[发明专利]用于识别姿态的方法、装置、处理器、热水器及监测系统

说明书

本发明实施例提供一种用于识别姿态的方法、装置、处理器、热水器及监测系统。方法包括：从与用户相关联的雷达数据中分别选取第一数量的第一目标数据和第二数量的第二目标数据；将第一目标数据和第二目标数据分别输入至第一分类模型和第二分类模型；获取第一分类模型输出的第一姿态识别结果和第二分类模型输出的第二姿态识别结果；在第一姿态识别结果与第二姿态识别结果均为跌倒姿态的情况下，确定用户处于跌倒姿态，这种方法通过多个分类模型有效地提高了对于用户是否处于跌倒的识别准确率，同时也可以及时发现用户是否处于跌倒状态，有效地降低了老人、小孩、孕妇或用户独自一人在家意外跌倒导致救援不及时的危险情况的发生。

技术领域

本发明涉及计算机技术领域，具体地涉及一种用于识别姿态的方法、装置、处理器、热水器及监测系统。

背景技术

随着社会的发展，独居人士的数量急剧增加，但独居用户发生意外时，往往由于发现不及时，救援滞后，导致独居的风险增加。而且，由于老龄化越来越严重化，老年人独居的人数也日益渐增，但老年人由于身体原因，往往独居时发生的意外情况更多。据统计，中国每年约有4000万65岁以上的老人发生过跌倒，每一万人中有8位老人因跌倒死亡，跌倒已经成为了65岁老人的“头号杀手”。除了老人，孕妇也属于需要重点保护的对象，由于行动不便，孕妇若发生跌倒也需要及时进行救援。

通常情况下，由于用户对家居环境隐私的敏感性，通常不会在浴室内安装传统的摄像头，以避免暴露用户的隐私。这种情况下，对于浴室跌倒的意外情况发生，往往无法及时发现并预警。

发明内容

本发明实施例的目的是提供一种有效识别用户是否处于跌倒状态的用于识别姿态的方法、装置、处理器、热水器及浴室监测系统。

为了实现上述目的，本发明第一方面提供一种用于识别姿态的方法，包括：

从与用户相关联的雷达数据中分别选取第一数量的第一目标数据和第二数量的第二目标数据；

将第一目标数据和第二目标数据分别输入至第一分类模型和第二分类模型；

获取第一分类模型输出的第一姿态识别结果和第二分类模型输出的第二姿态识别结果；

在第一姿态识别结果与第二姿态识别结果均为跌倒姿态的情况下，确定用户处于跌倒姿态。

在本发明的实施例中，第一数量小于第二数量。

在本发明的实施例中，方法还包括：

在将第一目标数据和第二目标数据分别输入至第一分类模型和第二分类模型之前，对第一目标数据和第二目标数据进行校正；

将校正后的第一目标数据和第二目标数据进行滤波处理；

从滤波处理后的第一目标数据中选取第一预设序号区间内的数据输入至第一分类模型；

从滤波处理后的第二目标数据中选取第二预设序号区间内的数据输入至第二分类模型。

在本发明的实施例中，对第一目标数据和第二目标数据进行校正包括：

获取雷达设备相对于水平面的安装角度；

根据安装角度确定校正角度；

根据校正角度对第一目标数据和第二目标数据对应的坐标进行旋转，以得到校正后的第一目标数据和第二目标数据。

在本发明的实施例中，获取第一分类模型输出的第一姿态识别结果包括：

通过第一分类模型提取出第一目标数据中每一帧数据的三维坐标位置、三维方向的速度，其中，三维坐标位置包括横轴坐标位置、竖轴坐标位置以及纵轴坐标位置，三维方向的速度包括横轴速度、竖轴速度以及纵轴速度；