本发明涉及一种非接触式的人体健康监测系统,包括总服务器，和与总服务连接的多个监测子系统，总服务器获取设计图纸，图纸包括房屋室内功能区分布，根据功能区分布划分监测区域，监测区域与监测子系统一一对应，监测子系统包括毫米波雷达、红外摄像头、拾音器和可见光摄像头，总服务器连接有回波信号处理器、图像处理器和语音信号处理器，对位于传感器范围内的老人的人体生命体征数据采集，进而获取各种活动姿态和安静姿态的体温、心跳和呼吸数据，判断体温、心跳和呼吸数据的异常情况和健康等级，包括运动中的健康实时监控，并进行健康预警；本发明实现自动对老人的实时监控，反馈老人的健康状态，减少老人的亲人的照顾难度。
1.一种非接触式的人体健康监测系统，其特征在于，包括总服务器(1)，和与所述总服务器 连接的多个监测子系统(2)，所述总服务器(1)获取设计图纸，所述设计图纸包括房屋室内功能区分布，根据功能区分布划分监测区域，所述监测区域与所述监测子系统(2)一一对应，所述监测子系统(2)包括毫米波雷达(21)、红外摄像头(22)、拾音器(23)和可见光摄像头(24)，其中：所述毫米波雷达(21)，用于向生命体发射雷达信号，接收经生命体反射后的雷达回波信号，以形成原始回波数据，并将原始回波数据传输至总服务器(1)；
所述红外摄像头(22)，用于拍摄人体目标所在的监测区域的红外图像并传输至总服务器(1)；
所述可见光摄像头(24)，用于拍摄人体目标所在的监测区域的视频图像并传输至总服务器(1)；
所述拾音器(23)，用于接收声音并测量声压，将声压的测量结果转化为语音信号并传输至总服务器(1)；
所述总服务器(1)连接有回波信号处理器(3)、图像处理器(4)和语音信号处理器(5)，其中：
所述回波信号处理器(3)，用于对接收的原始回波数据进行处理，检测人体目标的位置信息，和获取人体目标的生命体征信息；通过所述回波信号处理器(3)判断当前时刻监测区域是否存在人体目标，若回波信号处理器(3)在当前监测区域没有感应到人体目标，所述总服务器(1)启动相邻的监测区域的毫米波雷达；所述回波信号处理器(3)获取该相邻的监测区域的所述毫米波雷达(21)的原始回波数据，判断当前时刻该监测区域是否存在人体目标，若否，则启动所有监测区域的毫米波雷达(21)，若任一毫米波雷达(21)监测到人体目标，则启动该监测区域的监测子系统(2)，关闭其余监测区域的毫米波雷达(21)；若在所有毫米波雷达(21)均未检测到人体目标，则启动预设监测区域的毫米波雷达(21)，关闭其余监测区域的监测子系统(2)；
所述图像处理器(4)，用于将人体目标的视频图像和红外图像进行处理，获得人体目标的体温和呼吸信息；
所述语音信号处理器(5)，用于对语音信号进行特征提取，获取人体目标的声音信息；
所述监测区域包括厨房监测区域、厕所监测区域、卧室监测区域、玄关监测区域和客厅监测区域，在不同的监测区域实施不同的检测方法，当检测到人体目标位于卧室检测区域时，基于人体目标在房间内的位置信息，判断其是否处于床榻区域，若其位于床榻区域，则检测人体目标姿态，若人体目标处于躺平状态，则雷达检测模块进行睡眠检测，检测到呼吸率变异性下降，且在预设时间内持续稳定，则判定用户已经进入睡眠，记录睡眠时长、睡眠时呼吸频率的稳定性，并整合成统计图的形式发送给用户，用户可以自由设定统计周期；
同时将毫米波雷达、红外摄像头、拾音器和可见光摄像头布置在室内，对位于传感器范围内的老人的人体生命体征数据采集，通过雷达确定老人的活动姿态，在老人处于不同姿态下采用不同的方法进行呼吸频率检测，具体的，在老人处于安静姿态时采用雷达进行呼吸频率检测，在老人处于活动状态时，雷达受到的干扰大，因此通过红外图像和视频图像结合检测老人的口鼻部的温度变化并转换成呼吸频率，可以及时的获取老人的呼吸数据的异常情况，并进行健康预警。
2.根据权利要求1所述的非接触式的人体健康监测系统，其特征在于，所述红外摄像头(22)和所述可见光摄像头(24)构成双目摄像头，双目摄像头固定在墙壁上，且在监测区域设置有多个。
3.根据权利要求1所述的非接触式的人体健康监测系统，其特征在于，所述语音信号处理器(5) 根据提取出的声音信号与预先存储在声音识别器中的咳嗽声进行对比，若检测到人体目标发出咳嗽声持续时间大于第七阈值或咳嗽响度大于第八阈值，则判断咳嗽声音是否异常。
4.一种非接触式的人体健康监测方法，基于权利要求1‑2任一所述的非接触式的人体健康监测系统，其特征在于，包括以下步骤：
