TWI728640B - 生物體之姿態感測方法 - Google Patents

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Abstract

一種生物體之姿態感測方法藉由一頻率調變連續波雷達對區域進行偵測，可測得區域中之各個該偵測距離的該動量強度，進而計算多個偵測距離構成之該特徵距離的該動量特徵時域函數，由於該動量特徵時域函數可表示該特徵距離上位移變化量的大小，因此能根據該特徵距離的該動量特徵時域函數判斷生物體的姿態，達成不受障礙物干擾且具高隱私之姿態感測。

Description

生物體之姿態感測方法
本發明是關於一種感測方法，特別是關於一種生物體之姿態感測方法。
長期照護逐漸地受到重視，對於生物體之生理徵象的偵測正快速地發展中，以即時地偵測生物體的生理徵象，而達成生物體之健康監控。其中，以雷達進行生理徵象的監測相較於影像擷取裝置有著偵測精準、不受到障礙物影響，且讓受測者具有較大的隱私的優勢。生理徵象偵測雷達大致上可區分為連續波雷達及非連續波雷達，其中，連續波雷達包含直接轉頻連續波雷達、自我注入鎖定雷達及頻率調變連續波雷達…等，目前連續波雷達對於生物體僅能對生物體的細微振動，如呼吸、心跳進行偵測，而無法用於偵測生物體較大位移之姿態、動作進行感測，導致有些可能會危及生物體之生命的姿態無法被即時發現，例如進房跌倒後無法移動但仍有呼吸心跳的情況，或是行動不方便的患者躺在非床上位置的情況，都可能成為一般僅能偵測生物體之呼吸、心跳之雷達的盲點。
本發明的主要目的在於提供一種生物體之姿態感測方法，其藉由計算各個偵測距離之動量強度，並藉由多個偵測距離的動量強度計算特徵距離的動量特徵時域函數，而可以特徵距離之動量特徵時域函數判斷生物體之姿態。
本發明之一種生物體之姿態感測方法包含：(a) 一頻率調變連續波雷達發射一無線訊號至一區域，且該頻率調變連續波雷達接收該區域反射之一反射訊號為一偵測訊號；(b) 一處理器接收該偵測訊號，該偵測訊號具有複數個時間區段，該處理器將該偵測訊號之一時間區段分割為複數個短時偵測訊號；(c) 該處理器對各該短時偵測訊號進行頻譜分析，並將各該短時偵測訊號之相同頻率的成份重組為複數個子偵測訊號，其中各該子偵測訊號對應一偵測距離；(d) 該處理器根據各該子偵測訊號的一振幅計算各該子偵測訊號對應之各該偵測距離的一動量強度；(e) 該處理器反覆進行步驟(b)至(d)，以計算該偵測訊號之該些時間區段之該偵測距離的該動量強度；以及(f) 該處理器將多個該偵測距離定義為一特徵距離，且該處理器根據該特徵距離之多個該動量強度計算該特徵距離的一動量特徵值，並將不同之該時間區段之該動量特徵值組合為該特徵距離的一動量特徵時域函數；以及(g) 該處理器根據該特徵距離之該動量特徵時域函數判斷位於該區域中之一生物體的一姿態。
本發明藉由該頻率調變連續波雷達對該區域進行偵測，可得到各個該偵測距離的該動量強度，進而計算多個偵測距離構成之該特徵距離的該動量特徵時域函數，以根據該特徵距離的該動量特徵時域函數判斷生物體的姿態，達成不受障礙物干擾且具高隱私之姿態感測。
請參閱第1圖，為本發明之一實施例，一種生物體之姿態偵測方法10的流程圖，其包含：(a) 頻率調變連續波雷達對區域進行偵測、(b) 將偵測訊號分割為短時偵測訊號、(c) 將短時偵測訊號重組為子偵測訊號、(d) 計算偵測距離的動量強度、(e) 是否完成N個時間區段之偵測距離之動量強度的計算、(f) 定義多個偵測距離為特徵距離並計算特徵距離之動量特徵時域函數、(g) 判斷生物體之姿態及(h) 判斷生物體是否發生異常。
