基于交互多模型的环境无关毫米波跌倒检测
信号处理
2023-11-16 v1 机器学习
摘要
老龄化社会使人们关注通过传感技术进行日常养老照护。未来的智能家居有望以非侵入、非配合、非接触的方式为老年人提供居家日常监测，如跌倒检测。毫米波雷达因其保护隐私和非接触的特性成为一种有前景的候选技术。然而，现有方案由于依赖环境特征而准确率和鲁棒性较低。本文提出 FADE（FAll DEtection，跌倒检测），一种在实际场景中具有更高准确率和鲁棒性的实用雷达跌倒检测系统。FADE 的核心在于一种交互多模型（IMM）状态估计器，可提取环境无关特征以实现高精度、瞬时跌倒检测。此外，我们提出了一种鲁棒的多用户跟踪系统以应对环境及他人身体带来的噪声。我们将算法部署于由数据前端、DSP 和 ARM 处理器组成的低算力、低功耗片上系统（SoC）上，并在实际场景中测试其性能。实验表明跌倒检测准确率高达 95%。
引用
@article{arxiv.2311.08755,
title = {Environment-independent mmWave Fall Detection with Interacting Multiple Model},
author = {Xuyao Yu and Jiazhao Wang and Wenchao Jiang},
journal= {arXiv preprint arXiv:2311.08755},
year = {2023}
}