深度学习融合超宽带雷达图谱的跌倒检测研究

何密; 平钦文; 戴然

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深度学习融合超宽带雷达图谱的跌倒检测研究

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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。

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来源
《雷达学报》 |2023年第2期|343-355|共13页
作者
何密; 平钦文; 戴然;
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作者单位

陆军军医大学生物医学工程与影像医学系;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类雷达设备、雷达站;
关键词
超宽带雷达; 深度学习; 跌倒检测; 数据融合; 轻量级网络;

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