摘要
本发明涉及跌倒检测技术领域,尤其涉及一种基于改进Chan_Vese模型的毫米波雷达跌倒检测方法通过雷达设备获取目标的雷达回波数据,并将其转换为雷达回波的时频图像;得到雷达回波的时频图像后,使用改进Chan_Vese模型进行目标区域的粗轮廓提取,所述改进Chan_Vese模型引入Canny边缘检测算法来自动提取初始化轮廓;在粗轮廓提取后,使用中值滤波器进行平滑处理,得到时频图预处理后的二值图;将预处理后的图像划分为训练集和测试集。将训练集送入双注意力机制网络,使用迁移学习方法完成网络训练;将测试数据送入训练好的网络中,得到人体的活动类型。本发明有效抑制躯干强回波干扰,提升微多普勒效应的提取精度。
技术关键词
跌倒检测方法
雷达回波数据
边缘检测算法
轮廓提取
图像
迁移学习方法
微多普勒效应
人体跌倒检测
跌倒检测技术
雷达设备
像素点
注意力机制
低阈值
优化轮廓
模型训练方法
滤波器
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