步骤1，所述总服务器(1)获取设计图纸，所述设计图纸包括房屋室内功能区分布，根据功能区分布划分监测区域，所述监测区域与所述监测子系统(2)一一对应，所述监测子系统(2)包括毫米波雷达(21)、红外摄像头(22)、拾音器(23)和可见光摄像头(24)；
通过图纸将室内划分为多个区域，在不同的区域实施不同的检测方法，具体可以划分为厨房监测区域、厕所监测区域、卧室监测区域、玄关监测区域和客厅监测区域；当检测到人体目标所处某一监测区域的特定区域，同时检测人体目标的姿态，所述姿态符合特定区域的特征范围值则启动所处区域的检测方法，否则向总服务器发出报警信息；
所述总服务器将监测子系统检测的数据整合成统计图的形式发送给用户，用户可以自由设定统计周期；
步骤2，所述毫米波雷达(21)，用于向生命体发射雷达信号，接收经生命体反射后的雷达回波信号，以形成原始回波数据，并将原始回波数据传输至总服务器(1)；
步骤3，所述回波信号处理器(3)判断人体目标是否位于监测区域内，若是，则所述监测子系统(2)启动红外摄像头(22)、拾音器(23)和可见光摄像头(24)，并执行步骤4；
步骤4，所述回波信号处理器(3)判断对人体目标是否处于活动状态，若是，则执行步骤
步骤5，所述回波信号处理器(3)根据当前时刻由雷达检测的人体目标位置来获得速度值和加速度值，判断速度值是否大于第一阈值，加速度值是否大于第二阈值，若是，则判定人体目标跌倒，此时向所述总服务器(1)发出报警信息；否则，则认为其处于安全活动状态；
步骤6，所述图像处理器(4)获取当前时刻的视频图像和红外图像，将二者按比例重合，红外图像每一点的温度值映射至视频图像上，利用叠加温度信息的视频图像信息，提取与预存人脸图像数据最为接近的人脸图像信息，分析第一温度测量点的温度变化并转换为呼吸频率值；检测到人体目标第一温度测量点的温度变化异常，则判定人体目标呼吸不正常，向总服务器(1)发出报警信息；
步骤7，对人体目标进行呼吸和心跳检测，得到呼吸频率值和心跳频率值，若呼吸频率值处于设定的正常呼吸阈值内，则判断人体目标呼吸正常；反之，则判定人体目标呼吸不正常，向总服务器(1)发出报警信息。
5.根据权利要求4所述的非接触式的人体健康监测方法，其特征在于，所述步骤6存在另一替代方案：所述回波信号处理器(3)和所述图像处理器(4)分别获取同一时刻的回波信号和视频图像，所述回波信号处理器(3)基于所述回波信号确定所述人体目标在雷达平面坐标系上的投影区域，所述图像处理器(4)确定所述人体目标在视频图像中的位置信息，并探测出人体目标的口腔位置和心脏位置；
所述回波信号处理器(3)将所述投影区域映射至视频图像上，获取人体目标的心脏部位和口腔部位的回波信号的位置信息并进行采样，通过射频硬件和基带信号处理，采用小波变换和小波阈值法将大动态范围多普勒雷达的探测的信号进行滤波和去噪，通过对比回波信号中的频率信号，进行滤除，得到运动回波信号；将滤波后的运动回波信号分析计算，得出生命特征信息；对比近期存储的生命特征信息均值，若检测到生命特征信息超出预设范围，则向总服务器(1)发出报警信息。
6.根据权利要求4所述的非接触式的人体健康监测方法，其特征在于，所述步骤3中，所述回波信号处理器(3)判断当前时刻监测区域存在人体目标后，则获取当前时刻前一段时间内监测区域人体目标的感应强度，并判断前一段时间内人体目标的感应强度之和是否大于第三阈值，若是，则判定人体目标位于监测区域内；反之，则判定人体目标正在进入监测区域，此时关闭其余监测区域的监测子系统(2)；若回波信号处理器(3)在当前监测区域没有感应到人体目标，所述总服务器(1)启动相邻的监测区域的毫米波雷达。
7.根据权利要求4所述的非接触式的人体健康监测方法，其特征在于，所述步骤4中，所述回波信号处理器(3)判断当前时刻人体目标是否处于活动状态时，获取当前时刻前一段时间内当前监测区域人体目标的感应强度，并判断前一段时间内人体目标感应强度的变化值是否大于第四阈值，若是，则判定人体目标正进入活动状态；反之，则判定人体目标处于安静状态，对处于安静状态的人体目标进行呼吸和心跳检测，得到呼吸频率值和心跳频率值，若呼吸频率值和心跳频率值处于设定的正常呼吸阈值范围内，则判断人体目标呼吸正常；反之，则判定人体目标呼吸不正常，向用户发出警报信息。
8.根据权利要求4所述的非接触式的人体健康监测方法，其特征在于，所述步骤5中，所述回波信号处理器(3)判断当前时刻人体目标是否处于安全活动状态时，根据当前时刻由雷达检测的人体目标位置来获得速度值和加速度值，判断速度值是否大于第四阈值，加速度值是否大于第四阈值，若是，则判定人体目标跌倒，此时向所述总服务器(1)发出报警信息；否则，则认为其处于安全活动状态。
