[发明专利]一种基于毫米波成像雷达预防近视的方法

说明书

本发明公开了一种基于毫米波成像雷达预防近视的方法，本发明采用毫米波雷达智能感知，大数据自学习进行人脸位置识别，通过人脸3D立体位置信息对写字姿势进行判定，当发现眼睛离书本太近时进行预警。采用了基于60GHz毫米波雷达AIP芯片。该芯片集成了4路发射，4路接收的天线单元，高带宽扫频射频前端模块以及内嵌雷达算法硬件加速的处理器模块。由于采用了高度集成化SOC方案，整套感知预警模块有着体积小型化，耗电量低等技术特点，可十分方便集成到课桌，台灯等载体中。本发明在本着保护使用者隐私的前提下，实时监控，有效的预防使用者因写字，读书坐姿不正确导致近视的发生。

技术领域

本发明涉及电子传感器技术领域，尤其涉及一种基于毫米波成像雷达预防近视的方法。

背景技术

我国教育普及化后，青少年每天花较长时间进行看书，写字学习。教育的不断提高使得我国在科技强国中培养了大批的人才，国家科技发展速度在世界位列前茅。但也同时带来了弊端，我国青少年的近视比例在全球位居高位。其中学生在长时间学习中，由于不注意眼睛距离书本的距离是导致近视率高的主要原因之一。如何在学习时对这种现象进行实时监控预警纠正，成为预防近视，降低青少年近视比率的关键。另外，在监控的同时要注意保护使用者的隐私，仅需要对使用者眼睛到书本距离进行数据采集监控。

发明内容

本发明目的就是为了弥补已有技术的缺陷，提供一种基于毫米波成像雷达预防近视的方法，通过大数据自学习，建立人脸位置和雷达探测多目标的数学模型，进而对脸部位置进行识别，来判断是否读书时眼睛离书本过近进行预警。

本发明是通过以下技术方案实现的：

一种基于毫米波成像雷达预防近视的方法，具体步骤如下：

S1：通过基于毫米波雷达芯片的雷达系统对一定范围内的目标进行3D原始数据采集；

S2：对多个环境下的多个样本的原始数据进行过滤；

S3：将步骤S2过滤后的多个环境下多个样本的原始数据进行汇总，分类；通过大数据学习，得到不同维度雷达数据信息和眼睛距离书本距离的关联函数；

S4：通过步骤S3得到的关联函数得到眼睛与书本之间的距离，来判别是否需要报警。

所述的雷达系统包括60GHz雷达AIP芯片、电源模块、WIFI无线通信模块、flash数据存储模块、中央控制器和报警模块，所述的雷达AIP芯片集成有4路发射4路接收的天线单元、高带宽扫频射频前端模块以及内嵌雷达算法硬件加速的处理器模块，所述的WIFI无线通信模块将步骤S4中是否报警信号发送给中央控制器，由中央控制器控制报警模块进行报警。

所述的报警模块为灯光感应报警装置。

所述步骤S1中，3D原始数据包括有多目标的水平角度θ={θ1，θ2，θ3，…}、俯仰角度ψ={ψ1，ψ2，ψ3，…}和径向距离 R={r1，r2，r3，…}；雷达系统测量角度精度≤0.1º,距离精度≤ 1cm。

所述雷达系统的放置场景为课桌前方，雷达探测区域指向正前方，径向探测距离范围为 5cmR50cm, 水平角度探测范围为 -20ºθ20º，俯仰角度探测范围为 -10ºψ45º ，将范围以外的目标进行过滤。

所述步骤S2中，多个环境包括在不同类型、不同尺寸和高度的课桌上放置不同的物品；不同的物品是指书本和文具；多个样本是指不同年龄、身高和坐姿，坐姿包括有身体坐直、标准写字和眼睛距离书本过近；在多个环境下，分别采集多个样本的三种坐姿的雷达原始数据S={(s11,s12,s13),(s21,s22,s23),…, (sN1,sN2,sN3)}。

所述步骤S3中, 将步骤S2中产生的过滤后的原始数据合集，分别输入到大数据自学习样本中，根据已知的人脸相对雷达位置（）输入到自学习系统中作为确定结果；由自学习算法产生出人脸位置高度和目标原始位置之间的关系函数：