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申请/专利权人：合肥工业大学
申请日：2024-03-26
公开（公告）日：2024-06-28
公开（公告）号：CN118252495A
主分类号：A61B5/11
分类号：A61B5/11;G01S7/41;G01S13/88;G01S7/295;G06F18/15;G06F18/213;G06F18/2433;G06F17/14;G06N20/00;H04L67/10;H04L67/12;A61B5/00;A61B5/0507;G06F123/02
优先权：
专利状态码：在审-公开
法律状态：2024.06.28#公开
摘要：本发明涉及一种基于边云协同计算的跌倒检测系统及方法。系统包括采样单元、利用时间窗口对ADC采样进行时序切割的处理单元和云服务器。采样单元连续发射射频信号以根据时间窗口采集室内目标的原始数据。处理单元在采样单元接收到由室内目标反射回波信号的情况下，基于机器学习模型进行运动特征提取并且进行初步跌倒检测以将运动特征和原始数据选择性发送至云服务器。云服务器对室内目标的跌倒情况进行跌倒检测判别。由于通信带宽受到现实条件的影响，若处理单元在划定的滑动时间窗口内初步判定出现跌倒事件的发生，则处理单元能够利用建立的优化模型确定在通信带宽的限制条件下可以传输的最大信息量，从而选择性发送运动特征和原始数据至云服务器。
主权项：1.一种基于边云协同计算的跌倒检测系统，其特征在于，包括：采样单元100，用于向室内连续发射射频信号102并且采集由室内目标104反射的回波信号103以将所述射频信号102和所述回波信号103作为原始数据；处理单元200，位于室内接收所述采样单元100采集的所述原始数据，并且利用时间窗口对所述原始数据的采样进行时序切割；云服务器300，位于云端与所述处理单元200数据连接，其中，所述处理单元200被配置为：在所述采样单元100接收到由所述室内目标104反射的所述回波信号103的情况下，基于机器学习模型对与所述室内目标104行为相关的所述原始数据进行运动特征提取，并且对所述室内目标104进行初步跌倒检测，从而将所述运动特征和所述原始数据选择性发送至所述云服务器300；其中，所述云服务器300基于所述运动特征和所述原始数据对所述室内目标104的跌倒情况进行跌倒检测判别。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 合肥工业大学 一种基于边云协同计算的跌倒检测系统及方法
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