9.根据权利要求4所述的非接触式的人体健康监测方法，其特征在于，所述回波信号处理器(3)判定人体目标呼吸不正常时，将得到的呼吸频率值分别与设定的第五阈值和第六阈值进行比较，第五阈值大于第六阈值，当呼吸频率值大于第五阈值，则判断人体目标呼吸急促；当呼吸频率值小于第六阈值，则判断人体目标呼吸缓慢；若呼吸频率值为零时，则判断人体目标呼吸骤停。
一种非接触式的人体健康监测系统及监测方法
技术领域
[0001] 本发明涉及健康监护技术领域，更具体地说，涉及一种非接触式的人体健康监测系统及监测方法。
背景技术
[0002] 人在运动过程中会产生有节律的呼吸运动，由于呼吸肌的舒缩而造成胸腔有规律的扩大与缩小相交替的运动。呼吸运动受大脑的调节，有意识地控制，然而呼吸运动在一定程度上又是一种随意运动。而呼吸信号是判定生命体征健康状态的重要参考数据，不仅可以用来监测疾病和判定健康状态，而且还可以对一些临床突发情况进行预判与报警，如对病人、婴儿以及老年人发生呼吸骤停进行报警。临床上对人体呼吸进行监测的常用两种方法是胸阻抗法和二氧化碳浓度测量法，前者需要被监测人员胸围处穿戴胸阻抗设备，其存在佩戴舒适性问题，后者设备昂贵并且需要专业的监测护理人员操作。
[0003] 非接触式生命体征监测技术在医疗、老年人健康监护中发挥着重要的作用。超宽带脉冲雷达对人体呼吸进行监测具有成本低廉，监测灵敏度高等优点。但超宽带毫米波雷达监测系统对监测区域环境信号的判别存在难点，如雷达监测范围内有物品运转或者有其他干扰，系统很可能判断为有人体目标，并输出错误结果。当被监测人员处于非平静状态，监测系统很可能判断呼吸异常，输出错误结果。公告号为CN105997083A的专利公开了一种人体呼吸的监测装置及其监测方法，其采用超宽带脉冲雷达监测人体目标的呼吸，能够避免穿戴式监测呼吸等设备带来的问题，但其仅采用了一个简单的标准阈值来判断呼吸骤停，一旦监测区域环境发生变化或其他干扰强烈，监测效果很难达到理想的状态，不能够有效分辨监测目标是否发生呼吸异常或呼吸骤停事件。
[0004] 超宽带生物雷达监测人体的生命参数与连续波的原理不同，当脉冲形式的微波束照射人体，由于人体生命运动（呼吸、肠蠕动等）的存在，使得被人体反射后的回波脉冲序列的重复周期发生变化，而回波脉冲信号的重复周期与人体生命的运动速度和频率有关。如果对该脉冲序列（携带有与被测人体生命运动相关的信息）进行调解、积分、放大、滤波，送入计算机进行数据处理和分析，就得到与被测人体生命体征相关的参数（如呼吸、心率等）[0005] 通过超宽带（UWB）生物雷达监测技术，对呼吸引起的胸腹部运动进行探测，在雷达回波中获得呼吸、全身体动等信息，从而实现对睡眠呼吸障碍的无干扰式监测。现有的利用多普勒雷达传感器探测呼吸规律，雷达接收到被调制的回波信号后，送入接收机中，经过一系列信号处理和数据处理后，可以计算出呼吸和心跳的频率和幅度等信息。
[0006] 以上常规的检测还是对人体变化的随意性没有精准的把握。
发明内容
[0007] 本发明要解决的技术问题在于，针对现有技术的上述缺陷，提供一种非接触式的人体健康监测系统。
[0008] 本发明解决其技术问题所采用的技术方案是：
[0009] 构造一种非接触式的人体健康监测系统，其特征在于，包括总服务器(1)，和与所述总服务连接的多个监测子系统(2)，所述总服务器(1)获取设计图纸，所述设计图纸包括房屋室内功能区分布，根据功能区分布划分监测区域，所述监测区域与所述监测子系统(2)一一对应，所述监测子系统(2)包括毫米波雷达(21)、红外摄像头(22)、拾音器(23)和可见光摄像头(24)，其中：
[0010] 所述毫米波雷达(21)，用于向生命体发射雷达信号，接收经生命体反射后的雷达回波信号，以形成原始回波数据，并将原始回波数据传输至总服务器(1)；
[0011] 所述红外摄像头(22)，用于拍摄人体目标所在的监测区域的红外图像并传输至总服务器(1)；
[0012] 所述可见光摄像头(24)，用于拍摄人体目标所在的监测区域的视频图像并传输至总服务器(1)；
[0013] 所述拾音器(23)，用于接收声音并测量声压，将声压的测量结果转化为语音信号并传输至总服务器(1)；
[0014] 所述总服务器(1)连接有回波信号处理器(3)、图像处理器(4)和语音信号处理器(5)，其中：
[0015] 所述回波信号处理器(3)，用于对接收的原始回波数据进行处理，检测人体目标的位置信息，和获取人体目标的生命体征信息；