請參閱第1及2圖，於步驟(a)中，一頻率調變連續波雷達100發射一無線訊號S w至一區域R，且該頻率調變連續波雷達100接收該區域R反射之一反射訊號S r為一偵測訊號S d。請參閱第3圖，其為該頻率調變連續波雷達100的一實施例，在本實施例中，該頻率調變連續波雷達100具有一FM訊號產生器110、一功率分配器120、一發射天線130、一接收天線140及一混頻器150，該FM訊號產生器110用以輸出一頻率調變訊號S M，該功率分配器120電性連接該FM訊號產生器110，該功率分配器120將該頻率調變訊號S M分為兩路，該發射天線130電性連接該功率分配器120以接收其中一路之該頻率調變訊號S M，該發射天線130將該頻率調變訊號S M發射為該無線訊號S w至該區域R，該區域R反射該反射訊號S r，該接收天線140接收該反射訊號S r為一接收訊號S re，該混頻器150電性連接該功率分配器120及該接收天線140，以接收另一路之該頻率調變訊號S M及該接收訊號S re，且該混頻器150將該頻率調變訊號S M及該接收訊號S re進行混頻而輸出該偵測訊號S d。
由於該頻率調變連續波雷達100是發射頻率隨時間改變之該無線訊號S W至該區域R進行偵測，而可藉由相同頻率之該無線訊號S W及該反射訊號S r之間的時間差偵測該區域R中不同距離之生物體。
請參閱第2圖，一處理器200接收該偵測訊號S d以進行後續步驟，在本實施例中，該處理器200具有一中央處理單元210及一儲存單元220，該儲存單元220電性連接該頻率調變連續波雷達100以接收該偵測訊號S d，該儲存單元220用以儲存一段時間的該偵測訊號S d，該中央處理單元210電性連接該儲存單元220以接收其儲存之該偵測訊號S d，該中央處理單元210用以對該偵測訊號S d進行運算。
請參閱第1、2及4圖，於步驟(b)中，該處理器200接收該偵測訊號S d，其中該偵測訊號S d具有複數個時間區段T S1~T SN，該處理器200將該偵測訊號S d之一時間區段分割為複數個短時偵測訊號S st1~S stn。請參閱第4圖，以該處理器200對第一個該時間區段T S1進行分割為例，該處理器200以相同之時間週期t 0~t 1、t 1~t 2…t n-1~t n將第一時間區段T S1之該偵測訊號S d分割為該些短時偵測訊號S st1~S stn。
請參閱第1、2及4圖，於步驟(c)中，該處理器200對各該短時偵測訊號S st1~S stn進行頻譜分析，並將各該短時偵測訊號S st1~S stn之相同頻率的成份重組為複數個子偵測訊號S sub1~S subm，其中各該子偵測訊號S sub1~S subm分別對應一偵測距離D 1~D m。請參閱第4圖，該處理器200是對各該短時偵測訊號S st1~S stn進行快速傅立葉轉換(FFT)，以得到各該短時偵測訊號S st1~S stn之各個頻率成份的振幅大小，其中直列的部分為各該短時偵測訊號S st1~S stn的各個頻率成份，如A 1,1為第1個該短時偵測訊號S st1之第1次頻率的振幅大小，A 1,m則為第1個該短時偵測訊號S st1之第m次頻率的振幅大小；A n,1為第n個該短時偵測訊號S stn之第1次頻率的振幅大小，A n,m則為第n個該短時偵測訊號S stn之第m次頻率的振幅大小。橫行的部分則為以相同頻率成份重組之各該子偵測訊號S sub1~S subm，其中，由於本實施例是以該頻率調變連續波雷達100對該區域R進行偵測，因此，相同頻率之各該子偵測訊號S sub1~S subm的振幅可表示為其分別對應之該偵測距離D 1~D m上的位移大小。
較佳的，在本實施例中，各該子偵測訊號S sub1~S subm對應之該偵測距離D 1~D m的計算方法為：
Figure 02_image001
其中，
Figure 02_image003
為各該子偵測訊號S sub1~S subm對應之該偵測距離D 1~D m的大小，
Figure 02_image005
為光速＝
Figure 02_image007
，
Figure 02_image009
為各該子偵測訊號S sub1~S subm的頻率，
Figure 02_image011
為該無線訊號S W之頻率變化的斜率。
