深度学习融合超宽带雷达图谱的跌倒检测研究

作     者：何密 平钦文 戴然 HE Mi;PING Qinwen;DAI Ran

作者机构：陆军军医大学生物医学工程与影像医学系重庆400038 

基　　金：陆军军医大学校级课题(2019XYY04) 国家部委基金(BLJ18J005) 

出 版 物：《雷达学报（中英文）》 (Journal of Radars)

年 卷 期：2023年第12卷第2期

页      码：343-355页

摘      要：相对于窄带多普勒雷达,超宽带雷达能够同时获取目标的距离和多普勒信息,更利于行为识别。为了提高跌倒行为的识别性能,该文采用调频连续波超宽带雷达在两个真实的室内复杂场景下采集36名受试者的日常行为和跌倒的回波数据,建立了动作种类丰富的多场景跌倒检测数据集;通过预处理,获取受试者的距离时间谱、距离多普勒谱和时间多普勒谱;基于MobileNet-V3轻量级网络,设计了数据级、特征级和决策级3种雷达图谱深度学习融合网络。统计分析结果表明,该文提出的决策级融合方法相对于仅用单种图谱、数据级和特征级融合的方法,能够提高跌倒检测的性能(显著性检验方法得到的所有P值<0.003)。决策级融合方法的5折交叉验证的准确率为0.9956,在新场景下测试的准确率为0.9778,具有良好的泛化能力。

主 题 词：超宽带雷达 深度学习 跌倒检测 数据融合 轻量级网络 

学科分类：080904[080904] 0809[工学-计算机类] 08[工学] 0402[教育学-体育学类] 0303[法学-社会学类] 0710[理学-生物科学类] 0810[工学-土木类] 081105[081105] 0837[0837] 081001[081001] 081002[081002] 0825[工学-环境科学与工程类] 0811[工学-水利类] 0812[工学-测绘类] 

核心收录：

D　O　I：10.12000/JR22169

馆 藏 号：203121227...