[0016] 所述图像处理器(4)，用于将人体目标的视频图像和红外图像进行处理，获得人体目标的体温和呼吸信息；
[0017] 所述语音信号处理器(5)，用于对语音信号进行特征提取，获取人体目标的声音信息；
[0018] 所述监测区域包括厨房监测区域、厕所监测区域、卧室监测区域、玄关监测区域和客厅监测区域，在不同的监测区域实施不同的检测方法，当检测到人体目标位于卧室检测区域时，基于人体目标在房间内的位置信息，判断其是否处于床榻区域，若其位于床榻区域，则检测人体目标姿态，若人体目标处于躺平状态，则雷达检测模块进行睡眠检测，检测到呼吸率变异性下降，且在预设时间内持续稳定，则判定用户已经进入睡眠，记录睡眠时长、睡眠时呼吸频率的稳定性等，并整合成统计图的形式发送给用户，用户可以自由设定统计周期；
[0019] 同时将毫米波雷达、红外摄像头、拾音器和可见光摄像头布置在室内，对位于传感器范围内的老人的人体生命体征数据采集，通过雷达确定老人的活动姿态，在老人处于不同姿态下采用不同的方法进行呼吸频率检测，具体的，在老人处于安静姿态时采用雷达进行呼吸频率检测，方便快捷，在老人处于活动状态时，雷达受到的干扰大，因此通过红外图像和视频图像结合检测老人的口鼻部的温度变化并转换成呼吸频率，可以及时的获取老人的呼吸数据的异常情况，并进行健康预警。
[0020] 所述红外摄像头(22)和所述可见光摄像头(24)构成双目摄像头，双目摄像头固定在墙壁上，且在监测区域设置有多个。
[0021] 本发明还提供了一种非接触式的人体健康监测方法，基于上述的非接触的人体健康监测系统，其特征在于，包括以下步骤：
[0022] 步骤1，所述总服务器(1)获取设计图纸，所述设计图纸包括房屋室内功能区分布，根据功能区分布划分监测区域，所述监测区域与所述监测子系统(2)一一对应，所述监测子系统(2)包括毫米波雷达(21)、红外摄像头(22)、拾音器(23)和可见光摄像头(24)；
[0023] 通过图纸将室内划分为多个区域，在不同的区域实施不同的检测方法，具体可以划分为厨房监测区域、厕所监测区域、卧室监测区域、玄关监测区域和客厅监测区域；当检测到人体目标所处某一监测区域的特定区域，同时检测人体目标的姿态，所述姿态符合特定区域的特征范围值则启动所处区域的检测方法，否则向总服务器发出报警信息；
[0024] 所述总服务器将监测子系统检测的数据整合成统计图的形式发送给用户，用户可以自由设定统计周期；
[0025] 步骤2，所述毫米波雷达(21)，用于向生命体发射雷达信号，接收经生命体反射后的雷达回波信号，以形成原始回波数据，并将原始回波数据传输至总服务器(1)；
[0026] 步骤3，所述回波信号处理器(3)判断人体目标是否位于监测区域内，若是，则所述监测子系统(2)启动红外摄像头(22)、拾音器(23)和可见光摄像头(24)，并执行步骤4；
[0027] 步骤4，所述回波信号处理器(3)判断对人体目标是否处于活动状态，若是，则执行步骤5和步骤6,若否，则执行步骤5；
[0028] 步骤5，所述回波信号处理器(3)根据当前时刻由雷达检测的人体目标位置来获得速度值和加速度值，判断速度值是否大于第一阈值，加速度值是否大于第二阈值，若是，则判定人体目标跌倒，此时向所述总服务器(1)发出报警信息；否则，则认为其处于安全活动状态；
[0029] 步骤6，所述图像处理器(4)获取当前时刻的视频图像和红外图像，将二者按比例重合，红外图像每一点的温度值映射至视频图像上，利用叠加温度信息的视频图像信息，提取与预存人脸图像数据最为接近的人脸图像信息，分析第一温度测量点的温度变化并转换为呼吸频率值；检测到人体目标第一温度测量点的温度变化异常，则判定人体目标呼吸不正常，向总服务器(1)发出报警信息；
[0030] 步骤7，对人体目标进行呼吸和心跳检测，得到呼吸频率值和心跳频率值，若呼吸频率值处于设定的正常呼吸阈值内，则判断人体目标呼吸正常；反之，则判定人体目标呼吸不正常，向总服务器(1)发出报警信息。
[0031] 优选的，所述步骤6存在另一替代方案：所述回波信号处理器(3)和所述图像处理器(4)分别获取同一时刻的回波信号和视频图像，所述回波信号处理器(3)基于所述回波信号确定所述人体目标在雷达平面坐标系上的投影区域，所述图像处理器(4)确定所述人体目标在视频图像中的位置信息，并探测出人体目标的口腔位置和心脏位置；
