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公开(公告)号：CN119112148B
公开(公告)日：2025-02-07
申请号：CN202411604996.7
申请日：2024-11-12
Applicant: 北京清雷科技有限公司 , 长沙清雷科技有限公司
IPC: A61B5/0507 , G06F18/213 , G06F17/18 , A61B5/08 , A61B5/00
Abstract: 本发明提供一种呼吸状态监测方法及设备，包括：针对单个监测时段内毫米波雷达的回波信号提取呼吸信号s(t)；通过滑窗的方式从呼吸信号s(t)中提取多个窗口呼吸信号，并分别确定每个所述窗口呼吸信号的呼吸率BPM；计算所述多个窗口呼吸信号的呼吸率BPM的概率密度信息Pi；利用同一监测对象的多个所述监测时段内的所述概率密度信息Pi生成概率密度基线信息B；通过将所述监测对象在目标监测时段的概率密度信息Pj与所述概率密度基线信息B进行比对，得到偏差特征b；根据所述偏差特征b确定所述监测对象在所述目标监测时段的呼吸状态是否正常。
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公开(公告)号：CN119112148A
公开(公告)日：2024-12-13
申请号：CN202411604996.7
申请日：2024-11-12
Applicant: 北京清雷科技有限公司 , 长沙清雷科技有限公司
IPC: A61B5/0507 , G06F18/213 , G06F17/18 , A61B5/08 , A61B5/00
Abstract: 本发明提供一种呼吸状态监测方法及设备，包括：针对单个监测时段内毫米波雷达的回波信号提取呼吸信号s(t)；通过滑窗的方式从呼吸信号s(t)中提取多个窗口呼吸信号，并分别确定每个所述窗口呼吸信号的呼吸率BPM；计算所述多个窗口呼吸信号的呼吸率BPM的概率密度信息Pi；利用同一监测对象的多个所述监测时段内的所述概率密度信息Pi生成概率密度基线信息B；通过将所述监测对象在目标监测时段的概率密度信息Pj与所述概率密度基线信息B进行比对，得到偏差特征b；根据所述偏差特征b确定所述监测对象在所述目标监测时段的呼吸状态是否正常。
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公开(公告)号：CN119157517A
公开(公告)日：2024-12-20
申请号：CN202411605030.5
申请日：2024-11-12
Applicant: 北京清雷科技有限公司 , 长沙清雷科技有限公司
IPC: A61B5/0507 , G16H80/00 , A61B5/0205 , A61B5/00 , A61B5/11
Abstract: 本发明提供一种适用于病房的患者状态监测系统，包括采集模块、处理模块和展示模块，其中所述采集模块包括第一毫米波雷达设备和第二毫米波雷达设备，其中所述第一毫米波雷达设备用于采集病房内的病床区域的第一回波信号，所述第二毫米波雷达设备用于采集病房内的卫生间区域的第二回波信号；所述处理模块用于根据所述第一回波信号确定患者的睡眠信息、呼吸信息和心率信息，以及根据所述第二回波信号确定患者的行为信息，进而执行相应的操作；所述展示模块用于显示实时数据和后处理数据，以及接收并显示报警信息。
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公开(公告)号：CN117647788B
公开(公告)日：2024-04-26
申请号：CN202410121205.9
申请日：2024-01-29
Applicant: 北京清雷科技有限公司 , 长沙清雷科技有限公司 , 深圳清雷科技有限公司
Abstract: 本发明涉及雷达成像技术领域，具体涉及一种基于人体3D点云的危险行为识别方法及设备，该方法包括：根据收集的原始雷达回波信号提取运动目标的点云，并计算运动目标点云的物理坐标、运动速度；根据运动目标点云的物理坐标分布，提取点云分布中心点，并根据所述点云分布中心点的变化情况确定运动目标的运动方向；根据所述物理坐标、运动速度、运动方向将运动目标点云分割为不同的目标肢体；提取各个目标肢体的特征中心，并根据各个特征中心生成运动目标的整合人体特征；判断所述整合人体特征是否需要被修正；若所述整合人体特征需要被修正，则利用前一时刻的人体特征对所述整合人体特征进行修正；根据修正后的整合人体特征识别危险行为。
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公开(公告)号：CN117530666B
公开(公告)日：2024-04-05
申请号：CN202410007197.5
申请日：2024-01-03
Applicant: 北京清雷科技有限公司 , 长沙清雷科技有限公司 , 深圳清雷科技有限公司
IPC: A61B5/00 , A61B5/05 , A61B5/02 , G16H50/20 , G06F18/2433 , G06F18/213 , G06F18/25 , G06N3/0464 , G06N3/048 , G06N3/08 , G06F123/02
Abstract: 本发明提供一种呼吸异常识别模型训练方法、呼吸异常识别方法及设备，所述呼吸异常识别方法包括获取雷达信号和脉搏信号；利用呼吸异常识别模型对雷达信号的一维雷达时序数据、二维雷达谱图数据以及脉搏信号的一维脉搏时序数据、二维脉搏谱图数据进行识别，呼吸异常识别模型包括第一特征提取网络、第二特征提取网络和分类模块，其中第一特征提取网络用于提取多尺度特征并进行融合，得到时序数据特征，第二特征提取网络用于提取多尺度特征并进行融合，得到谱图数据特征，分类模块用于根据时序数据特征和谱图数据特征输出呼吸异常事件类型信息。本发明可以提高呼吸异常识别模型输出结果的准确性，准确的识别出呼吸异常事件。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN117281498B
