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龙图腾网获悉深圳大学申请的专利一种基于声学信号的人体摔倒检测方法和系统获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN115841824B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-02-06发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202211361322.X，技术领域涉及：G10L25/66；该发明授权一种基于声学信号的人体摔倒检测方法和系统是由伍楷舜;陈殿楠;王泰华设计研发完成，并于2022-11-02向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于声学信号的人体摔倒检测方法和系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于声学信号的人体摔倒检测方法和系统。该方法包括：控制扬声器以设定的频率产生超声波，并利用麦克风采集人体摔倒时产生的声学信号；对所述声学信号进行分流和去噪，获得人体碰撞产生的低频信号以及人体反射超声波的高频信号；检测所述低频信号中人体活动的起始点和结束点，并检测所述高频信号中人体活动的起始点和结束点，进而确定所述声学信号的起始点和结束点；分别对所述低频信号和所述高频信号进行特征提取，得到低频信号特征和高频信号特征；将所述低频信号特征和所述高频信号特征输入预训练的双流长短时记忆网络分类模型，获得摔倒检测结果。本发明能实现实时的摔倒监测，识别准确且误报率低。

本发明授权一种基于声学信号的人体摔倒检测方法和系统在权利要求书中公布了：1.一种基于声学信号的人体摔倒检测方法，包括以下步骤： 控制扬声器以设定的频率产生超声波，并利用麦克风采集人体摔倒时产生的声学信号，所述声学信号包括人体碰撞产生的声音信号以及对超声波的反射信号； 对所述声学信号进行分流和去噪，获得人体碰撞产生的低频信号以及人体反射超声波的高频信号； 检测所述低频信号中人体活动的起始点和结束点，并检测所述高频信号中人体活动的起始点和结束点，进而确定所述声学信号的起始点和结束点； 分别对所述低频信号和所述高频信号进行特征提取，得到低频信号特征和高频信号特征； 将所述低频信号特征和所述高频信号特征输入预训练的双流长短时记忆网络分类模型，获得摔倒检测结果； 其中，所述低频信号特征根据以下步骤获得： 求取低频信号的倒Mel谱系数MFCC和线性预测编码LPC，提取MFCC的前四个系数和LPC的第二到第五个系数，组成一个8维时间序列特征作为所述低频信号特征； 所述高频信号特征对应设定频谱区间[19400Hz，20600Hz]的三组特征，分别是速度曲线特征、极值比率曲线和频谱熵，所述三组特征组成8维的时间序列特征； 其中，对于所述速度曲线特征，提取频率曲线表示为： 其中，表示与频率范围到之间累积的能量，表示时间处多普勒信号的总能量，将的阈值设置为30%、75%和95%，分别表示躯干运动、腿部运动和手臂运动对应的频率，总共6条速度曲线，分别对应于正侧和负侧的手臂运动、腿部运动和躯干运动； 对于所述极值比率曲线，表示为： 其中，表示20000Hz以上的最大频率偏移，表示20000Hz以下的最小频移； 对于所述频谱熵，某一时刻的频谱熵Ht表示为： 其中，是频率和时间处的归一化功率谱密度，，是功率谱密度，和表示频率值。

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