[0032] 所述回波信号处理器(3)将所述投影区域映射至视频图像上，获取人体目标的心脏部位和口腔部位的回波信号的位置信息并进行采样，通过射频硬件和基带信号处理，采用小波变换和小波阈值法将大动态范围多普勒雷达的探测的信号进行滤波和去噪，通过对比回波信号中的频率信号，进行滤除，得到运动回波信号；将滤波后的运动回波信号分析计算，得出生命特征信息；对比近期存储的生命特征信息均值，若检测到生命特征信息超出预设范围，则向总服务器(1)发出报警信息。
[0033] 优选的，所述步骤3中，所述回波信号处理器(3)判断当前时刻监测区域存在人体目标后，则获取当前时刻前一段时间内监测区域人体目标的感应强度，并判断前一段时间内人体目标的感应强度之和是否大于第三阈值，若是，则判定人体目标位于监测区域内；反之，则判定人体目标正在进入监测区域，此时关闭其余监测区域的监测子系统(2)；若回波信号处理器(3)在当前监测区域没有感应到人体目标，所述总服务(1)启动相邻的监测区域的毫米波雷达。
[0034] 优选的，所述回波信号处理器(3)获取该相邻的监测区域的所述毫米波雷达(21)的原始回波数据，判断当前时刻该监测区域是否存在人体目标，若否，则启动所有监测区域的毫米波雷达(21)，若任一毫米波雷达(21)监测到人体目标，则启动该监测区域的监测子系统(2)，关闭其余监测区域的毫米波雷达(21)；若在所有毫米波雷达(21)均未检测到人体目标，则启动预设监测区域的毫米波雷达(21)，关闭其余监测区域的监测子系统(2)。
[0035] 优选的，所述步骤4中，所述回波信号处理器(3)判断当前时刻人体目标是否处于活动状态时，获取当前时刻前一段时间内当前监测区域人体目标的感应强度，并判断前一段时间内人体目标感应强度的变化值是否大于第四阈值，若是，则判定人体目标正进入活动状态；反之，则判定人体目标处于安静状态，对处于安静状态的人体目标进行呼吸和心跳检测，得到呼吸频率值和心跳频率值，若呼吸频率值和心跳频率值处于设定的正常呼吸阈值范围内，则判断人体目标呼吸正常；反之，则判定人体目标呼吸不正常，向用户发出警报信息。
[0036] 优选的，所述步骤5中，所述回波信号处理器(3)判断当前时刻人体目标是否处于安全活动状态时，根据当前时刻由雷达检测的人体目标位置来获得速度值和加速度值，判断速度值是否大于第四阈值，加速度值是否大于第四阈值，若是，则判定人体目标跌倒，此时向所述总服务器(1)发出报警信息；否则，则认为其处于安全活动状态。
[0037] 优选的，所述回波信号处理器(3)判定人体目标呼吸不正常时，将得到的呼吸频率值分别与设定的第五阈值和第六阈值进行比较，第五阈值大于第六阈值，当呼吸频率值大于第五阈值，则判断人体目标呼吸急促；当呼吸频率值小于第六阈值，则判断人体目标呼吸缓慢；若呼吸频率值为零时，则判断人体目标呼吸骤停。
[0038] 本发明的有益效果在于：通过图纸将室内划分为多个区域，在不同的区域实施不同的检测方法，将毫米波雷达、红外摄像头、拾音器和可见光摄像头布置在室内，对位于传感器范围内的老人的人体生命体征数据采集，通过雷达确定老人的活动姿态，在老人处于不同姿态下采用不同的方法进行呼吸频率检测，具体的，在老人处于安静姿态时采用雷达进行呼吸频率检测，方便快捷，在老人处于活动状态时，雷达受到的干扰大，因此通过红外图像和视频图像结合检测老人的口鼻部的温度变化并转换成呼吸频率，可以及时的获取老人的呼吸数据的异常情况，并进行健康预警；本发明实现自动对老人的实时监控，反馈老人的健康状态，减少老人的亲人的照顾难度。
附图说明
[0039] 为了更清楚地说明本发明实施例或现有技术中的技术方案，下面将结合附图及实施例对本发明作进一步说明，下面描述中的附图仅仅是本发明的部分实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他附图：
[0040] 图1是本发明较佳实施例的非接触式的人体健康监测系统的结构图；
[0041] 图2是本发明较佳实施例的非接触式的人体健康监测方法的流程图；
[0042] 图3是本发明另一较佳实施例的非接触式的人体健康监测系统的流程图。
具体实施方式
[0043] 为了使本发明实施例的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整的描述，显然，所描述的实施例是本发明的部分实施例，而不是全部实施例。基于本发明的实施例，本领域普通技术人员在没有付出创造性劳动的前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明的保护范围。
