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申请/专利权人：深圳市赛罗尼科技有限公司

摘要：本发明提供了基于wifi信号识别的摔倒监测方法、系统及存储介质，涉及信号识别技术领域，包括：提取目标区域环境信息布设多个wifi采集点位，构建wifi采集模块，进行连续采集，获得多个信号数据；传输至wifi信号处理模块，获得多个信号特征；结合摔倒事件对多个信号数据进行标注，结合多个通信场景构建摔倒识别模型；对目标用户进行监测识别，生成摔倒识别结果；触发报警模块，进行应急响应。本发明解决了现有技术对摔倒监测通常依赖穿戴式设备，可能对用户造成不适，影响用户的生活质量，并且在处理大量数据时难以准确地从噪声中提取有用信息，导致摔倒事件的检测准确性较差的技术问题。

主权项：1.基于wifi信号识别的摔倒监测方法，其特征在于，所述方法包括：提取目标区域环境信息布设多个wifi采集点位，构建wifi采集模块，通过所述wifi采集模块进行连续采集，获得多个信号数据；将所述多个信号数据传输至wifi信号处理模块，获得多个信号特征；基于所述多个信号特征结合目标用户的摔倒事件对所述多个信号数据进行标注，根据标注结果结合多个通信场景构建摔倒识别模型；通过所述摔倒识别模型对目标用户进行监测识别，生成摔倒识别结果；根据所述摔倒识别结果触发报警模块，基于所述报警模块进行应急响应；遍历所述目标区域环境信息获得wifi网络，确定多个wifi采集点位；根据所述多个wifi采集点位进行wifi信号源的布设；当目标用户处于目标区域，激活所述wifi信号源进行信号发射，生成wifi发射信号；基于目标用户的移动特征确定wifi采集频率；根据所述多个wifi采集点位按照所述wifi采集频率构建wifi采集模块；通过所述wifi采集模块连续采集wifi发射信号，生成所述多个信号数据；通过所述wifi信号处理模块对所述多个信号数据进行傅里叶变换，生成信号频率特征；基于所述信号频率特征对所述多个信号数据进行时域分析，生成信号时域分析结果；基于所述信号频率特征对所述多个信号数据进行频域分析，生成信号频域分析结果；根据所述信号时域分析结果、所述信号频域分析结果确定所述多个信号特征；根据所述信号时域分析结果结合目标用户的摔倒事件，获得加速度波形变化趋势；基于所述加速度波形变化趋势确定加速度峰值；根据所述信号频域分析结果结合目标用户的摔倒事件获得功率谱密度信息；基于所述功率谱密度信息确定频率分布数据；基于所述加速度峰值、所述频率分布数据生成多个摔倒特征标签；遍历所述多个摔倒特征标签对所述多个信号数据进行标注，生成所述标注结果；基于所述目标区域环境信息进行环境识别分类，确定多个环境场景；基于所述多个环境场景进行wifi信号测试，生成信号测试结果，所述信号测试结果包含wifi信号强度信息、wifi信号相位信息、wifi信号频率信息；基于所述wifi信号强度信息对所述wifi信号相位信息、所述wifi信号频率信息进行通信分析，构建多个通信场景；对所述标注结果进行数据随机划分，确定训练数据集、验证数据集、测试数据集；按照所述多个通信场景对所述训练数据集、所述验证数据集进行训练调优，并根据所述测试数据集进行评估，生成模型评估结果，构建所述摔倒识别模型。

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