【摘 要】
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人口老龄化为世界各国带来挑战的同时,也推动了环境辅助生活概念的产生与智慧养老事业的发展。建立基于环境和生物智能感知的室内日常生活监测系统可以将老年人的身体情况及时反馈给远程家属,从而实现辅助照护。为避免摄像头和可穿戴设备等传统感知方式造成的隐私暴露和身体侵入感,超宽带雷达不失为一种选择。本研究借助超宽带雷达实现室内人体目标检测与跟踪、动作识别、运动参数提取以及初步的日常活动能力评估,主要工作如下:
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人口老龄化为世界各国带来挑战的同时,也推动了环境辅助生活概念的产生与智慧养老事业的发展。建立基于环境和生物智能感知的室内日常生活监测系统可以将老年人的身体情况及时反馈给远程家属,从而实现辅助照护。为避免摄像头和可穿戴设备等传统感知方式造成的隐私暴露和身体侵入感,超宽带雷达不失为一种选择。本研究借助超宽带雷达实现室内人体目标检测与跟踪、动作识别、运动参数提取以及初步的日常活动能力评估,主要工作如下:1.针对人体目标的多点散射和距离扩展特性,提出采用基带信号进行目标检测,有效减少量测数目、数据存储空间和算法处理时间,进一步提升实时性;2.根据目标检测结果,提出量测凝聚和跳窗起始方法,确定目标个数及各自的初始状态,并分别实现了单目标和多目标的跟踪。轨迹更新时间为0.1 s,跟踪的均方根误差小于0.3 m;3.针对现有日常活动能力评估工具的应用局限性,建立SWS评估工具——采用单次坐下、3 m行走和单次下蹲三项动作的完成时间进行评估,具体过程包括动作识别和运动参数提取两个阶段;4.在动作识别阶段,基于人体动作对雷达信号产生的多普勒效应,将信号转换为时序-距离-多普勒谱图,通过卷积自编码器提取特征,利用QRNN进行时序建模。该网络模型对室内常见8种动作的识别准确率为96.58%,并且在推理时间上存在优势;5.在运动参数提取阶段,对于下蹲和坐下,将雷达信号转换为时间-多普勒谱图,基于速度约束实现动作持续时间提取。对于行走,联合时间-多普勒谱图和目标跟踪轨迹综合判断,输出实际位移3 m所需的时间。最终以SWS评分标准来反映日常活动能力。
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