[0044] 需要说明，若本发明实施例中有涉及方向性指示(诸如上、下、左、右、前、 后……)，则该方向性指示仅用于解释在某一特定姿态(如附图所示) 下各部件之间的相对位置关系、运动情况等，如果该特定姿态发生改变时，则该方向性指示也相应地随之改变。
[0045] 另外，若本发明实施例中有涉及“第一”、“第二”等的描述，则该“第一”、“第 二”等的描述仅用于描述目的，而不能理解为指示或暗示其相对重要性或者隐含指明所指 示的技术特征的数量。由此，限定有“第一”、“第二”的特征可以明示或者隐含地包括至少一个该特征。另外，各个实施例之间的技术方案可以相互结合，但是必须是以本领域普通技术人员能够实现为基础，当技术方案的结合出现相互矛盾或无法实现时应当认为这种技术方案的结合不存在，也不在本发明要求的保护范围之内。
[0046] 本发明较佳实施例的非接触式的人体健康监测系统如图1所示，包括总服务器1，和与总服务连接的多个监测子系统2，总服务器1获取设计图纸，设计图纸包括房屋室内功能区分布，根据功能区分布划分监测区域，监测区域与监测子系统2一一对应，监测子系统2包括毫米波雷达21、红外摄像头22、拾音器23和可见光摄像头24，其中：
[0047] 毫米波雷达21，用于向生命体发射雷达信号，接收经生命体反射后的雷达回波信号，以形成原始回波数据，并将原始回波数据传输至总服务器1；
[0048] 红外摄像头22，用于拍摄人体目标所在的监测区域的红外图像并传输至总服务器1；
[0049] 可见光摄像头24，用于拍摄人体目标所在的监测区域的视频图像并传输至总服务器1；
[0050] 拾音器23，用于接收声音并测量声压，将声压的测量结果转化为语音信号并传输至总服务器1；
[0051] 总服务器1连接有回波信号处理器3、图像处理器4和语音信号处理器5，其中：
[0052] 回波信号处理器3，用于对接收的原始回波数据进行处理，检测人体目标的位置信息，和获取人体目标的生命体征信息；
[0053] 图像处理器4，用于将人体目标的视频图像和红外图像进行处理，获得人体目标的体温和呼吸信息；
[0054] 语音信号处理器5，用于对语音信号进行特征提取，获取人体目标的声音信息；
[0055] 通过图纸将室内划分为多个区域，在不同的区域实施不同的检测方法，将毫米波雷达、红外摄像头、拾音器和可见光摄像头布置在室内，对位于传感器范围内的老人的人体生命体征数据采集，通过雷达确定老人的活动姿态，在老人处于不同姿态下采用不同的方法进行呼吸频率检测，具体的，在老人处于安静姿态时采用雷达进行呼吸频率检测，方便快捷，在老人处于活动状态时，雷达受到的干扰大，因此通过红外图像和视频图像结合检测老人的口鼻部的温度变化并转换成呼吸频率，可以及时的获取老人的呼吸数据的异常情况，并进行健康预警；本发明实现自动对老人的实时监控，反馈老人的健康状态，减少老人的亲人的照顾难度；
[0056] 通过图纸将室内划分为多个区域，在不同的区域实施不同的检测方法，具体可以划分为厨房监测区域、厕所监测区域、卧室监测区域、玄关监测区域和客厅监测区域；当检测到人体目标位于卧室检测区域时，基于人体目标在房间内的位置信息，判断其是否处于床榻区域，若其位于床榻区域，则检测人体目标姿态，若人体目标处于躺平状态，则雷达检测模块检测进行睡眠检测，检测到呼吸率变异性下降，且在预设时间内持续稳定，则判定用户已经进入睡眠，记录睡眠时长、睡眠时呼吸频率的稳定性等，并整合成统计图的形式发送给用户，用户可以自由设定统计周期；还可以设定失眠阈值，即睡眠时长小于某一时长和/或在进入某一时间后目标依然未进入睡眠，判定是否失眠；若判断用户已经进入睡眠，判断当前用户高度是否大于设定的坠床阈值，若大于，向总服务器发出报警信息；
[0057] 总服务器在接收到报警信息时，向用户APP上发送警示信息，同时将老人的心跳、呼吸和体温数据一同传输；本发明优选的，还可以设置一个连接总服务器的显示装置，通过显示装置实时显示老人的心跳、呼吸和体温数据，同时也显示报警信息。
[0058] 如图1所示，红外摄像头22和可见光摄像头24构成双目摄像头，双目摄像头固定在墙壁上，且在监测区域设置有多个；选数量为4个，分别设置在检测区域的四面墙壁上。
[0059] 本发明较佳实施例的非接触的人体健康监测方法，基于前述的非接触的人体健康监测系统，如图2所示，包括以下步骤：
[0060] 步骤1，回波信号处理器3判断人体目标是否位于监测区域内，若是，则监测子系统2启动红外摄像头22、拾音器23和可见光摄像头24，并执行步骤2；
[0061] 步骤2，回波信号处理器3判断对人体目标是否处于活动状态，若是，则启动图像处理器4，并执行步骤3，若否，则执行步骤4；
