一个使用连续波多普勒雷达传感器和卷积神经网络检测咳和其他手势的运动检测系统
Euclides Lourenco Chuma1, Yuzo Iano2
1School of Electrical and Computer EngineeringUniversity of Campinas (UNICAMP) Campinas 13083-970 Brazil.
IEEE sensors journal
|November 17, 2023
概括
这项研究引入了一种新的雷达和人工智能系统,用于检测咳,这是COVID-19的一个关键症状. 这种无摄像头,无接触的方法实现了高精度,提供了一个保护隐私的公共卫生监控解决方案.
科学领域:
- 医疗成像医学成像
- 人工智能的人工智能
- 传感器技术 传感器技术
背景情况:
- 随着COVID-19的流行,人们需要有效的非接触式呼吸系统症状监测.
- 人工智能,特别是卷积神经网络 (CNN),为分析传感器数据提供了先进的功能.
- 传统的成像方法引发了隐私问题,并且受到环境条件的限制.
研究的目的:
- 开发和评估一种用于检测咳的新系统,这是一个重要的COVID-19症状,使用K频雷达传感器和CNNs.
- 评估不同CNN架构 (AlexNet,VGG-19,GoogLeNet) 在不同距离检测咳时的准确性.
- 为了证明无摄像头,保护隐私和非接触式咳检测系统的可行性.
主要方法:
- 使用K波段连续波多普勒雷达传感器捕获咳声音.
- 应用了流行的卷积神经网络 (CNN) 架构,包括AlexNet,VGG-19和GoogLeNet用于咳检测.
- 在1米和3米的距离上以及使用混合数据集评估系统性能.
主要成果:
- 在1米距离使用AlexNet实现了88.0%的咳检测测试验准确率.
- 在3米距离的AlexNet显示了80.0%的准确性,在混合数据集显示了86.5%.
- 雷达传感器被证明是廉价的,无摄像头的,独立于照明条件.
结论:
- 拟议的基于雷达的CNN系统为非接触式咳检测提供了一个强大的,保护隐私的方法.
- 这项技术适用于在各种环境中监测像COVID-19这样的传染病.
- 该系统的环境稳定性和对照明条件的独立性使其优于传统相机.
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