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1. 发明授权

CN117017276B 一种基于毫米波雷达的实时人体紧密边界检测方法有权
公开(公告)号：CN117017276B
公开(公告)日：2024-01-12
申请号：CN202311291492.X
申请日：2023-10-08
申请人：中国科学技术大学 , 北京夕阳无忧科技有限公司
发明人：陈彦 , 李文轩 , 张东恒 , 胡洋 , 孙启彬 , 赵泽鹏 , 赵玉林
IPC分类号： A61B5/11 , G01S7/41 , G01S13/88 , G06V40/20 , G06V10/82 , G06V40/10
摘要：本发明提供了一种基于毫米波雷达的实时人体紧密边界检测方法。该方法包括：利用多发多收毫米波雷达实时向待检测目标人物发射雷达信号，收集待检测目标人物反射回来的时域信号，并根据预设的信号时空转换规则，将时域信号对应到空间维度，得到具有距离信息、角度信息和信号强度信息的二维热图；利用与多发多收毫米波雷达时间同步的图像采集系统获取待检测目标人物的人体边框；利用带有真值标签的二维热图样本和带有真值标签的人体边框样本训练跌倒检测模型，得到训练完成的跌倒检测模型；根据预设判定条件，利用训练完成的跌倒检测模型处理具有距离信息、角度信息和信号强度(56)对比文件郭雨，等.基于改进的YOLOv3与EPnP算法的几何体位姿估计.佳木斯大学学报（自然科学版）.2022,第40卷(第6期),11-16.Jingfeng Zhang，等.A Transformer BasedComplex-YOLOv4-Trans for 3D Point CloudObject Detection on Embedded Device.2ndInternational Conference on ElectricalEngineering and Computer Technology(ICEECT 2022).2022,1-9.Hengfei Cui，等.An ImprovedCombination of Faster R-CNN and U-NetNetwork for Accurate Multi-Modality WholeHeart Segmentation. IEEE Journal ofBiomedical and Health Informatics .2023,3408 - 3419.Sazan Mohammed，等.Using Efficient IoUloss function in PointPillars Network ForDetecting 3D Object .2022 IraqiInternational Conference on Communication& Information Technologies ( IICCIT-2022).361-366.Zhaohui Zheng,等.Distance-IoU Loss:Faster and Better Learning for BoundingBox Regression.Proceedings of the AAAIconference on artificialintelligence.2019,1-8.李娇.基于深度学习的老年人跌倒检测算法与实现.中国优秀硕士学位论文全文数据库医药卫生科技辑.2023,35.

2. 发明公开

CN117031434A 一种基于毫米波雷达的实时跌倒检测方法有权
公开(公告)号：CN117031434A
公开(公告)日：2023-11-10
申请号：CN202311291588.6
申请日：2023-10-08
申请人：中国科学技术大学 , 北京夕阳无忧科技有限公司
发明人：陈彦 , 李文轩 , 张东恒 , 胡洋 , 孙启彬 , 赵泽鹏 , 赵玉林
IPC分类号： G01S7/41 , G01S13/88 , G06V40/20 , G06V10/26 , G06V10/774 , G06V10/82
摘要：本发明提供了一种基于毫米波雷达的实时跌倒检测方法。该方法包括：将毫米波雷达的发射信号和接收信号进行混频处理，得到中频信号；将中频信号沿着距离维度、速度维度和角度维度分别进行快速傅里叶变换，得到距离信息、速度信息和角度信息，基于距离信息、速度信息和角度信息，得到距离‑多普勒‑角度三维矩阵；基于预设加权求和公式，将距离‑多普勒‑角度三维矩阵在速度维度上进行加权求和，得到加权距离角度热图，将连续多帧的加权距离角度热图在通道维度上进行图像叠加，得到图像叠加结果；根据预设分割规则，对图像叠加结果进行分割，利用训练完成的实时跌倒检测模型处理图像分割结果，得到待检测目标的跌倒检测结果。

3. 发明授权

CN115798053B 人体姿态估计模型的训练方法、人体姿态估计方法及装置有权
公开(公告)号：CN115798053B
公开(公告)日：2023-06-27
申请号：CN202310046127.6
申请日：2023-01-31
申请人：中国科学技术大学 , 北京夕阳无忧科技有限公司
发明人：陈彦 , 俞聪 , 张东恒 , 张冬 , 孙启彬 , 赵泽鹏 , 赵玉林
IPC分类号： G06V40/20 , G06V10/22 , G06V10/774 , G01S13/89 , G01S13/42 , G01S7/41
摘要：本申请提供了一种人体姿态估计模型的训练方法、人体姿态估计方法及装置。该训练方法包括获取训练样本数据集，训练样本数据集中的训练样本包括毫米波热力图以及与毫米波热力图对应的标签数据；针对每个训练样本，将毫米波热力图输入初始人体定位网络，输出人体定位图；利用人体定位图和真实人体定位图训练初始人体定位网络，生成经训练的目标人体定位网络；基于预设处理规则，对人体定位图进行处理，得到目标检测区域，目标检测区域表征目标人体在人体定位图中的区域；根据目标检测区域中目标人体的位置信息在毫米波热力图中确定目标人体的预测定位坐标；利用预测定位坐标和真实姿态坐标训练初始姿态估计网络，得到经训练的目标姿态估计网络。