[0062] 步骤3，回波信号处理器3根据当前时刻由雷达检测的人体目标位置来获得速度值和加速度值，判断速度值是否大于第一阈值，加速度值是否大于第二阈值，若是，则判定人体目标跌倒，此时向总服务器1发出报警信息；否则，则认为其处于安全活动状态；
[0063] 步骤4，对人体目标进行呼吸和心跳检测，得到呼吸频率值和心跳频率值，若呼吸频率值处于设定的正常呼吸阈值内，则判断人体目标呼吸正常；反之，则判定人体目标呼吸不正常，向总服务器1发出报警信息；
[0064] 步骤5，图像处理器4启动后，获取当前时刻的视频图像和红外图像，将二者按比例重合，红外图像每一点的温度值映射至视频图像上，利用叠加温度信息的视频图像信息，提取与预存人脸图像数据最为接近的人脸图像信息，分析第一温度测量点的温度变化并转换为呼吸频率值；
[0065] 检测到人体目标第一温度测量点的温度变化异常，则判定人体目标呼吸不正常，向总服务器1发出报警信息；获取第二温度测量点的温度，检测到人体目标的第二温度测量点超出预设值或第一温度测量点的温度变化异常，则向总服务器1发出报警信息；在人脸图像数据中标注鼻部位坐标作为第一温度测量点，额头部坐标作为第二温度测量点。
[0066] 步骤1中，回波信号处理器3判断当前时刻监测区域存在人体目标后，则获取当前时刻前一段时间内监测区域人体目标的感应强度，并判断前一段时间内人体目标的感应强度之和是否大于第三阈值，若是，则判定人体目标位于监测区域内；反之，则判定人体目标正在进入监测区域，此时关闭其余监测区域的监测子系统2；若回波信号处理器3在当前监测区域没有感应到人体目标，总服务1启动相邻的监测区域的毫米波雷达；
[0067] 回波信号处理器3获取该相邻的监测区域的毫米波雷达21的原始回波数据，判断当前时刻该监测区域是否存在人体目标，若否，则启动所有监测区域的毫米波雷达21，若任一毫米波雷达21监测到人体目标，则启动该监测区域的监测子系统2，关闭其余监测区域的毫米波雷达21；
[0068] 若在所有毫米波雷达21均未检测到人体目标，则启动预设监测区域的毫米波雷达21，关闭其余监测区域的监测子系统2；本发明中设定在雷达监测范围内检测的人体目标运动姿态状况分为六种，分别为：检测区域无人、正进入检测区域、正走出检测区域、处于运动状态、处于跌倒状态、处于安静状态，其中，检测区域无人、正进入检测区域、正走出检测区域、处于运动状态、处于安静状态分别用序号0、1、2、3、4、5表示，并且会标注人体目标具体位于哪一个监测区域。
[0069] 如图2所示，在步骤2中，回波信号处理器3判断当前时刻人体目标是否处于活动状态时，获取当前时刻前一段时间内当前监测区域人体目标的感应强度，并判断前一段时间内人体目标感应强度的变化值是否大于第四阈值，若是，则判定人体目标正进入活动状态；反之，则判定人体目标处于安静状态，对处于安静状态的人体目标进行呼吸和心跳检测，得到呼吸频率值和心跳频率值，若呼吸频率值和心跳频率值处于设定的正常呼吸阈值范围内，则判断人体目标呼吸正常；反之，则判定人体目标呼吸不正常，向用户发出警报信息；
[0070] 本发明采用智能算法判别检测区域内人体目标的运动姿态，当判定人体目标处于安静状态时，启动呼吸检测，输出呼吸数值，且一旦发生呼吸异常情况会报警及时通知家人或护理人员，使被监护人能够得到及时救治，显著地提高呼吸检测的可靠性且解决了现有非接触检测呼吸方法存在的不能判别检测人体目标状态的技术问题；另一方面，通过对采样的回波信号进行小波分析算法、时域寻峰和降采样处理，能较为精准地识别呼吸信号，得到呼吸频率，具有准确度高、实时性强的优点。
[0071] 如图2所示，在步骤3中，回波信号处理器3判断当前时刻人体目标是否处于安全活动状态时，根据当前时刻由雷达检测的人体目标位置来获得速度值和加速度值，判断速度值是否大于第四阈值，加速度值是否大于第四阈值，若是，则判定人体目标跌倒，此时向总服务器1发出报警信息；否则，则认为其处于安全活动状态；通过采集处理雷达数据能够智能的判断出在检测范围内有无生命体征目标以及其运动姿态，一旦发生跌倒的情况，能及时将信息反馈给家人或护理人员，大大提高了跌倒识别的准确率，具有检测范围广、精度高、反应及时且检测方便的优点。
[0072] 回波信号处理器3判定人体目标呼吸不正常时，将得到的呼吸频率值分别与设定的第五阈值和第六阈值进行比较，第五阈值大于第六阈值，当呼吸频率值大于第五阈值，则判断人体目标呼吸急促；当呼吸频率值小于第六阈值，则判断人体目标呼吸缓慢；若呼吸频率值为零时，则判断人体目标呼吸骤停；呼吸状态分为4种，分别为：呼吸正常、呼吸急促、呼吸缓慢、呼吸骤停，呼吸正常、呼吸急促、呼吸骤停和呼吸缓慢分别用序号①、②、③和④表示。
