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公开(公告)号:CN118614898A
公开(公告)日:2024-09-10
申请号:CN202410744239.3
申请日:2024-06-11
Applicant: 东南大学
Abstract: 本发明公开了一种智能超表面辅助的非视距人体生命体征感知系统及方法,首先结合深度学习模型Yolo‑v7进行人体目标定位,并通过智能超表面编码优化改变感知信号的传播路径,实现在非视距场景下的人体生命体征感知。针对传统变分模态分解算法在人体生命体征感知方面的局限性,本发明进一步提出了一种基于滤波的改进变分模态分解算法,用于提取人体呼吸和心跳回波信号,实现对呼吸速率和心率的精准估计。本发明区别于基于穿墙雷达的人体感知技术,利用超表面的电磁波灵活调控能力改变感知信号传播路径,从而在无线信号收发机之间定制感知环境,为基于无线信号的非接触式生命体征感知开辟了新的应用环境和场景,从而提高了生命体征无线感知技术的普适性,推动生命体征无线感知技术的进一步发展和落地。
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公开(公告)号:CN118542649A
公开(公告)日:2024-08-27
申请号:CN202410579909.0
申请日:2024-05-11
Applicant: 东南大学
IPC: A61B5/0205 , G06F17/11
Abstract: 本发明公开了一种基于时空编码超表面的多人生命体征监测方法及系统,利用时空编码超表面产生的谐波波束扫描关注区域进行人体检测,并为每个检测到的人体目标分配频率正交的波束,以准确估计他们的呼吸和心跳率。该系统可同时监测多人的生命体征,并准确估计人体目标的呼吸和心跳频率。本发明中使用的时空编码超表面对于波束的控制能力可以降低非相关物体反射的噪声,从而提高人体胸腔回波的信噪比。本发明采用无线信号,具有不易受环境因素干扰、保护视觉隐私等独特优势。相较传统生命体征监测仪器,本发明的非接触特性可减小了对于使用者的压力和干扰,可用于长期、远程健康监测。
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