一种电子设备300的框图。例如，电子设备300可以是计算机，数字广播终端，消息收发设备，控制台，平板设备，医疗设备，健身设备，个人数字助理等。
参照图3，电子设备300可以包括以下一个或多个组件：处理组件302，存储器303，电源组件306，输入/输出接口312，传感器组件313，以及通信组件316。
处理组件302通常控制电子设备300的整体操作，诸如与显示，电话呼叫，数据通信，相机操作和记录操作相关联的操作。处理组件302可以包括一个或多个处理器320来执行指令，以完成上述的基于雷达的跌倒报警方法的全部或部分步骤。此外，处理组件302可以包括一个或多个模块，便于处理组件302和其他组件之间的交互。例如，处理组件302可以包括多媒体模块，以方便其他模块和处理组件302之间的交互。
存储器303被配置为存储各种类型的数据以支持在电子设备300的操作。这些数据的示例包括用于在电子设备300上操作的任何应用程序或方法的指令，联系人数据，电话簿数据，消息，图片，视频等。存储器303可以由任何类型的易失性或非易失性存储设备或者它们的组合实现，如静态随机存取存储器（SRAM），电可擦除可编程只读存储器（EEPROM），可擦除可编程只读存储器（EPROM），可编程只读存储器（PROM），只读存储器（ROM），磁存储器，快闪存储器，磁盘或光盘。
电源组件306为电子设备300的各种组件提供电力。电源组件306可以包括电源管理系统，一个或多个电源，及其他与为电子设备300生成、管理和分配电力相关联的组件。
在一些实施例中，屏幕可以包括液晶显示器（LCD）和触摸面板（TP）。如果屏幕包括触摸面板，屏幕可以被实现为触摸屏，以接收来自用户的输入信号。触摸面板包括一个或多个触摸传感器以感测触摸、滑动和触摸面板上的手势。所述触摸传感器可以不仅感测触摸或滑动动作的边界。在一些实施例中，包括一个前置摄像头和/或后置摄像头。当电子设备300处于操作模式，如拍摄模式或视频模式时，前置摄像头和/或后置摄像头可以接收外部的多媒体数据。每个前置摄像头和后置摄像头可以是一个固定的光学透镜系统或具有焦距和光学变焦能力。
传感器组件313包括一个或多个传感器，用于为电子设备300提供各个方面的状态评估。例如，传感器组件313可以检测到电子设备300的打开/关闭状态，组件的相对定位，例如所述组件为电子设备300的显示器和小键盘，传感器组件313还可以检测电子设备300或电子设备300一个组件的位置改变，用户与电子设备300接触的存在或不存在，电子设备300方位或加速/减速和电子设备300的温度变化。传感器组件313可以包括接近传感器，被配置用来在没有任何的物理接触时检测附近物体的存在。传感器组件313还可以包括光传感器，如CMOS或CCD图像传感器，用于在成像应用中使用。在一些实施例中，该传感器组件313还可以包括加速度传感器，陀螺仪传感器，磁传感器，压力传感器或温度传感器。
通信组件316被配置为便于电子设备300和其他设备之间有线或无线方式的通信。电子设备300可以接入基于通信标准的无线网络，如WiFi，2G或3G，或它们的组合。在一个示例性实施例中，通信组件316经由广播信道接收来自外部广播管理系统的广播信号或广播相关信息。在一个示例性实施例中，所述通信组件316还包括近场通信（NFC）模块，以促进短程通信。例如，在NFC模块可基于射频识别（RFID）技术，红外数据协会（IrDA）技术，超宽带（UWB）技术，蓝牙（BT）技术和其他技术来实现。
在示例性实施例中，电子设备300可以被一个或多个应用专用集成电路（ASIC）、数字信号处理器（DSP）、数字信号处理设备（DSPD）、可编程逻辑器件（PLD）、现场可编程门阵列（FPGA）、控制器、微控制器、微处理器或其他电子元件实现，用于执行上述基于雷达的跌倒报警方法。
在示例性实施例中，还提供了一种包括指令的非临时性计算机可读存储介质，例如包括指令的存储器303，上述指令可由电子设备300的处理器320执行以完成上述基于雷达的跌倒报警方法。例如，所述非临时性计算机可读存储介质可以是ROM、随机存取存储器（RAM）、CD-ROM、磁带、软盘和光数据存储设备等。
在另一示例性实施例中，还提供一种计算机程序产品，该计算机程序产品包含能够由可编程的装置执行的计算机程序，该计算机程序具有当由该可编程的装置执行时用于执行上述的基于雷达的跌倒报警方法的代码部分。
本领域技术人员在考虑说明书及实践本公开后，将容易想到本公开的其它实施方案。本公开旨在涵盖本公开的任何变型、用途或者适应性变化，这些变型、用途或者适应性变化遵循本公开的一般性原理并包括本公开未公开的本技术领域中的公知常识或惯用技术手段。说明书和实施例仅被视为示例性的，本公开的真正范围和精神由下面的权利要求指出。
应当理解的是，本公开并不局限于上面已经描述并在附图中示出的精确结构，并且可以在不脱离其范围进行各种修改和改变。本公开的范围仅由所附的权利要求来限制。

