一种基于Wi-Fi信号的复合活动跌倒检测方法

本发明公开一种基于Wi‑Fi信号的复合活动跌倒检测方法，包括：S1：对采集到的CSI数据进行预处理，解决数据包丢失问题并消除信号中的加性噪声，经过信号处理获得时频图；S2：通过功率突发曲线计算、状态推理模块协同作用将复合活动数据划分为不同信号段，推理活动的开始和结束点；S3：使用位置嵌入、多头自注意力模块和多尺度卷积模块完成跌倒活动特征的提取；S4：采用多任务学习的方式，设置多个二元分类器对单个任务的多个标签进行学习以确定每个原子活动的发生；S5：评估每个任务的损失。本方案通过信号分割技术和多任务学习对复合活动中不同原子活动进行处理，通过提取与跌倒事件相关的特征的同时抑制其他无关活动的干扰，提高跌倒检测的准确性。