4. 发明公开

CN115798053A 人体姿态估计模型的训练方法、人体姿态估计方法及装置有权
公开(公告)号：CN115798053A
公开(公告)日：2023-03-14
申请号：CN202310046127.6
申请日：2023-01-31
申请人：中国科学技术大学 , 北京夕阳无忧科技有限公司
发明人：陈彦 , 俞聪 , 张东恒 , 张冬 , 孙启彬 , 赵泽鹏 , 赵玉林
IPC分类号： G06V40/20 , G06V10/22 , G06V10/774 , G01S13/89 , G01S13/42 , G01S7/41
摘要：本申请提供了一种人体姿态估计模型的训练方法、人体姿态估计方法及装置。该训练方法包括获取训练样本数据集，训练样本数据集中的训练样本包括毫米波热力图以及与毫米波热力图对应的标签数据；针对每个训练样本，将毫米波热力图输入初始人体定位网络，输出人体定位图；利用人体定位图和真实人体定位图训练初始人体定位网络，生成经训练的目标人体定位网络；基于预设处理规则，对人体定位图进行处理，得到目标检测区域，目标检测区域表征目标人体在人体定位图中的区域；根据目标检测区域中目标人体的位置信息在毫米波热力图中确定目标人体的预测定位坐标；利用预测定位坐标和真实姿态坐标训练初始姿态估计网络，得到经训练的目标姿态估计网络。

5. 发明公开

CN117017276A 一种基于毫米波雷达的实时人体紧密边界检测方法有权
公开(公告)号：CN117017276A
公开(公告)日：2023-11-10
申请号：CN202311291492.X
申请日：2023-10-08
申请人：中国科学技术大学 , 北京夕阳无忧科技有限公司
发明人：陈彦 , 李文轩 , 张东恒 , 胡洋 , 孙启彬 , 赵泽鹏 , 赵玉林
IPC分类号： A61B5/11 , G01S7/41 , G01S13/88 , G06V40/20 , G06V10/82 , G06V40/10
摘要：本发明提供了一种基于毫米波雷达的实时人体紧密边界检测方法。该方法包括：利用多发多收毫米波雷达实时向待检测目标人物发射雷达信号，收集待检测目标人物反射回来的时域信号，并根据预设的信号时空转换规则，将时域信号对应到空间维度，得到具有距离信息、角度信息和信号强度信息的二维热图；利用与多发多收毫米波雷达时间同步的图像采集系统获取待检测目标人物的人体边框；利用带有真值标签的二维热图样本和带有真值标签的人体边框样本训练跌倒检测模型，得到训练完成的跌倒检测模型；根据预设判定条件，利用训练完成的跌倒检测模型处理具有距离信息、角度信息和信号强度信息的二维热图和人体边框，得到待检测目标人物的跌倒检测结果。

6. 发明授权

CN117473880B 样本数据生成方法及无线跌倒检测方法有权
公开(公告)号：CN117473880B
公开(公告)日：2024-04-05
申请号：CN202311811310.7
申请日：2023-12-27
申请人：中国科学技术大学 , 北京夕阳无忧科技有限公司
发明人：陈彦 , 李嘉木 , 张东恒 , 胡洋 , 孙启彬 , 赵泽鹏 , 赵玉林
IPC分类号： G06F30/27 , G06F17/14 , G06V40/20 , G06V20/40
摘要：本发明提供了一种样本数据生成方法及无线跌倒检测方法，可以应用于无线感知领域。该方法包括：对初始数字对象模型进行参数调整，得到多个目标数字对象模型序列，目标数字对象模型序列包括处于不同时刻跌倒状态的目标数字对象模型；对于每个目标数字对象模型序列中的每个目标数字对象模型，将预设仿真射线发射至目标数字对象模型上，得到反射的目标仿真射线；基于反射的目标仿真射线，确定目标数字对象模型的电磁特性值；基于电磁特性值，确定包含目标数字对象模型状态信息的仿真检测信号；基于仿真检测信号，生成初始样本数据；基于与每个目标数字对象模型序列中的多个目标数字对象模型分别对应的初始样本数据，生成样本数据。