Claims (10)

1.一种基于毫米雷达的跌倒报警方法，其特征在于，应用于终端，所述方法包括：
在基于生命监测装置发送的第一生命特征检测信号，确定预设检测区域内不存在人体生命特征的情况下，向所述预设检测区域发送毫米雷达，并接收所述预设检测区域的环境激光点云；
接收所述生命监测装置发送的第二生命特征检测信号，在基于所述第二生命特征检测信号确定所述预设检测区域内存在人体生命特征的情况下，向所述预设检测区域持续发送毫米雷达，并接收预设时间范围内所述人体生命特征在所述预设检测区域内反馈的第一激光点云集；
根据所述第一激光点云集和所述环境激光点云，对所述人体生命特征的激光点云进行人体目标物点云分割，以确定所述人体生命特征在所述预设检测区域内的运动点云轨迹；
根据所述人体生命特征的预设运动补偿参数，对所述运动点云轨迹进行运动畸变补偿，生成目标运动点云轨迹；
根据所述目标运动点云轨迹和所述预设时间范围，确定所述人体生命特征在竖直方向上的竖直加速度，若所述竖直加速度大于加速度阈值，则发出跌倒报警信号。
2.根据权利要求1所述的基于毫米雷达的跌倒报警方法，其特征在于，所述根据所述人体生命特征的预设运动补偿参数，对所述运动点云轨迹进行运动畸变补偿，生成目标运动点云轨迹，包括：
根据所述运动点云轨迹和所述预设运动补偿参数，通过轮式里程计ODOM算法对所述人体生命特征对应的目标点云在对应三维坐标系中运动位姿进行矫正，以生成所述目标点云在多个三维坐标系下的里程计位姿；
根据所述终端的内参数据和所述里程计位姿，将所述多个坐标系下的所述目标点云转化至预设三维坐标系中，以生成所述目标运动点云轨迹。
3.根据权利要求2所述的基于毫米雷达的跌倒报警方法，其特征在于，所述根据所述终端的内参数据和所述里程计位姿，将所述多个坐标系下的所述目标点云转化至预设三维坐标系中，以生成所述目标运动点云轨迹，包括：
根据所述内参数据和所述里程计位姿，通过迭代最近点ICP算法确定所述ODOM算法的误差值；
根据所述误差值对所述目标点云进行修正，并根据所述预设三维坐标系和所述多个三维坐标系之间的转换关系，将修正后的所述目标点云转换至所述预设三维坐标系中，生成所述目标运动点云轨迹。
4.根据权利要求3所述的基于毫米雷达的跌倒报警方法，其特征在于，所述根据所述误差值对所述目标点云进行修正，包括：
通过所述ICP算法确定对所述误差值进行迭代计算，直至所述误差值收敛，输出目标误差值；
根据所述目标误差值对所述目标点云进行修正。
5.根据权利要求1-4中任一项所述的基于毫米雷达的跌倒报警方法，其特征在于，所述根据所述目标运动点云轨迹和所述预设时间范围，确定所述人体生命特征在竖直方向上的竖直加速度，包括：
根据所述目标运动点云轨迹，确定所述人体生命特征对应人体轮廓运动轨迹；
根据所述人体轮廓运动轨迹，获取所述人体生命特征对应人体心脏的目标运动轨迹；
根据所述目标运动轨迹和所述预设时间范围，确定所述竖直加速度。
6.根据权利要求5所述的基于毫米雷达的跌倒报警方法，其特征在于，所述根据所述人体轮廓运动轨迹，获取所述人体生命特征对应人体心脏的目标运动轨迹，包括：
根据所述人体轮廓运动轨迹，确定所述人体生命特征对应人体轮廓在预设三维坐标系中的位置坐标信息；
基于预设人体比例参数和所述位置坐标信息，确定所述人体心脏在所述预设三维坐标系中的相对位置坐标；
根据所述人体轮廓运动轨迹和所述相对位置坐标，生成所述人体心脏的所述目标运动轨迹。
7.根据权利要求5所述的基于毫米雷达的跌倒报警方法，其特征在于，所述根据所述目标运动轨迹和所述预设时间范围，确定所述竖直加速度，包括：
根据所述目标运动轨迹和所述预设时间范围，确定所述人体生命特征在预设三维坐标系中的三维速度信息；
根据所述终端的内参数据和所述三维速度信息，确定所述人体生命特征在竖直方向上的竖直速度信息；
根据所述竖直速度信息和所述预设时间范围，确定所述竖直加速度。
8.一种基于毫米雷达的跌倒报警装置，其特征在于，应用于终端，所述装置包括：
第一接收模块，用于在基于生命监测装置发送的第一生命特征检测信号，确定预设检测区域内不存在人体生命特征的情况下，向所述预设检测区域发送毫米雷达，并接收所述预设检测区域的环境激光点云；
第二接收模块，用于接收所述生命监测装置发送的第二生命特征检测信号，在基于所述第二生命特征检测信号确定所述预设检测区域内存在人体生命特征的情况下，向所述预设检测区域持续发送毫米雷达，并接收预设时间范围内所述人体生命特征在所述预设检测区域内反馈的第一激光点云集；
确定模块，用于根据所述第一激光点云集和所述环境激光点云，对所述人体生命特征的激光点云进行人体目标物点云分割，以确定所述人体生命特征在所述预设检测区域内的运动点云轨迹；
生成模块，用于根据所述人体生命特征的预设运动补偿参数，对所述运动点云轨迹进行运动畸变补偿，生成目标运动点云轨迹；
执行模块，用于根据所述目标运动点云轨迹和所述预设时间范围，确定所述人体生命特征在竖直方向上的竖直加速度，若所述竖直加速度大于加速度阈值，则发出跌倒报警信号。
9.一种电子设备，其特征在于，包括：
存储器，其上存储有计算机程序；
处理器，用于执行所述存储器中的所述计算机程序，以实现权利要求1-7中任一项所述基于毫米雷达的跌倒报警方法的步骤。
10.一种非临时性计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，其特征在于，该程序被处理器执行时实现权利要求1-7中任一项所述基于毫米雷达的跌倒报警方法的步骤。
CN202410224313.9A 2024-02-29 2024-02-29 基于毫米雷达的跌倒报警方法、装置、设备及介质 Active CN117831224B (zh)