請參閱第1、2及4圖，於步驟(d)中，該處理器200根據各該子偵測訊號S sub1~S subm的一振幅計算各該子偵測訊號S sub1~S subm對應之各該偵測距離D 1~D m的一動量強度。請參閱第4圖，該處理器200是將各該子偵測訊號S sub1~S subm之該振幅的一離散程度(如：方差、標準差或四分位距…等)作為各該偵測距離D 1~D m的該動量強度。在本實施例中，該處理器200是計算各該子偵測訊號S sub1~S subm之該振幅的一標準差作為各該偵測距離S sub1~S subm的該動量強度，其中，各該子偵測訊號S sub1~S subm之該振幅的該標準差SD 1~m的計算公式為：
Figure 02_image013
，其中
Figure 02_image015
為各該子偵測訊號S sub1~S subm之該振幅的該標準差，
Figure 02_image017
為各該子偵測訊號S sub1~S subm中各個成份的振幅大小，
Figure 02_image019
為各該子偵測訊號S sub1~S subm中所有成份之振幅的平均值。由於各該子偵測訊號S sub1~S subm之該振幅的該標準差SD 1~m可表示為其對應之該偵測距離D 1~D m上位移大小的變動程度，因此，本實施例分別以各該標準差SD 1~m作為各該偵測距離D 1~D m之該動量強度。
請參閱第1、2及4圖，於步驟(e)中，該處理器200判斷是否已完成N個時間區段T S1~T SN之該偵測距離D 1~D m之動量強度的計算，若未完成計算，則該處理器200反覆進行步驟(b)至(d)，以計算該儲存單元220所儲存之該偵測訊號S d之該些時間區段T S1~T SN之該偵測距離D 1~D m的該動量強度。其中，N數量的多寡決定了後續進行姿態辨識的解析度高低，但雖然時間區段T S1~T SN越多，能令姿態辨識更加準確，但也增加了該處理器200的計算時間，因此，N的數量視使用者的使用需求進行設定，或者，N的數量視該中央處理單元210及該儲存單元220的運算能力進行設定，其並非本案之所限制。
請參閱第1、2及5圖，由於生物體在該區域R中的姿態可能會同時影響多個該偵測距離的該動量強度，且兩種不同的姿態可能在單一個該偵測距離中有著相同的動量強度，使得僅以單一個該偵測距離的動量強度並無法明確地判斷生物體的姿態。因此，於步驟(f)中，該處理器200將多個該偵測距離定義為一特徵距離 D feature ，且該處理器200根據該些特徵距離 D feature 對應之多個該動量強度計算該特徵距離 D feature 的一動量特徵值 SD feature (T S1)，並將不同之該時間區段T S1~T SN之該動量特徵值 SD feature (T S1)~ SD feature (T SN)組合為該特徵距離 D feature 的一動量特徵時域函數 SD feature ( t)。
請參閱第5圖，本實施例將介於最小該偵測距離 D min 及最大該偵測距離 D max 之間的多個該偵測距離定義為該特徵距離 D feature ，並以多個該偵測距離的該動量強度計算該特徵距離 D feature 的該動量特徵值，較佳的，該處理器200是計算該特徵距離 D feature 對應之多個該偵測距離之該動量強度的一平均值，並將該平均值作為該特徵距離 D feature 的該動量特徵值。
在本實施例中，由於該生物體的姿態為連續動作，一個姿態會同時涵蓋多個該偵測距離，因此，該處理器200藉由該生物體於該區域R中不同位置之該姿態對應該頻率調變連續波雷達100的一距離，將多個該偵測距離定義為該特徵距離 D feature ，也就是該處理器200預先定義複數個姿態，並計算各該姿態對應於該頻率調變連續波雷達100的最大該偵測距離 D max 及最小該偵測距離 D min 。以第6圖之人體站在床邊接著坐下之動作為例，其中該頻率調變連續波雷達100設置於床中心點的正上方，A為該頻率調變連續波雷達100至地面的距離、 D為床的寬度、 E為人體的身高、 G為床的高度、 H為人體上半身的高度，該處理器200即可藉由該些參數及簡單的三角函數計算出人體站在床邊接著坐下之動作會影響之最大該偵測距離 D max 及最小該偵測距離 D min ，且由於人體由站立至坐下的動作會影響介於最大該偵測距離 D max 及最小該偵測距離 D min 之間所有的該些偵測距離，因此，將介於最大該偵測距離 D max 及最小該偵測距離 D min 之間所有的該偵測距離定義為該特徵距離 D feature ，並最大該偵測距離 D max 及最小該偵測距離 D min 之間的該偵測距離之該動量強度的平均值作為該特徵距離 D feature 的該動量特徵值。而能在該特徵距離 D feature 的該動量特徵時域函數 SD feature ( t)產生相似之波形時判斷人體的姿態。
