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公开(公告)号：CN107928674B
公开(公告)日：2020-08-18
申请号：CN201711315537.7
申请日：2017-12-12
Applicant: 北京大学(天津滨海)新一代信息技术研究院
Abstract: 本发明提供了一种基于声波测距的非接触式呼吸检测方法，包括：使用声波收发器发送线性调频波并接收回波；对所述回波做带通滤波；采样率差异补偿，采集线性调频波和回波做回归分析，拟合出误差模型，并根据所述误差模型进行补偿；计算所述线性调频波和回波的互相关函数；确定参考点并将相对延迟转化为绝对延迟；根据测距公式估算距离；计算所述测距结果的自相关函数；选择自相关函数第一峰值最大的测距结果作为最终的呼吸波形；对呼吸波进行低通滤波，在给定时间窗口计算呼吸率，并可视化所述呼吸波。本发明测量精度高，不容易受周围移动物体和室内气流的影响；测距分辨率高，对于呼吸时胸腹起伏较弱的人群也能够精确测量。
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公开(公告)号：CN107994960A
公开(公告)日：2018-05-04
申请号：CN201711078759.1
申请日：2017-11-06
Applicant: 北京大学(天津滨海)新一代信息技术研究院
IPC: H04B17/309 , G08B13/24
Abstract: 本发明公开了一种室内活动检测方法及系统，包括：在两个接收点分别接收无线信号并获得信道状态信息；将上述两个接收点的信道状态信息中的相位做差，得到相位差信号序列，然后对相位差进行插值处理；对插值处理后的相位差进行带通滤波；从带通滤波后的相位差信号中提取特征，通过滑动窗口的方式计算信号序列归一化的相位差的标准差；根据所述标准差判断当前环境中是否存在活动。本发明通过利用商业的WiFi网卡，可以实现实时的移动行为检测，且当环境发生改变时，不需要任何的人工辅助，该方法可以通过自学习的方式自动的适应环境的改变，除此之外，在本发明中提出了一些新颖的处理机制来排除了生活中常见场景带来的干扰，总体上增加了移动行为检测方法的鲁棒性。
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公开(公告)号：CN109348170B
公开(公告)日：2021-01-01
申请号：CN201811110449.8
申请日：2018-09-21
Applicant: 北京大学(天津滨海)新一代信息技术研究院
IPC: H04N7/18
Abstract: 本发明提供一种视频监控方法、装置及视频监控设备。其中，视频监控方法包括：包括：采集监控场所内传输的无线射频信号；根据所述无线射频信号监测是否有来访对象进入所述监控场所；当监测到有来访对象进入所述监控场所时，基于所述无线射频信号确定所述来访对象的方位信息；根据所述方位信息控制承载摄像头的云台转动以对所述来访对象进行拍摄。本发明可以利用无线射频信号实现对监控场所的全方位、无死角监测，当采用无线射频信号发现来访对象时，能够第一时间控制云台旋转以对来访对象进行拍摄，避免遗漏任何来访对象的监控画面，消除时空上的监控盲区。
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公开(公告)号：CN109379707B
公开(公告)日：2020-09-01
申请号：CN201811011774.9
申请日：2018-08-31
Applicant: 北京大学(天津滨海)新一代信息技术研究院
Abstract: 本申请公开了一种基于无线信号的室内目标活动区域识别方法及系统，属于室内目标活动区域识别技术领域。所述方法包括：对室内环境部署多个WIFI信号收发设备对，将室内环境划分为多个区域，WIFI信号收发设备对包括发射设备和接收设备；通过各发射设备向对应的接收设备发送数据包，并采集各接收设备对应的信道状态信息；根据采集的信道状态信息计算各接收设备对应的目标反射信号的第一多普勒速度；根据计算的第一多普勒速度识别目标所在的区域。本申请中，实现了在室内多区域中进行非接触式的目标活动区域识别，针对不同的部署环境和系统拷贝，均不需要离线学习和校准，也不需要更改商用WIFI网卡的任何硬件，部署方便，可操作性强。
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公开(公告)号：CN109379707A
公开(公告)日：2019-02-22
申请号：CN201811011774.9
申请日：2018-08-31
Applicant: 北京大学(天津滨海)新一代信息技术研究院
Abstract: 本申请公开了一种基于无线信号的室内目标活动区域识别方法及系统，属于室内目标活动区域识别技术领域。所述方法包括：对室内环境部署多个WIFI信号收发设备对，将室内环境划分为多个区域，WIFI信号收发设备对包括发射设备和接收设备；通过各发射设备向对应的接收设备发送数据包，并采集各接收设备对应的信道状态信息；根据采集的信道状态信息计算各接收设备对应的目标反射信号的第一多普勒速度；根据计算的第一多普勒速度识别目标所在的区域。本申请中，实现了在室内多区域中进行非接触式的目标活动区域识别，针对不同的部署环境和系统拷贝，均不需要离线学习和校准，也不需要更改商用WIFI网卡的任何硬件，部署方便，可操作性强。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN109257126A
