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申请/专利权人：无锡芯湖湾信息科技有限公司
摘要：本发明涉及跌倒检测技术领域，尤其涉及一种基于改进Chan_Vese模型的毫米波雷达跌倒检测方法通过雷达设备获取目标的雷达回波数据，并将其转换为雷达回波的时频图像；得到雷达回波的时频图像后，使用改进Chan_Vese模型进行目标区域的粗轮廓提取，所述改进Chan_Vese模型引入Canny边缘检测算法来自动提取初始化轮廓；在粗轮廓提取后，使用中值滤波器进行平滑处理，得到时频图预处理后的二值图；将预处理后的图像划分为训练集和测试集。将训练集送入双注意力机制网络，使用迁移学习方法完成网络训练；将测试数据送入训练好的网络中，得到人体的活动类型。本发明有效抑制躯干强回波干扰，提升微多普勒效应的提取精度。
主权项：1.基于改进Chan_Vese模型的毫米波雷达跌倒检测方法，其特征在于：包括：1通过雷达设备获取目标的雷达回波数据，并将其转换为雷达回波的时频图像；2得到雷达回波的时频图像后，使用改进Chan_Vese模型进行目标区域的粗轮廓提取，所述改进Chan_Vese模型引入Canny边缘检测算法来自动提取初始化轮廓；3在粗轮廓提取后，使用中值滤波器进行平滑处理，得到时频图预处理后的二值图；4分类网络：将预处理后的图像划分为训练集和测试集。将训练集送入双注意力机制网络，使用迁移学习方法完成网络训练；5跌倒检测：将测试数据送入训练好的网络中，得到人体的活动类型。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 无锡芯湖湾信息科技有限公司 基于改进Chan_Vese模型的毫米波雷达跌倒检测方法
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