[发明专利]摔倒检测方法及摔倒检测装置

说明书

本发明提供了一种摔倒检测方法及摔倒检测装置。该方法包括获取毫米波雷达采集的回波信号，其中，回波信号是毫米波雷达向目标区域内的目标对象发射调频连续毫米波信号后，经目标对象反射被毫米波雷达所接收得到的；基于预设处理规则，对回波信号进行转化处理，得到时序上的多帧点云数据，其中，点云数据包括多个点云信息；基于预设跟踪规则，对多个点云数据中的点云信息进行聚类跟踪处理，得到至少一个目标对象的时序上的多个关联点云；基于预设判定规则，根据目标对象的多个关联点云，确定目标对象的摔倒判定结果；在摔倒判定结果表明目标对象处于摔倒姿态的情况下，将转换数据输入至摔倒识别网络模型，输出目标对象的摔倒识别结果。

技术领域

本发明涉及无线感知技术领域，更具体地，涉及一种摔倒检测方法、摔倒检测装置、电子设备、计算机可读存储介质以及计算机程序产品。

背景技术

对于老年人和病人等特殊人群，例如老年人一旦跌倒，可能会导致髋关节、脊椎骨、手腕部位骨折以及加重病情等不利情况的发生。髋关节是人体上半身承重支柱，一旦发生骨折，无法站立行走，甚至坐起来翻身都是问题。特别是独居老人，一旦发生摔倒情况，很可能会因无法得到及时救治而死亡。

目前常见的有三类跌倒检测系统：基于穿戴式设备的、基于环境传感器、以及基于视频传感器的人体跌倒检测系统。上述三种检测系统中，非穿戴式的两种系统对摔倒行为能够实现较精准检测。此外穿戴式设备只能针对穿戴人员进行检测，部分人员会对穿戴式设备具有排斥性，且单个成本较高，不利于大范围应用。基于图像、视频传感器的检测系统，虽然精准度高，但是涉及监视隐私，特别是浴室、卫生间等地，不适合安装，无法对老人等特殊人群的摔倒姿态进行全方位的实时检测。

发明内容

有鉴于此，本发明实施例提供了一种摔倒检测方法、摔倒检测装置、电子设备、计算机可读存储介质以及计算机程序产品。

本发明实施例的一个方面提供了一种摔倒检测方法，包括：

获取毫米波雷达采集的回波信号，其中，上述回波信号是上述毫米波雷达向目标区域内的目标对象发射调频连续毫米波信号后，经上述目标对象反射被上述毫米波雷达所接收得到的；

基于预设处理规则，对上述回波信号进行转化处理，得到时序上的多帧点云数据，其中，上述点云数据包括多个点云信息，上述点云信息包括表征一个上述目标对象的一个关键点的位置信息和速度信息；

基于预设跟踪规则，对多个上述点云数据中的点云信息进行聚类跟踪处理，得到至少一个目标对象的时序上的多个关联点云；

基于预设判定规则，根据上述目标对象的多个上述关联点云的高度，确定上述目标对象的摔倒判定结果；

在上述摔倒判定结果表明上述目标对象处于摔倒姿态的情况下，将转换数据输入至摔倒识别网络模型，输出上述目标对象的摔倒识别结果，其中，上述转换数据是对上述关联点云进行转换得到的。

根据本发明的实施例，基于预设判定规则，根据上述目标对象的多个上述关联点云，确定上述目标对象的摔倒判定结果，包括：

针对每个上述关联点云，在上述关联点云的中心高度小于预设高度阈值的情况下，将与上述关联点云在时序上相关的预设帧数的关联点云确定为多个目标点云；

在多个上述目标点云中存在目标帧数的目标点云的中心高度小于上述预设高度阈值的情况下，确定上述目标对象的上述摔倒判定结果为上述摔倒姿态。

根据本发明的实施例，将转换数据输入至摔倒识别网络模型，输出上述目标对象的摔倒识别结果，包括：

基于预设体素化规则，对多个上述关联点云进行格式转换处理，得到多个上述转换数据；

将多个上述转换数据输入上述摔倒识别网络模型，得到上述摔倒识别结果，其中，上述摔倒识别网络模型是对利用卷积层、长短期记忆层以及全连接层构建的多层神经网络进行训练得到的。