近日,，新加坡國(guó)立大學(xué)蘇州研究院（以下簡(jiǎn)稱“新國(guó)大蘇研院”）智慧醫(yī)療技術(shù)卓越研究中心郭永新教授團(tuán)隊(duì)的博士研究生王博參加2022年新加坡天線研討會(huì)（2022 Singapore Workshop on Antennas）,，在學(xué)生論文競(jìng)賽中，榮獲最佳學(xué)生論文獎(jiǎng),。

▲王博（左二）參加2022年新加坡天線研討會(huì),，并榮獲最佳學(xué)生論文獎(jiǎng),。

此次會(huì)議涵蓋了與天線、射頻等相關(guān)的主題,，包括天線與微波器件設(shè)計(jì),、計(jì)算電磁學(xué)、毫米波雷達(dá)在5G通訊,、醫(yī)療健康等領(lǐng)域的應(yīng)用等,。來(lái)自學(xué)術(shù)界和產(chǎn)業(yè)界的國(guó)際頂尖專家學(xué)者分別進(jìn)行了精彩的主題演講。

會(huì)上,，王博發(fā)表了最新研究成果——基于圖形輪廓限定多普勒-時(shí)間圖和調(diào)頻連續(xù)波雷達(dá)的慢跌倒檢測(cè)方法,。該方法能夠提高使用調(diào)頻連續(xù)波雷達(dá)進(jìn)行跌倒事故檢測(cè)的準(zhǔn)確率，減少計(jì)算資源的消耗,，適用于真實(shí)場(chǎng)景下的跌倒檢測(cè)應(yīng)用,。

王博的科研成果的創(chuàng)新點(diǎn)在于提出了一種基于圖形輪廓雷達(dá)圖像處理方法。該方法基于一種閾值方法提取多普勒特征圖的圖形輪廓,，并使用該輪廓過(guò)濾掉冗余信息,、異常點(diǎn)和噪音，保留與跌倒相關(guān)的多普勒特征信息來(lái)提高后續(xù)分類算法的準(zhǔn)確率,，在一定程度上能夠解決慢跌倒導(dǎo)致的漏檢問(wèn)題,。該創(chuàng)新成果獲得了與會(huì)者的廣泛關(guān)注和熱烈討論。

（a）跌倒動(dòng)作多普勒時(shí)間圖  （b）圖形輪廓（濾波前） （c）異常值消除后的圖形輪廓 （d）圖形輪廓限制的多普勒時(shí)間圖

該研究為人體跌倒智能監(jiān)測(cè)系統(tǒng)提供了新的解決方案，能夠?qū)崿F(xiàn)老年人實(shí)時(shí),、準(zhǔn)確的健康監(jiān)測(cè),，尤其是幫助獨(dú)居老人在跌倒后及時(shí)獲得救助，在未來(lái)的居家養(yǎng)老,、智慧醫(yī)療等領(lǐng)域具有巨大的應(yīng)用潛力和前景,。