Priority Applications (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN202410224313.9A CN117831224B (zh) 2024-02-29 2024-02-29 基于毫米雷达的跌倒报警方法、装置、设备及介质

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN202410224313.9A CN117831224B (zh) 2024-02-29 2024-02-29 基于毫米雷达的跌倒报警方法、装置、设备及介质

Publications (2)

Publication Number Publication Date
CN117831224A true CN117831224A (zh) 2024-04-05
CN117831224B CN117831224B (zh) 2024-05-24

Family

ID=90513683

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
CN202410224313.9A Active CN117831224B (zh) 2024-02-29 2024-02-29 基于毫米雷达的跌倒报警方法、装置、设备及介质

Country Status (1)

Country Link
CN (1) CN117831224B (zh)

Citations (12)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN109961058A (zh) * 2019-04-03 2019-07-02 湖南省顺鸿智能科技有限公司 一种非接触式跌倒检测方法及装置
CN112346055A (zh) * 2020-10-23 2021-02-09 无锡威孚高科技集团股份有限公司 基于毫米波雷达的跌倒检测方法、装置及毫米波雷达设备
CN114005247A (zh) * 2021-09-16 2022-02-01 深圳绿米联创科技有限公司 跌倒检测方法、装置、电子设备及存储介质
CN114942434A (zh) * 2022-04-25 2022-08-26 西南交通大学 一种基于毫米波雷达点云的跌倒姿态识别方法及系统
CN114994663A (zh) * 2022-06-21 2022-09-02 无锡威孚高科技集团股份有限公司 一种基于毫米波雷达的跌倒检测方法及系统
CN115886798A (zh) * 2022-11-17 2023-04-04 江西嘉捷鑫源科技有限公司 一种在毫米波雷达传感器系统中人体跌倒的检测方法
CN116027324A (zh) * 2023-03-24 2023-04-28 德心智能科技(常州)有限公司 基于毫米波雷达的跌倒检测方法、装置及毫米波雷达设备
CN116087943A (zh) * 2022-12-06 2023-05-09 山东省科学院自动化研究所 基于毫米波雷达的室内跌倒检测方法及系统
CN116250832A (zh) * 2023-02-28 2023-06-13 江苏大学 一种基于目标跟随毫米波雷达的跌倒检测方法
CN116338619A (zh) * 2023-03-21 2023-06-27 北京大学 基于雷达的跌倒检测方法、装置、设备及介质
CN117218793A (zh) * 2023-09-14 2023-12-12 中国大健康研究院科技有限公司 一种高准确率的居家式跌倒报警智能机器人
WO2023236989A1 (zh) * 2022-06-10 2023-12-14 长沙莫之比智能科技有限公司 对象跌倒检测方法、装置、毫米波雷达和存储介质