請參閱第7圖，以人體由床尾走向床邊之動作為例，其中，A為該頻率調變連續波雷達100至地面的距離、 C為床的長度、 E為人體的身高、 D為床的寬度，相同地，該處理器200即可藉由該些參數及簡單的三角函數計算出人體人體由床尾走向床邊之動作會影響之最大該偵測距離 D max 及最小該偵測距離 D min ，因此，將介於最大該偵測距離 D max 及最小該偵測距離 D min 之間所有的該偵測距離定義為該特徵距離 D feature ，並最大該偵測距離 D max 及最小該偵測距離 D mi 之間的該偵測距離之該動量強度的平均值作為該特徵距離 D feature 的該動量特徵值 SD feature 。最後將不同時間區段之該特徵距離 D feature 的該動量特徵值 SD feature 組合為該動量特徵時域函數 SD feature ( t)即可用以判斷生物體的姿態。
請參閱第1及2圖，於步驟(g)中，由於該特徵距離 D feature 之該動量特徵時域函數 SD feature ( t)為不同時間下的動量強度的變動量，因此，該處理器200能夠根據該特徵距離 D feature 之該動量特徵時域函數 SD feature ( t)判斷位於該區域R中之該生物體的姿態。例如，第6圖中所定義之介於最大該特徵距離 D max 及該最小該特徵距離 D min 之該特徵距離 D feature 的該動量特徵時域函數 SD feature ( t)在人體由床邊坐下床上時的變動量會相當大，而可藉此判斷位於該區域R中之該生物體的姿態。但由於實際應用中並無法預測生物體的姿態，因此，較佳的，於步驟(f)中，該處理器200定義複數個該特徵距離 D feature ，各該特徵距離 D feature 分別對應多個該偵測距離，且該處理器200計算各該特徵距離 D feature 之該動量特徵時域函數。而在步驟(g)中，該處理器200根據複數個該特徵距離 D feature 之該動量特徵時域函數判斷位於該區域R中之該生物體O的該姿態。
由於以多個該特徵距離 D feature 進行生物體之姿態分析能夠偵測生物體一連串的動作，因此，於步驟(h)中，該處理器200能夠根據該生物體O的該姿態判斷該生物體O是否發生異常之生理徵象。例如，偵測到人體由房門走入後未坐或躺在床上卻是躺在床邊時，可以判定人體發生跌倒或是緊急意外，進而即時地透過警報系統通知相關人員進行急救，以避免憾事發生。
在其他實施例中，該生物體之姿態偵測方法10亦能以多個該頻率調變連續波雷達100或是具有多個該發射天線130之單一個該頻率調變連續波雷達100發射複數個無線訊號S W對該區域R進行偵測，以擷取更多個偵測範圍之動量特徵時域函數 SD feature ( t)進行姿態的判斷，而進一步地提高生物體之該姿態的辨識度。
本發明藉由該頻率調變連續波雷達100對該區域R進行偵測，可得到各個該偵測距離的該動量強度，進而計算多個偵測距離構成之該特徵距離的該動量特徵時域函數，以根據該特徵距離的該動量特徵時域函數判斷生物體的姿態，達成不受障礙物干擾且具高隱私之姿態感測。
本發明之保護範圍當視後附之申請專利範圍所界定者為準，任何熟知此項技藝者，在不脫離本發明之精神和範圍內所作之任何變化與修改，均屬於本發明之保護範圍。
