摘要
本发明公开了一种基于多时间尺度呼吸起伏模型的睡姿下人员识别方法,属于人员识别的技术领域;步骤如下:步骤1:设置毫米波雷达作为采集装置,使用毫米波雷达采集房间内部的信号,得到采样信号;步骤2:对采样信号进行预处理,进行体动检测和静息平稳状态的判决;步骤3:对静息平稳状态的信号进行短时呼吸起伏模型多维特征提取,具体包括胸腹定位、呼吸信息提取和校正,动态分割特征,胸腹起伏模型特征提取;步骤4:建立长时呼吸起伏特征序列及识别网络,依据已经存储的人员信息对待识别人员提供初步结果;步骤5:对初步结果进行再次决策,得到最终结果。本发明采用上述方法,实现睡眠场景下持续监测,可全天时全天候工作的优点。
技术关键词
多时间尺度
滑动窗口
识别方法
时间段
时序特征
信号
起伏特征
移动平均滤波器
身份
回波
雷达
训练神经网络
动态
索引
干扰设备
校正
分割算法
矩阵
统计方法
背景噪声
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电缆老化
监测系统
电压电流监测
监测主机
监测模块
车载多媒体设备
异常识别方法
函数调用栈
计算机可读指令
异常数据
多智能体协同
情感分析方法
情感特征
多模态情感分析
文本数据提取
能源供应方法
人工智能算法
空气源热泵
燃气锅炉效率
数据