公开(公告)日：2024-02-20
申请号：CN202311577651.2
申请日：2023-11-24
Applicant: 北京清雷科技有限公司 , 长沙清雷科技有限公司 , 深圳清雷科技有限公司
IPC: A61B5/05 , G01S13/88 , G01S13/04 , G01S7/41 , G06V40/20 , G06V10/77 , G06V10/762 , G06V10/764 , G06V10/80 , A61B5/11 , A61B5/00
Abstract: 本发明涉及智慧医疗以及人工智能技术领域，具体涉及一种基于毫米波雷达的健康风险预警方法及设备，该方法包括采集雷达监测场景内的雷达回波信号并进行预处理；确定雷达监测场景内目标的运动方向和运动速度；根据多尺度高分辨距离像判断雷达监测场景中是否存在目标；定时更新特征提取矩阵、类别模板与标签在有目标存在情况下，实时利用特征提取矩阵进行特征提取，得到实时特征数据，并根据类别模板、行为标签对实时特征数据进行分类，得到当前时刻目标的动作类型；根据目标的动作类型和雷达监测场景对目标进行健康风险预警。本发明实现了对人体行为动作的识别和分析，以通过实时动作提供准确的健康风险预警。
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公开(公告)号：CN117357073A
公开(公告)日：2024-01-09
申请号：CN202311669307.6
申请日：2023-12-07
Applicant: 北京清雷科技有限公司 , 长沙清雷科技有限公司 , 深圳清雷科技有限公司
IPC: A61B5/00 , A61B5/05 , G06F18/2131 , G06F18/2431 , G06F18/2415 , G16H10/60 , G16H40/67
Abstract: 本发明提供一种基于GMM‑HMM模型的睡眠分期方法及设备，所述方法包括获取毫米波雷达睡眠监测回波信号；根据所述回波信号得到雷达睡眠特征向量序列；利用特定训练方法得到的GMM‑HMM睡眠分期模型，根据所述雷达睡眠特征向量序列确定各时刻的睡眠分期。
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公开(公告)号：CN117064361B
公开(公告)日：2023-12-19
申请号：CN202311330558.1
申请日：2023-10-16
Applicant: 北京清雷科技有限公司 , 长沙清雷科技有限公司 , 深圳清雷科技有限公司
Abstract: 本发明涉及生命体征监测技术领域，具体涉及一种基于脉搏波的心率变异性分析方法及设备，该方法包括收集脉搏波采集设备对被测人员的脉搏波信号；对脉搏波信号进行降噪处理，得到标准脉搏波信号；通过多路径搜索方式前向提取标准脉搏波信号的前向脉率变化信号；通过多路径搜索方式反向修正前向脉率变化信号得到反向脉率变化信号，并与前向脉率变化信号进行融合；在融合后的脉率变化信号中提取标准脉搏波信号的心跳峰值点，并根据心跳峰值点的位置计算心跳间期和心率变异性信息。本发明通过对采集到的脉搏波信号进行降噪处理、修正和融合脉率变化信号，可以得到更准确和可靠的脉率变化信号，提高了对心跳间期变化和心率变异性的分析结果的准确性。
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公开(公告)号：CN117064361A
公开(公告)日：2023-11-17
申请号：CN202311330558.1
申请日：2023-10-16
Applicant: 北京清雷科技有限公司 , 长沙清雷科技有限公司 , 深圳清雷科技有限公司
Abstract: 本发明涉及生命体征监测技术领域，具体涉及一种基于脉搏波的心率变异性分析方法及设备，该方法包括收集脉搏波采集设备对被测人员的脉搏波信号；对脉搏波信号进行降噪处理，得到标准脉搏波信号；通过多路径搜索方式前向提取标准脉搏波信号的前向脉率变化信号；通过多路径搜索方式反向修正前向脉率变化信号得到反向脉率变化信号，并与前向脉率变化信号进行融合；在融合后的脉率变化信号中提取标准脉搏波信号的心跳峰值点，并根据心跳峰值点的位置计算心跳间期和心率变异性信息。本发明通过对采集到的脉搏波信号进行降噪处理、修正和融合脉率变化信号，可以得到更准确和可靠的脉率变化信号，提高了对心跳间期变化和心率变异性的分析结果的准确性。
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公开(公告)号：CN119632537A
公开(公告)日：2025-03-18
申请号：CN202510180385.2
申请日：2025-02-19
Applicant: 北京清雷科技有限公司 , 长沙清雷科技有限公司
IPC: A61B5/0507 , A61B5/145 , A61B5/24 , A61B5/00 , G16H50/30 , G16H50/70 , G16H40/67 , G06N20/20 , G06N3/045 , G06N5/01 , G06F18/15 , G06F18/2113 , G06F18/214 , G06F18/21 , G06F18/243
Abstract: 本发明公开了一种基于毫米波的无线体征监测方法、装置、系统、计算机设备和存储介质，应用于体征监测系统，其中，无线体征监测方法包括：实时接收毫米波睡眠记录仪发送的原始数据，原始数据包括毫米波睡眠记录仪所记录的毫米波数据以及可穿戴体征监测设备所监测到的监测数据；基于毫米波数据中的信号能量对毫米波数据进行数据筛选，得到体征数据；对体征数据和监测数据进行数据压缩；将监测数据实时推送至用户端，并且对压缩数据进行实时存储；调用预设时间段内的压缩数据作为待分析数据，利用预先训练的深度神经网络模型以及随机森林模型对待分析数据进行数据分析和交叉验证，并基于交叉验证后的分析数据生成体征监测报告，完成体征监测。
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