10:生物體之姿態感測方法 a:頻率調變連續波雷達對區域進行偵測 b:將偵測訊號分割為短時偵測訊號 c:將短時偵測訊號重組為子偵測訊號d:計算偵測距離的動量強度 e:是否完成N個時間區段之偵測距離之動量強度的計算 f:定義多個偵測距離為特徵距離並計算特徵距離之動量特徵時域函數 g:判斷生物體之姿態h:判斷生物體是否發生異常 100:頻率調變連續波雷達110:FM訊號產生器 120:功率分配器130:發射天線 140:接收天線150:混頻器 200:處理器210:中央處理單元 220:儲存單元S W:無線訊號 R:區域S r:反射訊號 S d:偵測訊號S st1~ S stn:短時偵測訊號 S sub1~ S subm:子偵測訊號S re:接收訊號 S M:頻率調變訊號D 1~D m:偵測距離 SD 1~SD m:標準差D max :最大該偵測距離 D min :最小該偵測距離D feature :特徵距離 SD feature :動量特徵值SD feature ( t):動量特徵時域函數 T S1~T SN:時間區段
第1圖：依據本發明之一實施例，一種生物體之姿態感測方法的流程圖。 第2圖：依據本發明之一實施例，一頻率調變連續波雷達及一處理器的方塊圖。 第3圖：依據本發明之一實施例，該頻率調變連續波雷達的電路圖。 第4圖：依據本發明之一實施例，該處理器進行步驟(b)-(d)的示意圖。 第5圖：依據本發明之一實施例，該處理器進行步驟(f)的示意圖。 第6圖：依據本發明之一實施例，一人體於區域中進行動作的示意圖。 第7圖：依據本發明之一實施例，一人體於區域中進行動作的示意圖。
10:生物體之姿態感測方法
a:頻率調變連續波雷達對區域進行偵測
b:將偵測訊號分割為短時偵測訊號
c:將短時偵測訊號重組為子偵測訊號
d:計算偵測距離的動量強度
e:是否完成N個時間區段之偵測距離之動量強度的計算
f:定義多個偵測距離為特徵距離並計算特徵距離之動量特徵時域函數
g:判斷生物體之姿態
h:判斷生物體是否發生異常

Claims (10)

  1. 一種生物體之姿態感測方法，其包含： (a) 一頻率調變連續波雷達發射一無線訊號至一區域，且該頻率調變連續波雷達接收該區域反射之一反射訊號為一偵測訊號； (b) 一處理器接收該偵測訊號，該偵測訊號具有複數個時間區段，該處理器將該偵測訊號之一時間區段分割為複數個短時偵測訊號； (c) 該處理器對各該短時偵測訊號進行頻譜分析，並將各該短時偵測訊號之相同頻率的成份重組為複數個子偵測訊號，其中各該子偵測訊號對應一偵測距離； (d) 該處理器根據各該子偵測訊號的一振幅計算各該子偵測訊號對應之該偵測距離的一動量強度； (e) 該處理器反覆進行步驟(b)至(d)，以計算該偵測訊號之該些時間區段之該偵測距離的該動量強度； (f) 該處理器將多個該偵測距離定義為一特徵距離，且該處理器根據該特徵距離之多個該動量強度計算該特徵距離的一動量特徵值，並將不同之該時間區段之該動量特徵值組合為該特徵距離的一動量特徵時域函數；以及 (g) 該處理器根據該特徵距離之該動量特徵時域函數判斷位於該區域中之一生物體的一姿態。
  2. 如申請專利範圍第1項所述之生物體之姿態感測方法，其中於步驟(f)中，該處理器定義複數個該特徵距離，各該特徵距離分別對應多個該偵測距離，且該處理器計算各該特徵距離之該動量特徵時域函數，於步驟(g)中，該處理器根據複數個該特徵距離之該動量特徵時域函數判斷位於該區域中之該生物體的該姿態。
  3. 如申請專利範圍第2項所述之生物體之姿態感測方法，其包含步驟(h)，該處理器根據該生物體的該姿態判斷該生物體是否發生異常之生理徵象。
  4. 如申請專利範圍第1項所述之生物體之姿態感測方法，其中於步驟(f)中，該處理器是藉由該生物體於該區域中不同位置之該姿態對應該頻率調變連續波雷達的一距離，將多個該偵測距離定義為該特徵距離。
  5. 如申請專利範圍第1項所述之生物體之姿態感測方法，其中該處理器是將各該子偵測訊號之該振幅的一離散程度作為各該偵測距離的該動量強度。
  6. 如申請專利範圍第5項所述之生物體之姿態感測方法，其中該處理器是計算各該子偵測訊號之該振幅的一標準差，並將該標準差作為各該偵測距離的該動量強度。
