摘要
本发明公开了一种基于毫米波雷达的非接触式胎动监测识别方法及系统,将雷达技术与深度学习相结合应用于胎动监测领域,通过使用毫米波雷达对孕妇腹部发射探测信号并接收回波信号,然后进行散射分离、时频谱图生成、特征提取、胎动识别与储存等一系列操作,充分发挥了雷达技术和深度学习的优势。通过深度学习算法自动学习和提取胎动信号中的复杂特征,提高了对胎动信号的识别能力和准确性,适应不同孕妇和胎儿的个体差异,为孕妇提供更加个性化的胎动监测服务,具有更高的便捷性和可靠性。能够实时、准确地监测胎动情况,及时发现异常胎动,为孕妇和医生提供更及时、更准确的胎儿健康信息,有助于降低胎儿的风险,提高围产期胎儿监护的质量和水平。
技术关键词
监测识别方法
记忆单元
接触式
时域特征
雷达
频段
矩阵
回波
输出特征
孕妇腹部
chirp信号
Softmax函数
卷积神经网络提取
通道注意力机制
短时傅里叶变换
监测胎动
系统为您推荐了相关专利信息
闭环检测方法
机械式激光雷达
径向畸变校正方法
传感器误差
特征点
多模态特征融合
视觉特征
空间点云数据
融合特征
视觉采集设备
剩余使用寿命预测
场效应管
时域特征
数据
KPCA算法
二维图像数据
三维点云数据
数据融合方法
广角镜头
多模态传感器