[发明专利]一种基于小样本学习的跌倒检测系统及方法在审
| 申请号： | 202211323361.0 | 申请日： | 2022-10-27 |
| 公开（公告）号： | CN115687894A | 公开（公告）日： | 2023-02-03 |
| 发明（设计）人： | 邱铁;张立昀;刘赞;徐天一;周晓波 | 申请（专利权）人： | 天津大学 |
| 主分类号： | G06F18/10 | 分类号： | G06F18/10;G06F18/213;G06F18/24;G06F18/15;G06F18/241;G06N3/0464;G06N3/08 |
| 代理公司： | 天津市北洋有限责任专利代理事务所 12201 | 代理人： | 李素兰 |
| 地址： | 300072*** | 国省代码： | 天津;12 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于小样本学习的跌倒检测系统及方法，包括数据收集模块、数据处理模块和检测模型构建模块，收集环境中人类活动数据而引起变化的CSI信号，每一份收集的CSI信号样本覆盖了完成一个动作时间内的持续信号变化；将收集到的CSI信号进行预处理，进行Hampel滤波处理和离散小波变换滤波处理，去除噪声和异常值；使用小样本学习方法训练两个网络，即特征提取网络，用于从处理好的CSI信号中提取特征，映射到特征空间；相似度计算网络，用于计算提取出的特征之间的相似度，以此来对特征数据进行分类从而实现无线感知行为识别。与现有技术相比，本发明实现了基于智能算法的无线感知行为识别。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 样本 学习 跌倒 检测 系统 方法 | ||
【主权项】：
暂无信息
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