摘要
本发明公开了一种面向智慧校园的毫米波雷达宿舍人员活动监测方法与系统,通过非接触式监测技术实现对宿舍人员活动的智能化管理。该系统通过60G毫米波雷达获取高精度实时点云数据,结合坐标转换和动态点云分割算法,有效滤除环境噪声,在复杂宿舍环境中实现稳定可靠的人员检测,通过精确区域划分准确区分座位和床体区域活动。本方法采用滑动窗口统计和自适应阈值触发机制实现有效智能的多目标跟踪。本系统仅处理点云数据,不采集生物特征信息,在确保监测效果的同时充分保障学生隐私,可实现24小时自动化监测,大幅减少人工巡查工作量,支持考勤统计、安全预警、行为分析等扩展功能,为构建安全智能的校园环境提供了可靠的技术支撑,具有显著的社会效益和应用价值。
技术关键词
面向智慧校园
活动监测方法
DBSCAN聚类算法
管理学生宿舍
滑动窗口
活动监测系统
点云数据流
采集生物特征
扩展卡尔曼滤波
雷达点云数据
状态更新
卡尔曼滤波算法
数据融合方法
历史监测数据
滑动时间窗口
生命周期管理
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数据采集分析系统
工业设备运行数据
数据采集模块
数据分析模块
滑动窗口算法
地表温度降尺度
代表
地表反照率
随机森林
遥感地表温度数据
自动分类方法
足底压力数据
多任务学习模型
DBSCAN聚类算法
DBSCAN算法
趋势预测方法
水电机组
预测误差
时间序列预测模型
EEMD算法