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基于自适应波束形成技术的相邻目标生命体征检测 被引量:1
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作者 熊俊军 司军 +4 位作者 陈家瑞 马振康 柏磊 吴俭 丁传威 《雷达科学与技术》 北大核心 2024年第5期532-540,548,共10页
基于雷达传感器的非接触式生命体征检测作为一种新型生物医学传感技术在近十几年获得了迅猛的发展。现有的大部分生命体征检测工作受限于雷达体制或者分辨率,无法分离出检测场景中多个位于同一距离、同一波束相邻目标的生命体征信号。... 基于雷达传感器的非接触式生命体征检测作为一种新型生物医学传感技术在近十几年获得了迅猛的发展。现有的大部分生命体征检测工作受限于雷达体制或者分辨率,无法分离出检测场景中多个位于同一距离、同一波束相邻目标的生命体征信号。针对相邻目标生命体征检测的需求,提出了一种基于自适应波束形成的算法,来实现相邻目标生命体征信号的同时检测。利用自适应波束形成算法生成指向待测受试者的波束,同时在相邻干扰受试者所在角度处生成零陷,实现相邻目标的生命体征检测。实验结果表明,利用本文提出方法能够成功分离出同一距离上的相邻受试者的生命体征信号。 展开更多
关键词 自适应波束形成 多普勒雷达 相邻目标生命体征检测
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基于FPN和Faster R-CNN的生命体征参数智能识别
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作者 刘佳颖 刘金城 +4 位作者 綦雅婷 吴思圻 黄标晟 胡志雄 王建林 《计量学报》 北大核心 2025年第7期1075-1082,共8页
传统的多参数监护仪检定方法依赖人工读数和测量,效率低下。亟待研究一种基于人工智能的目标检测算法,实现多参数监护仪中生命体征参数的智能化识别,推动多参数监护仪自动化检定技术的发展。针对上述问题,提出一种基于FPN和Faster R-CN... 传统的多参数监护仪检定方法依赖人工读数和测量,效率低下。亟待研究一种基于人工智能的目标检测算法,实现多参数监护仪中生命体征参数的智能化识别,推动多参数监护仪自动化检定技术的发展。针对上述问题,提出一种基于FPN和Faster R-CNN的神经网络模型自动识别和分类生命体征参数,为后续实现多参数监护仪自动检定提供支持。为克服传统Faster R-CNN在中小目标识别任务上的不足,结合了ResNet50和FPN提取网络,以提升中小目标识别率。在实际临床采集的图像数据集上验证ResNet50+FPN的有效性,并与VGG16、MobileNetV2、EfficientNetB0、ResNet50等网络进行对比。结果表明,ResNet50+FPN识别的均值平均精度达到了83.32%,比VGG16提升了3.88%,在中小目标识别均值平均精度上分别提升了4.05%和9.60%。 展开更多
关键词 医学计量 生命体参数 多参数监护仪 FPN Faster R-CNN 自动化检定 目标检测
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基于调频连续波雷达的多目标生命体征实时检测 被引量:12
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作者 吴志军 韦金宜 +1 位作者 黄李波 白傑 《传感器与微系统》 CSCD 北大核心 2021年第3期112-115,119,共5页
针对多目标场景提出了一种基于调制连续波(FMCW)雷达的非接触式生命体征检测方法。通过动目标显示(MTI)、指数加权平均滤波与递推平均滤波,去除了回波信号包含的静态杂波与背景噪声,大幅提升了信噪比(SNR);采用单元平均恒虚警率(CA-CFAR... 针对多目标场景提出了一种基于调制连续波(FMCW)雷达的非接触式生命体征检测方法。通过动目标显示(MTI)、指数加权平均滤波与递推平均滤波,去除了回波信号包含的静态杂波与背景噪声,大幅提升了信噪比(SNR);采用单元平均恒虚警率(CA-CFAR)自适应检测门限、设置最小距离阈值的方法,实现多目标检测,并结合最邻近关联算法与卡尔曼滤波实现多目标跟踪;提取多个目标的相位信息,处理得到呼吸与心跳信号,结合快速傅里叶变换与自相关方法估计呼吸率与心率。实验证明:所提方法能够准确、稳定地实现多目标生命体征的实时检测。 展开更多
关键词 调制连续波雷达 目标生命体检测 信噪比 目标检测与跟踪 频谱分析
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基于77 GHz毫米波雷达感知的生命体征检测方法 被引量:9
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作者 景会成 白英杰 +2 位作者 曾凯 赵欣 白世平 《电子测量技术》 北大核心 2022年第22期55-63,共9页
本文针对在室内复杂环境中非接触式测量呼吸频率(HR)和心率(BR)时,存在准确度较低的问题,提出一种基于77 GHz毫米波雷达感知的生命体征检测方法,通过在距离雷达不同距离进行多次实验,以Mindray心电监测仪测量数据为参考,验证本文方法的... 本文针对在室内复杂环境中非接触式测量呼吸频率(HR)和心率(BR)时,存在准确度较低的问题,提出一种基于77 GHz毫米波雷达感知的生命体征检测方法,通过在距离雷达不同距离进行多次实验,以Mindray心电监测仪测量数据为参考,验证本文方法的准确率。首先,通过脉冲间非相干积累技术处理多脉冲中频信号,提高信号的信噪比(SNR)和信号幅值。接着,采用基于距离维FFT频谱与CA-CFAR自适应门限的目标检测方法,从室内复杂环境中提取出人体目标相位信息,并使用Fir带通滤波器分离出呼吸和心跳信号,通过改进的平滑滤波结合相位二阶差分的方法,去除噪声和减小呼吸谐波对心跳信号的影响。之后,使用Root-MUSIC算法获得HR和BR。实验结果表明:本文方法得到的HR和BR的平均绝对误差率分别小于5.08%和2.61%,平均绝对误差为0.94 bpm和1.97 bpm,因此,本文方法能够提高测量准确度。 展开更多
关键词 毫米波雷达 生命体 目标检测 ROOT-MUSIC 频率估计
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