中文引用格式: 李偉,李丹丹,,丁奇寧,,等. 基于毫米波雷達(dá)三維點(diǎn)云的室內(nèi)跌倒檢測(cè)[J]. 電子技術(shù)應(yīng)用,2024,,50(9):59-66.
英文引用格式: Li Wei,,Li Dandan,Ding Qining,,et al. Indoor fall detection based on millimeter-wave radar three-dimensional point cloud[J]. Application of Electronic Technique,,2024,50(9):59-66.
引言
據(jù)世界衛(wèi)生組織報(bào)道,,世界各國(guó)老年人的數(shù)量和占比都出現(xiàn)上升趨勢(shì),而老年人因跌倒而出現(xiàn)重傷和死亡的風(fēng)險(xiǎn)最大[1]。跌倒不僅對(duì)老年人造成身體傷害,,也會(huì)引起消極恐懼的情緒,,能夠及時(shí)檢測(cè)到跌倒并作出提醒尤為重要。因此,,本文使用毫米波雷達(dá)三維點(diǎn)云進(jìn)行人體跌倒檢測(cè),,通過(guò)對(duì)人體姿態(tài)的分類(lèi)準(zhǔn)確地檢測(cè)出人體跌倒的行為,增強(qiáng)獨(dú)居老年人的安全保障,。
實(shí)現(xiàn)跌倒檢測(cè)的方法有基于可接觸式和非接觸式設(shè)備。常見(jiàn)的人體跌倒檢測(cè)的可接觸式設(shè)備是基于加速度傳感器[2]和重力傳感器[3]等,,但需隨身攜帶,,影響日常生活,還會(huì)因未及時(shí)充電產(chǎn)生誤報(bào)現(xiàn)象,。非接觸式設(shè)備主要有紅外,、Wi-Fi、攝像機(jī)和雷達(dá)等,,基于攝像機(jī)的方法容易侵犯?jìng)€(gè)人隱私,,易受環(huán)境、信號(hào)的影響,,激光雷達(dá)和超寬帶雷達(dá)易受極端天氣的影響,,且價(jià)格比較昂貴,而毫米波雷達(dá)測(cè)量精度高,、可全天時(shí)全天候工作,,性?xún)r(jià)比高。因此本文使用毫米波雷達(dá)進(jìn)行人體跌倒檢測(cè),。
目前基于深度學(xué)習(xí)的毫米波雷達(dá)跌倒檢測(cè)方法大多是使用深度卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(CNN)對(duì)二維圖像進(jìn)行空間特征提取[4],。相比雷達(dá)的二維圖像,三維點(diǎn)云圖更直觀形象,,包含更豐富的有用信息,。基于單幀點(diǎn)云的識(shí)別中,,Pointnet網(wǎng)絡(luò)[5]可通過(guò)排列不變的最大池化實(shí)現(xiàn)全局特征提取,,而Pointnet++[6]在前者的基礎(chǔ)上利用分層分組實(shí)現(xiàn)局部特征的提取,不斷迭代實(shí)現(xiàn)全局特征提取,。Pantomime網(wǎng)絡(luò)[7]中結(jié)合Pointnet++和LSTM網(wǎng)絡(luò),,提取所有幀的全局特征實(shí)現(xiàn)對(duì)手勢(shì)的分類(lèi)。FlickerNet模型[8]修改了分組操作,,從相鄰幀中提取運(yùn)動(dòng)和結(jié)構(gòu)特征,,但缺乏捕獲長(zhǎng)期關(guān)系的能力。PointLSTM模型[9]在此基礎(chǔ)上,提出一種關(guān)于無(wú)序點(diǎn)云的新型LSTM單元,,用于捕獲點(diǎn)級(jí)別的長(zhǎng)期關(guān)系,。
受到以上方法的啟發(fā),本文提出一種基于外部注意力機(jī)制的PointLSTM網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)實(shí)現(xiàn)點(diǎn)云在時(shí)空中的特征提取和分類(lèi)識(shí)別,,網(wǎng)絡(luò)改進(jìn)了PointLSTM幀間點(diǎn)信息的流失問(wèn)題,,并在信息提取中對(duì)所有數(shù)據(jù)實(shí)現(xiàn)特征聯(lián)系,外部注意力機(jī)制通過(guò)獨(dú)立的可學(xué)習(xí)參數(shù)優(yōu)化了網(wǎng)絡(luò)復(fù)雜度和識(shí)別精確率,。
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作者信息:
李偉1,,李丹丹1,丁奇寧1,,馬裕燚2,,耿永福1
(1.北方工業(yè)大學(xué) 信息學(xué)院,北京 100043,;
2.北方工業(yè)大學(xué) 電氣與控制工程學(xué)院,,北京 100043)