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{| class="wikitable" align="right"|-|<center><img src=https://p5.itc.cn/q_70/images01/20220226/8d3b3a56a2814b42a0bf99259ed1997b.jpeg width="300"></center><small>[https://www.sohu.com/a/525648983_121143275/ 来自 搜狐网 的图片]</small>|}
'''基于深度学习的毫米波雷达人体摔倒检测系统'''意外摔倒一直是威胁人们[[生命]]安全的重大隐患，近年来如何对摔倒动作进行及时准确地检测成为人们关注的焦点。本作品利用毫米波[[雷达]]采集人体摔倒的回波信号，利用MATLAB处理数据得到时频图，然后将时频图放入神经网络中，进而学习得到时频图中动作信息，最后分类得出检测结果。本作品利用毫米波雷达采集摔倒、弯腰、下蹲三种人体动作，构建三分类的时频图数据集，能够大幅度减少误测情况的发生。