7. 发明授权

CN117471421B 对象跌倒检测模型的训练方法及跌倒检测方法有权
公开(公告)号：CN117471421B
公开(公告)日：2024-03-12
申请号：CN202311790461.9
申请日：2023-12-25
申请人：中国科学技术大学 , 北京夕阳无忧科技有限公司
发明人：陈彦 , 吴昌炜 , 张东恒 , 胡洋 , 孙启彬 , 赵泽鹏 , 赵玉林
IPC分类号： G01S7/41 , G01S13/88 , G06F18/213 , G06F18/21
摘要：本发明提供了一种对象跌倒检测模型的训练方法及跌倒检测方法，可以应用于智能感知领域。该方法包括：对用于对象跌倒检测的样本信号集进行第一层级信号质量特征提取，得到多个第一层级信号质量特征，其中，样本信号集表征在预设时间段收集的多个样本信号；将多个第一层级信号质量特征输入至信号质量特征提取子模型中，得到信号质量分数；将样本信号集输入至检测子模型中得到初始跌倒检测结果；基于初始跌倒检测结果、信号质量分数和与样本信号集对应的标签数据，得到目标损失函数值；基于目标损失函数值分别对信号质量特征提取子模型和检测子模型进行优化，得到经训练的对象跌倒检测模型。

8. 发明授权

CN117031434B 一种基于毫米波雷达的实时跌倒检测方法有权
公开(公告)号：CN117031434B
公开(公告)日：2024-02-20
申请号：CN202311291588.6
申请日：2023-10-08
申请人：中国科学技术大学 , 北京夕阳无忧科技有限公司
发明人：陈彦 , 李文轩 , 张东恒 , 胡洋 , 孙启彬 , 赵泽鹏 , 赵玉林
IPC分类号： G01S7/41 , G01S13/88 , G06V40/20 , G06V10/26 , G06V10/774 , G06V10/82
摘要：本发明提供了一种基于毫米波雷达的实时跌倒检测方法。该方法包括：将毫米波雷达的发射信号和接收信号进行混频处理，得到中频信号；将中频信号沿着距离维度、速度维度和角度维度分别进行快速傅里叶变换，得到距离信息、速度信息和角度信息，基于距离信息、速度信息和角度信息，得到距离‑多普勒‑角度三维矩阵；基于预设加权求和公式，将距离‑多普勒‑角度三维矩阵在速度维度上进行加权求和，得到加权距离角度热图，将连续多帧的加权距离角度热图在通道维度上进行图像叠加，得到图像叠加结果；根据预设分割规则，对图像叠加结果进行分割，利用训练完成的实时跌倒检测模型处理图像分割结果，得到待检测目标的跌倒检测结果。

9. 发明公开

CN117471421A 对象跌倒检测模型的训练方法及跌倒检测方法审中-实审
公开(公告)号：CN117471421A
公开(公告)日：2024-01-30
申请号：CN202311790461.9
申请日：2023-12-25
申请人：中国科学技术大学 , 北京夕阳无忧科技有限公司
发明人：陈彦 , 吴昌炜 , 张东恒 , 胡洋 , 孙启彬 , 赵泽鹏 , 赵玉林
IPC分类号： G01S7/41 , G01S13/88 , G06F18/213 , G06F18/21
摘要：本发明提供了一种对象跌倒检测模型的训练方法及跌倒检测方法，可以应用于智能感知领域。该方法包括：对用于对象跌倒检测的样本信号集进行第一层级信号质量特征提取，得到多个第一层级信号质量特征，其中，样本信号集表征在预设时间段收集的多个样本信号；将多个第一层级信号质量特征输入至信号质量特征提取子模型中，得到信号质量分数；将样本信号集输入至检测子模型中得到初始跌倒检测结果；基于初始跌倒检测结果、信号质量分数和与样本信号集对应的标签数据，得到目标损失函数值；基于目标损失函数值分别对信号质量特征提取子模型和检测子模型进行优化，得到经训练的对象跌倒检测模型。

10. 发明公开

CN117473880A 样本数据生成方法及无线跌倒检测方法有权
公开(公告)号：CN117473880A
公开(公告)日：2024-01-30
申请号：CN202311811310.7
申请日：2023-12-27
申请人：中国科学技术大学 , 北京夕阳无忧科技有限公司
发明人：陈彦 , 李嘉木 , 张东恒 , 胡洋 , 孙启彬 , 赵泽鹏 , 赵玉林
IPC分类号： G06F30/27 , G06F17/14 , G06V40/20 , G06V20/40
摘要：本发明提供了一种样本数据生成方法及无线跌倒检测方法，可以应用于无线感知领域。该方法包括：对初始数字对象模型进行参数调整，得到多个目标数字对象模型序列，目标数字对象模型序列包括处于不同时刻跌倒状态的目标数字对象模型；对于每个目标数字对象模型序列中的每个目标数字对象模型，将预设仿真射线发射至目标数字对象模型上，得到反射的目标仿真射线；基于反射的目标仿真射线，确定目标数字对象模型的电磁特性值；基于电磁特性值，确定包含目标数字对象模型状态信息的仿真检测信号；基于仿真检测信号，生成初始样本数据；基于与每个目标数字对象模型序列中的多个目标数字对象模型分别对应的初始样本数据，生成样本数据。

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