  7. 如申請專利範圍第1項所述之生物體之姿態感測方法，其中該處理器是計算該特徵距離對應之多個該偵測距離之該動量強度的一平均值，並將該平均值作為該特徵距離的該動量特徵值。
  8. 如申請專利範圍第1項所述之生物體之姿態感測方法，其中各該子偵測訊號對應之該偵測距離的計算方法為：
    Figure 03_image001
    其中，
    Figure 03_image003
    為各該子偵測訊號對應之該偵測距離，
    Figure 03_image005
    為光速＝
    Figure 03_image007
    ，
    Figure 03_image009
    為各該子偵測訊號的頻率，
    Figure 03_image011
    為該無線訊號之頻率變化的斜率。
  9. 如申請專利範圍第1項所述之生物體之姿態感測方法，其中該處理器具有一中央處理單元及一儲存單元，該儲存單元電性連接該頻率調變連續波雷達以接收該偵測訊號，該儲存單元用以儲存該偵測訊號，該中央處理單元電性連接該儲存單元以接收該偵測訊號，該中央處理單元用以對該偵測訊號進行運算。
  10. 如申請專利範圍第1項所述之生物體之姿態感測方法，該頻率調變連續波雷達具有一FM訊號產生器、一功率分配器、一發射天線、一接收天線及一混頻器，該FM訊號產生器用以輸出一頻率調變訊號，該功率分配器電性連接該FM訊號產生器，該功率分配器將該頻率調變訊號分為兩路，該發射天線電性連接該功率分配器以接收其中一路之該頻率調變訊號，該發射天線將該頻率調變訊號發射為該無線訊號，該接收天線接收該反射訊號為一接收訊號，該混頻器電性連接該功率分配器及該接收天線，以接收另一路之該頻率調變訊號及該接收訊號，且該混頻器將該頻率調變訊號及該接收訊號進行混頻而輸出該偵測訊號。
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Families Citing this family (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN113687350B (zh) * 2021-08-24 2024-04-05 杭州海康威视数字技术股份有限公司 一种跌倒检测方法、装置、电子设备及存储介质

Citations (6)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN104574813A (zh) * 2014-12-19 2015-04-29 龙凤娇 一种雷达灯监护系统及方法
TW201621826A (zh) * 2014-12-12 2016-06-16 宏達國際電子股份有限公司 非接觸式監測系統及其方法
WO2018034064A1 (ja) * 2016-08-18 2018-02-22 コニカミノルタ株式会社 ケアサポートシステム
WO2018186042A1 (ja) * 2017-04-06 2018-10-11 コニカミノルタ株式会社 行動検知装置および行動検知方法ならびに被監視者監視支援システム
CN108806190A (zh) * 2018-06-29 2018-11-13 张洪平 一种隐匿式雷达跌倒报警方法
TWI677698B (zh) * 2018-11-16 2019-11-21 昇雷科技股份有限公司 生物探測方法及生物探測雷達

Family Cites Families (13)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP3194415B2 (ja) * 1995-04-28 2001-07-30 日本電気株式会社 レーダ装置及びスペクトラムピーク検出方法
JP2002372580A (ja) * 2001-06-13 2002-12-26 Mitsubishi Electric Corp Ｆｍ−ｃｗレーダ装置
WO2006094510A1 (en) * 2005-03-11 2006-09-14 Weibel Scientific A/S Fm-cw radar