公开(公告)日：2019-01-22
申请号：CN201811000064.6
申请日：2018-08-30
Applicant: 北京大学(天津滨海)新一代信息技术研究院
IPC: H04B17/309 , H04B17/318
Abstract: 本申请公开了一种基于无线信号的室内活动探测方法及系统，属于室内活动探测技术领域。所述方法包括：通过室内的WIFI信号发射端向WIFI信号接收端发射WIFI数据包，并采集对应的信道状态信息；根据预设方法对采集的信道状态信息进行处理，得到多普勒频移谱；判断多普勒频移谱的最高谱峰的能量是否高于预设能量阈值，当判断结果为是时，判定室内有活动物体；当判断结果为否时，判定室内没有活动物体。本申请中，实现了非接触式的室内感知环境的活动物体探测；对于不同的部署环境和系统拷贝，不用修改商用WIFI网卡的任何部件，也不需要进行任何离线学习和校准，部署方便，可操作性强，应用范围广泛。
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公开(公告)号：CN109171731A
公开(公告)日：2019-01-11
申请号：CN201811026859.4
申请日：2018-09-04
Applicant: 北京大学(天津滨海)新一代信息技术研究院
IPC: A61B5/08
Abstract: 一种无接触呼吸检测方法，包括：通过至少两根接收天线接收射频信号；对任意两根接收天线接收到的射频信号所对应的第一信道状态信息和第二信道状态信息共轭相乘，构建第三信道状态信息；对所述第三信道状态信息中的特征进行分析，确定最优的呼吸检测特征；根据所述最优的呼吸检测特征计算呼吸频率。本发明利用商用WiFi设备发射的无线射频信号实现对目标呼吸频率的检测。并采用共轭相乘的方法解决了商用WiFi的相位偏移问题，进而将振幅特征和相位特征结合用于呼吸检测，实现了商用WiFi无盲区的呼吸检测。此外，本发明提供的技术方案在实际应用中还具有非侵扰性、方便以及低成本等优点。
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公开(公告)号：CN109363647B
公开(公告)日：2022-07-19
申请号：CN201811269887.9
申请日：2018-10-29
Applicant: 北京大学(天津滨海)新一代信息技术研究院
IPC: A61B5/0205 , A61B5/11
Abstract: 本发明提供一种睡眠质量监测方法、装置及终端设备。其中，睡眠质量监测方法包括：采集目标用户所处场所内传输的无线射频信号流；根据所述无线射频信号流，确定目标用户的睡眠特征序列，所述睡眠特征序列中的睡眠特征包括呼吸特征、心率特征和体动特征中的至少一种；根据所述睡眠特征与睡眠状态的对应关系，确定所述睡眠特征序列对应的睡眠状态序列；根据所述睡眠状态序列确定所述目标用户的睡眠质量。相较于现有技术，本发明不需要用户佩戴任何电子探头或信号采集设备，即可基于目标用户所处场所内传输的无线射频信号，在用户无感知的情况下，实现对目标用户睡眠质量的监测。
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公开(公告)号：CN109257126B
公开(公告)日：2021-03-09
申请号：CN201811000064.6
申请日：2018-08-30
Applicant: 北京大学(天津滨海)新一代信息技术研究院
IPC: H04B17/309 , H04B17/318
Abstract: 本申请公开了一种基于无线信号的室内活动探测方法及系统，属于室内活动探测技术领域。所述方法包括：通过室内的WIFI信号发射端向WIFI信号接收端发射WIFI数据包，并采集对应的信道状态信息；根据预设方法对采集的信道状态信息进行处理，得到多普勒频移谱；判断多普勒频移谱的最高谱峰的能量是否高于预设能量阈值，当判断结果为是时，判定室内有活动物体；当判断结果为否时，判定室内没有活动物体。本申请中，实现了非接触式的室内感知环境的活动物体探测；对于不同的部署环境和系统拷贝，不用修改商用WIFI网卡的任何部件，也不需要进行任何离线学习和校准，部署方便，可操作性强，应用范围广泛。
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公开(公告)号：CN107994960B
公开(公告)日：2020-11-27
申请号：CN201711078759.1
申请日：2017-11-06
Applicant: 北京大学(天津滨海)新一代信息技术研究院
IPC: H04B17/309 , G08B13/24
Abstract: 本发明公开了一种室内活动检测方法及系统，包括：在两个接收点分别接收无线信号并获得信道状态信息；将上述两个接收点的信道状态信息中的相位做差，得到相位差信号序列，然后对相位差进行插值处理；对插值处理后的相位差进行带通滤波；从带通滤波后的相位差信号中提取特征，通过滑动窗口的方式计算信号序列归一化的相位差的标准差；根据所述标准差判断当前环境中是否存在活动。本发明通过利用商业的WiFi网卡，可以实现实时的移动行为检测，且当环境发生改变时，不需要任何的人工辅助，该方法可以通过自学习的方式自动的适应环境的改变，除此之外，在本发明中提出了一些新颖的处理机制来排除了生活中常见场景带来的干扰，总体上增加了移动行为检测方法的鲁棒性。
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