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摘要：本申请公开了一种基于毫米波雷达的跌倒智能检测方法及系统，涉及毫米波雷达技术领域，其通过毫米波雷达向目标人体发射线性调频波信号，并接收目标人体反射回来的电磁波信号，采用基于深度学习的人工智能技术对线性调频波信号和电磁波反射信号进行时频特征分析，进而基于两者之间的特征差异实现对目标人体姿态的智能识别，以便于提供及时的跌倒预警提示。这样，通过利用毫米波雷达的无视线、非接触特性，能够在保护用户隐私的同时，提高跌倒检测的准确性和可靠性，为被监护人提供更加安全、智能的生活环境。

主权项：1.基于毫米波雷达的跌倒智能检测方法，其特征在于，包括：通过示波器采集由毫米波雷达发射的线性调频波信号和由所述毫米波雷达接收的电磁波反射信号；对所述电磁波反射信号进行信号降噪处理以得到降噪后电磁波反射信号；分别提取所述线性调频波信号和所述降噪后电磁波反射信号的时频特征以得到线性调频波信号时频特征图和降噪后电磁波反射信号时频特征图；对所述线性调频波信号时频特征图和所述降噪后电磁波反射信号时频特征图分别进行自相关注意力强化以得到强化线性调频波信号时频特征图和强化降噪后电磁波反射信号时频特征图；基于所述强化线性调频波信号时频特征图和所述强化降噪后电磁波反射信号时频特征图之间的特征差异，确定是否生成跌倒预警提示；其中，分别提取所述线性调频波信号和所述降噪后电磁波反射信号的时频特征以得到线性调频波信号时频特征图和降噪后电磁波反射信号时频特征图，包括：使用小波分析对所述线性调频波信号和所述降噪后电磁波反射信号进行处理以得到线性调频波信号时频图和降噪后电磁波反射信号时频图；对所述线性调频波信号时频图和所述降噪后电磁波反射信号时频图分别进行时频特征提取以得到所述线性调频波信号时频特征图和所述降噪后电磁波反射信号时频特征图；其中，对所述线性调频波信号时频图和所述降噪后电磁波反射信号时频图分别进行时频特征提取以得到所述线性调频波信号时频特征图和所述降噪后电磁波反射信号时频特征图，包括：将所述线性调频波信号时频图和所述降噪后电磁波反射信号时频图分别输入基于空洞卷积神经网络模型的信号时频特征提取器以得到所述线性调频波信号时频特征图和所述降噪后电磁波反射信号时频特征图；其中，对所述线性调频波信号时频特征图和所述降噪后电磁波反射信号时频特征图分别进行自相关注意力强化以得到强化线性调频波信号时频特征图和强化降噪后电磁波反射信号时频特征图，包括：将所述线性调频波信号时频特征图和所述降噪后电磁波反射信号时频特征图分别输入跨通道自适应特征空间结构增强自注意力模块以得到所述强化线性调频波信号时频特征图和所述强化降噪后电磁波反射信号时频特征图；其中，将所述线性调频波信号时频特征图和所述降噪后电磁波反射信号时频特征图分别输入跨通道自适应特征空间结构增强自注意力模块以得到所述强化线性调频波信号时频特征图和所述强化降噪后电磁波反射信号时频特征图，包括：对所述线性调频波信号时频特征图进行层归一化以得到归一化线性调频波信号时频特征图；对所述归一化线性调频波信号时频特征图进行点卷积处理以得到线性调频波信号时频通道上下文关联表示特征图；对所述线性调频波信号时频通道上下文关联表示特征图进行卷积编码以得到线性调频波信号时频空间上下文关联表示特征图；对所述线性调频波信号时频通道上下文关联表示特征图和所述线性调频波信号时频空间上下文关联表示特征图进行通道-空间全局交互注意力融合以得到所述强化线性调频波信号时频特征图；其中，对所述线性调频波信号时频通道上下文关联表示特征图和所述线性调频波信号时频空间上下文关联表示特征图进行通道-空间全局交互注意力融合以得到所述强化线性调频波信号时频特征图，包括：复制所述线性调频波信号时频空间上下文关联表示特征图以得到备份线性调频波信号时频空间上下文关联表示特征图；对所述线性调频波信号时频通道上下文关联表示特征图、所述线性调频波信号时频空间上下文关联表示特征图和所述备份线性调频波信号时频空间上下文关联表示特征图进行特征形状重塑以得到线性调频波信号时频通道上下文关联表示特征矩阵、线性调频波信号时频空间上下文关联表示特征矩阵和备份线性调频波信号时频空间上下文关联表示特征矩阵；计算所述线性调频波信号时频通道上下文关联表示特征矩阵和所述线性调频波信号时频空间上下文关联表示特征矩阵之间的跨通道交叉协方差矩阵；使用Softmax函数对所述跨通道交叉协方差矩阵进行激活以得到线性调频波信号时频特征全局交互注意力矩阵；计算所述备份线性调频波信号时频空间上下文关联表示特征矩阵与所述线性调频波信号时频特征全局交互注意力矩阵之间的乘积以得到注意力强化线性调频波信号时频特征表示矩阵；对所述注意力强化线性调频波信号时频特征表示矩阵进行特征形状重塑以得到所述强化线性调频波信号时频特征图；其中，基于所述强化线性调频波信号时频特征图和所述强化降噪后电磁波反射信号时频特征图之间的特征差异，确定是否生成跌倒预警提示，包括：计算所述强化线性调频波信号时频特征图和所述强化降噪后电磁波反射信号时频特征图之间的差分特征图作为姿态信息表征特征图；基于所述姿态信息表征特征图，识别目标人体的姿态类型；响应于所述姿态类型为跌倒，生成所述跌倒预警提示；其中，基于所述姿态信息表征特征图，识别目标人体的姿态类型，包括：将所述姿态信息表征特征图输入基于分类器的姿态识别器以得到识别结果，所述识别结果用于表示姿态类型是否为跌倒。

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