Patent Citations (12)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN109961058A (zh) * 2019-04-03 2019-07-02 湖南省顺鸿智能科技有限公司 一种非接触式跌倒检测方法及装置
CN112346055A (zh) * 2020-10-23 2021-02-09 无锡威孚高科技集团股份有限公司 基于毫米波雷达的跌倒检测方法、装置及毫米波雷达设备
CN114005247A (zh) * 2021-09-16 2022-02-01 深圳绿米联创科技有限公司 跌倒检测方法、装置、电子设备及存储介质
CN114942434A (zh) * 2022-04-25 2022-08-26 西南交通大学 一种基于毫米波雷达点云的跌倒姿态识别方法及系统
WO2023236989A1 (zh) * 2022-06-10 2023-12-14 长沙莫之比智能科技有限公司 对象跌倒检测方法、装置、毫米波雷达和存储介质
CN114994663A (zh) * 2022-06-21 2022-09-02 无锡威孚高科技集团股份有限公司 一种基于毫米波雷达的跌倒检测方法及系统
CN115886798A (zh) * 2022-11-17 2023-04-04 江西嘉捷鑫源科技有限公司 一种在毫米波雷达传感器系统中人体跌倒的检测方法
CN116087943A (zh) * 2022-12-06 2023-05-09 山东省科学院自动化研究所 基于毫米波雷达的室内跌倒检测方法及系统
CN116250832A (zh) * 2023-02-28 2023-06-13 江苏大学 一种基于目标跟随毫米波雷达的跌倒检测方法
CN116338619A (zh) * 2023-03-21 2023-06-27 北京大学 基于雷达的跌倒检测方法、装置、设备及介质
CN116027324A (zh) * 2023-03-24 2023-04-28 德心智能科技(常州)有限公司 基于毫米波雷达的跌倒检测方法、装置及毫米波雷达设备
CN117218793A (zh) * 2023-09-14 2023-12-12 中国大健康研究院科技有限公司 一种高准确率的居家式跌倒报警智能机器人

Also Published As

Publication number Publication date
CN117831224B (zh) 2024-05-24

Similar Documents

Publication Publication Date Title
EP3163498B1 (en) Alarming method and device
US20200317190A1 (en) Collision Control Method, Electronic Device and Storage Medium
US11080434B2 (en) Protecting content on a display device from a field-of-view of a person or device
US20200327353A1 (en) Image processing method and apparatus, electronic device, and storage medium
CN106778773B (zh) 图片中目标物的定位方法及装置
US20210158560A1 (en) Method and device for obtaining localization information and storage medium
CN113205549B (zh) 深度估计方法及装置、电子设备和存储介质
CN110097736B (zh) 报警方法及报警装置
CN106485660B (zh) 电子地图的缩放方法和装置
CN107133572A (zh) 基于用户运动状态下的障碍物提示方法、装置及终端
CN114267041B (zh) 场景中对象的识别方法及装置
CN118068830A (zh) 控制平衡车运动的方法及装置、平衡车
CN110930351A (zh) 一种光斑检测方法、装置及电子设备
CN114252886A (zh) 障碍物的轮廓确定方法、装置、设备及存储介质
CN115907566B (zh) 自动驾驶感知检测能力的评测方法、装置及电子设备
CN117831224B (zh) 基于毫米雷达的跌倒报警方法、装置、设备及介质
CN106323316A (zh) 一种实现导航提示的装置及方法
CN107508821B (zh) 安全等级生成方法、装置及存储介质
CN115825979A (zh) 一种环境感知方法、装置、电子设备、存储介质及车辆
CN111428654B (zh) 一种虹膜识别方法、装置及存储介质
CN114115350A (zh) 飞行器的控制方法、装置及设备
CN113065392A (zh) 一种机器人的跟踪方法和装置
CN110149310B (zh) 流量入侵检测方法、装置及存储介质
CN116540252B (zh) 基于激光雷达的速度确定方法、装置、设备及存储介质
CN115422820B (zh) 应用于预测路况的联邦学习模型训练方法、路况预测方法

Legal Events

Date Code Title Description
PB01 Publication
PB01 Publication
SE01 Entry into force of request for substantive examination
SE01 Entry into force of request for substantive examination
GR01 Patent grant
GR01 Patent grant