[发明专利]跌倒检测方法、装置、设备及存储介质

说明书

本申请提供一种跌倒检测方法、装置、设备及存储介质，能够在不涉及用户隐私的前提下，无接触的进行跌倒检测。该方法包括：获取目标对象在连续多个单位时长中每个单位时长内的运动特征。运动特征包括距离数据、速度数据、多普勒信号数据以及角度数据中的至少一个。基于第一判断规则和目标对象在每个单位时长内的运动特征，确定目标对象在每个单位时长内的第一状态，得到目标对象在多个单位时长内的第一状态序列；第一状态包括跌倒状态、运动状态或者静止状态，第一状态序列包括按时间排序的第一状态。在第一状态序列满足预设的第一跌倒规则的情况下，确定目标对象跌倒。

技术领域

本申请涉及雷达检测技术领域，尤其涉及一种跌倒检测方法、装置、设备及存储介质。

背景技术

当前，跌倒每年影响到数百万人，并且造成大量伤害，特别是在老年人当中。因此，为了保护人身的身体健康，人体跌倒实时检测技术具有积极的现实意义。

现有的跌倒识别方法，通常是基于拍摄装置获取用户的图像信息，从而可以根据图像信息对用户进行行为识别。但是，这种方法具有隐私泄露的隐患，可能会引发信息安全问题。

发明内容

本申请实施例提供一种跌倒检测方法、装置、设备及存储介质，能够在不涉及用户隐私的前提下，无接触的进行跌倒检测。

第一方面，提供一种跌倒检测方法，方法包括：

获取目标对象在连续多个单位时长中每个单位时长内的运动特征；运动特征包括距离数据、速度数据、多普勒信号数据以及角度数据中的至少一个,距离数据用于指示运动距离的最大变化值；速度数据用于指示运动速度的最大值和速度面积变化值，速度面积变化值用于指示多个运动速度中目标运动速度与多个运动速度的比值，目标运动速度大于第一阈值；多普勒信号数据用于指示多普勒信号强度的最大值；角度数据用于指示运动角度的最大变化值。基于第一判断规则和目标对象在每个单位时长内的运动特征，确定目标对象在每个单位时长内的第一状态，得到目标对象在多个单位时长内的第一状态序列；第一状态包括跌倒状态、运动状态或者静止状态，第一状态序列包括按时间排序的第一状态。在第一状态序列满足预设的第一跌倒规则的情况下，确定目标对象跌倒。

本申请实施例提供的技术方案，应用于雷达设备，能够在不涉及用户隐私的前提下，无接触的进行体动检测，有效提升了用户的使用体验。并且，雷达设备不受环境影响，从而避免了光照、烟尘、遮挡等环境因素均会导致识别结果的准确度降低。此外，本申请实施例提供的技术方案，根据目标对象在连续多个单位时长中每个单位时长内的运动特征，判断目标对象在连续多个单位时长中的状态序列。进而判断状态序列是否满足预设跌倒规则，并在状态序列满足预设跌倒规则的情况下，确定目标对象跌倒。也就是说，本申请实施例采用逻辑判断实现人体跌倒检测，其算法复杂度较低，硬件计算能力要求较低，因此在确保到检测目标对象跌倒的情况下，节省了开发成本。

作为一种可能实现的方式，每个单位时长包括多个帧，在运动特征包括距离数据、速度数据、多普勒信号数据以及角度数据的情况下，上述“获取目标对象在连续多个单位时长中每个单位时长内的运动特征”，包括：

通过雷达设备获取多个帧中每帧对应的回波信号，得到多个帧对应的回波信号；每帧对应的回波信号包括雷达设备在每帧发送多个检测信号后被目标对象反射的信号。根据多个帧对应的回波信号，分别确定目标对象在多个帧中对应的运动距离最大值和运动距离最小值，并将运动距离最大值与运动距离最小值之差，确定为目标对象在每个单位时长内的距离数据。根据多个帧对应的回波信号，分别确定目标对象在多个帧中的运动速度最大值和速度面积变化值，并将运动速度最大值和速度面积变化值确定为目标对象在每个单位时长内的速度数据。根据多个帧对应的回波信号，确定目标对象在多个帧中的多普勒信号强度最大值，并将多普勒信号强度最大值确定为目标对象在每个单位时长内的多普勒信号数据。根据多个帧对应的回波信号，分别确定目标对象在多个帧中对应的运动角度最大值和运动角度最小值，并将运动角度最大值与运动角度最小值之差，确定为目标对象在每个单位时长内的角度数据。