EP2571418A4 (en) * 2010-05-20 2013-10-30 Lifeflow Technologies Inc SYSTEM, METHODS AND DEVICES FOR MONITORING AND MONITORING PATIENTS
US8362948B2 (en) * 2010-08-13 2013-01-29 Trex Enterprises Corp Long range millimeter wave surface imaging radar system
JP5848469B1 (ja) * 2015-01-23 2016-01-27 株式会社光波 生体状態検出装置
US11016173B2 (en) * 2015-04-27 2021-05-25 Vayyar Imaging Ltd. System and methods for calibrating an antenna array using targets
US9568594B2 (en) * 2015-06-29 2017-02-14 Echocare Technologies Ltd. Human posture feature extraction in personal emergency response systems and methods
EP3425419B1 (en) * 2017-07-05 2024-01-03 Stichting IMEC Nederland A method and a system for localization and monitoring of living beings
US11119186B2 (en) * 2017-12-07 2021-09-14 Texas Instruments Incorporated Radar processing chain for frequency-modulated continuous wave radar systems
JP7072403B2 (ja) * 2018-02-28 2022-05-20 日清紡マイクロデバイス株式会社 バイタルセンサ
US11320517B2 (en) * 2019-08-22 2022-05-03 Qualcomm Incorporated Wireless communication with enhanced maximum permissible exposure (MPE) compliance
CN110531336A (zh) * 2019-09-20 2019-12-03 山东大学 一种物体检测识别方法及系统

Patent Citations (6)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
TW201621826A (zh) * 2014-12-12 2016-06-16 宏達國際電子股份有限公司 非接觸式監測系統及其方法
CN104574813A (zh) * 2014-12-19 2015-04-29 龙凤娇 一种雷达灯监护系统及方法
WO2018034064A1 (ja) * 2016-08-18 2018-02-22 コニカミノルタ株式会社 ケアサポートシステム
WO2018186042A1 (ja) * 2017-04-06 2018-10-11 コニカミノルタ株式会社 行動検知装置および行動検知方法ならびに被監視者監視支援システム
CN108806190A (zh) * 2018-06-29 2018-11-13 张洪平 一种隐匿式雷达跌倒报警方法
TWI677698B (zh) * 2018-11-16 2019-11-21 昇雷科技股份有限公司 生物探測方法及生物探測雷達

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