[0073] 如图2所示，语音信号处理器5根据提取出的声音信号与预先存储在声音识别器中的咳嗽声进行对比，若检测到人体目标发出咳嗽声持续时间大于第七阈值或咳嗽响度大于第八阈值，则判断咳嗽声音是否异常；若语音信号处理器5检测到人体目标发出咳嗽声持续时间大于第七阈值或咳嗽响度大于第八阈值，则判断咳嗽声音异常；语音信号处理器5将接收到的声音信号，转换为PCM格式的语音信号进行记录；所述声音识别器122对PCM格式的语音信号端点检测，剔除非咳嗽信号，其余的信号作为候选咳嗽信号，对候选的咳嗽信号按帧提取特征，将其转换为特征向量序列。根据特征向量序列训练隐马尔克夫模型，对候选咳嗽信号进行识别，将识别结果作为声音方面的身体状况数据。当然，上述只是咳嗽识别的一种方式，亦可选用人工神经网络、动态时间规整等方式对候选咳嗽信号进行识别，均有比较好的识别效果。
[0074] 本发明所称毫米波雷达优选为多普勒雷达，毫米波雷达传感器人体感应开发方案，融合了单芯片毫米波SoC、天线和智能存在感应算法，支持大角度、远距离探测，搭配区间划分和多级调参功能，满足场景变化需求。
[0075] 用于生命体征探测与监护的调频连续波雷达系统主要有线性调频连续波和步进频率连续波两种，线性调频信号通常采用锯齿状和三角状两种频率模式测试的结果如下表：
[0076]
[0077] 上表展示了 3名受试者在1m和2m距离处的生命体征测量结果。其中，呼吸率的误差值均在2次/分钟以内；除受试者3的2m距离测量结果外，心率的误差均在2 次/ 分钟以内。由于生命体征雷达易受个体差异性等因素干扰，在距离较远或者运动状态下，心率测量会产生一定偏差。
[0078] 为了接近上述问题，本发明提供了另一佳实施例的非接触的人体健康监测方法，如图3所示，本实施例与前述实施例有相同之处，不同之处在于，步骤4被替换为以下方案：
[0079] 回波信号处理器3和图像处理器4分别获取同一时刻的回波信号和视频图像，回波信号处理器3基于回波信号确定人体目标在雷达平面坐标系上的投影区域，图像处理器4确定人体目标在视频图像中的位置信息，并探测出人体目标的口腔位置和心脏位置；
[0080] 回波信号处理器3将投影区域映射至视频图像上，获取人体目标的心脏部位和口腔部位的回波信号的位置信息并进行采样，通过射频硬件和基带信号处理，采用小波变换和小波阈值法将大动态范围多普勒雷达的探测的信号进行滤波和去噪，通过对比回波信号中的频率信号，进行滤除，得到运动回波信号；此处采用小波变换和小波阈值法去噪，小波变换是一种信号的时间——尺度（时间——频率）分析方法，它具有多分辨分析的特点，而且在时频两域都具有表征信号局部特征的能力，是一种窗口大小固定不变但其形状可改变，时间窗和频率窗都可以改变的时频局部化分析方法；
[0081] 传统动态范围定义是对于接收机而言能够接收到的信号强弱的范围。本方案中的动态范围是针对探测的多普勒运动范围，具体即能够探测从毫米级别的微小运动到数米级别的大幅度运动的包含算法和通过硬件滤波的雷达系统，以获取微小运动，例如心跳，呼吸等生物信息；
[0082] 将滤波后的运动回波信号分析计算，得出生命特征信息；对比近期存储的生命特征信息均值，若检测到生命特征信息超出预设范围，则向总服务器1发出报警信息；
[0083] 在时域信号处理中，通过算法用于基带信号数据段处理，首先通过正交基带解调得到数字域上的原始信号，之后利用低通滤波器抑制高频噪声。然后通过基于最速下降法和合理的数据分段，拓展的微分与叉乘算法能够克服解调中的混叠，从而得到被多普勒分量调整的相位信息。最终可以看到，每一段分段运动能够被拼接重构成为完整的探测目标运动。
[0084] 以上方案中，可以同时通过雷达还探测并计算老人的行动趋势，并判断人体行进方向，进而判定目标角度的以上装置启动，其余装置关闭；并语音提示房间布局，提示前方障碍物，对于盲人或者夜间或者视力不好的人，也是有个提醒，防止不小心碰到障碍物跌倒；
[0085] 对于通过雷达探测并通过算法计算后判定人体的行动趋势，来根据家居布局判定老人是否异常，并结合红外探测数据和声控探测数据，综合判定更加精准，误报率大大降低。
[0086] 应当理解的是，对本领域普通技术人员来说，可以根据上述说明加以改进或变换，而所有这些改进和变换都应属于本发明所附权利要求的保护范围。
