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龍圖騰網獲悉沈陽東軟智能醫療科技研究院有限公司;東北大學申請的專利基于雷達數據的摔倒檢測模型訓練、摔倒檢測方法及裝置獲國家發明授權專利權，本發明授權專利權由國家知識產權局授予，授權公告號為：CN115221925B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-09-09發布的發明授權授權公告中獲悉：該發明授權的專利申請號/專利號為：202210848544.8，技術領域涉及：G06F18/213；該發明授權基于雷達數據的摔倒檢測模型訓練、摔倒檢測方法及裝置是由朱寶峰;程萬軍;張霞;劉積仁設計研發完成，并于2022-07-19向國家知識產權局提交的專利申請。

本基于雷達數據的摔倒檢測模型訓練、摔倒檢測方法及裝置在說明書摘要公布了：本申請公開了一種基于雷達數據的摔倒檢測模型的訓練方法，獲取雷達采集的包括多幀雷達信號的雷達波譜數據，雷達波譜數據對應有摔倒或非摔倒的分類標簽。根據每幀雷達信號的信號強度從雷達波譜數據中提取大于第一預設閾值的雷達信號，組成軀干動作區間，并對軀干動作區間的起始位置和或終止位置進行修正，生成動作區間。根據雷達數據對應的分類標簽確定動作區間的每一幀雷達信號對應的分類標簽。由多個動作區間拼接為訓練數據，訓練數據包括預設數量幀雷達信號且每幀雷達信號均對應有分類標簽。基于訓練數據對摔倒檢測模型進行訓練，摔倒檢測模型能夠預測每幀雷達信號的分類結果。如此，獲得的摔倒檢測模型的實時性好且準確性高。

本發明授權基于雷達數據的摔倒檢測模型訓練、摔倒檢測方法及裝置在權利要求書中公布了：1.一種基于雷達數據的摔倒檢測模型的訓練方法，其特征在于，所述方法包括： 獲取雷達波譜數據，所述雷達波譜數據包括多幀雷達信號，所述雷達波譜數據對應有分類標簽，所述分類標簽包括摔倒或非摔倒； 從所述雷達波譜數據中提取信號強度大于第一預設閾值的雷達信號，組成軀干動作區間； 對所述軀干動作區間的起始位置和或終止位置進行修正，生成動作區間； 根據所述雷達波譜數據對應的分類標簽確定所述動作區間的每一幀雷達信號對應的分類標簽； 將多個所述動作區間拼接為訓練數據，所述訓練數據包括預設數量幀雷達信號，所述訓練數據的每一幀雷達信號對應有分類標簽； 將所述訓練數據輸入摔倒檢測模型，獲得所述訓練數據的每一幀雷達信號對應的預測分類結果，根據所述訓練數據的每一幀雷達信號對應的預測分類結果以及所述訓練數據的每一幀雷達信號對應的分類標簽，計算損失值，根據所述損失值對所述摔倒檢測模型進行調整，重復執行將所述訓練數據輸入摔倒檢測模型，獲得所述訓練數據的每一幀雷達信號對應的預測分類結果以及后續步驟，直到達到預設條件，生成訓練完成的摔倒檢測模型；所述摔倒檢測模型包括依次相連的幀特征注意力提取網絡、LSTM時序網絡以及時序輸出網絡； 所述對所述軀干動作區間的起始位置和或終止位置進行修正，生成動作區間，包括： 根據動作起止點修正算法對所述軀干動作區間的起始位置和或終止位置進行修正，生成第一動作區間； 和或， 根據形態學起止點修正算法對所述軀干動作區間的起始位置和或終止位置進行修正，生成第二動作區間； 當僅生成所述第一動作區間時，將所述第一動作區間確定為動作區間；當僅生成所述第二動作區間時，將所述第二動作區間確定為動作區間；當同時生成所述第一動作區間以及所述第二動作區間時，將所述第一動作區間以及所述第二動作區間的起始位置的平均值確定為動作區間的起始位置，將所述第一動作區間以及所述第二動作區間的終止位置的平均值確定為動作區間的終止位置。

如需購買、轉讓、實施、許可或投資類似專利技術，可聯系本專利的申請人或專利權人沈陽東軟智能醫療科技研究院有限公司;東北大學，其通訊地址為：110167 遼寧省沈陽市渾南區創新路175-2號419室；或者聯系龍圖騰網官方客服，聯系龍圖騰網可撥打電話0551-65771310或微信搜索“龍圖騰網”。