摘要
本公开涉及健康状态监测领域,具体涉及一种人体健康状况多模态实时监测系统及装置。本公开系统包括:获取模块,被配置为实时获取多模态数据;所述预处理模块,被配置基于获取的多模态数据进行预处理,所述预处理包括将各柔性压力传感器数据进行融合处理;健康状态判别模块,被配置为基于预处理后的多模态数据,利用训练好的基于深度学习的多模态神经网络,先基于各模态数据以获得融合特征,再基于融合特征进行健康状态判别。本公开技术方案可实现在各种居住环境下对人体健康医疗关键信息的非接触、全时空、多方位的准确可靠监测,满足居家、医院及户外等多种场景需求,为重大疾病的早期预警提供有力技术支持。
技术关键词
融合特征
计算机视觉图像
柔性压力传感器
生命体征信息
雷达回波数据
贝叶斯神经网络
人体健康状况
多模态
实时监测系统
活动特征
判别模块
雷达模块
健康状态监测
双线性池化
卡尔曼滤波算法
实时监测装置
系统为您推荐了相关专利信息
烟火检测方法
时序特征
时空融合特征
边缘检测网络
视频段
训练题目
面部微表情
机器学习模型
学习训练方法
数据存储模块
建模平台
混合粒子群优化算法
裂缝模型
蒙特卡洛模拟方法
贝叶斯概率模型