基于迁移学习的灾后生命探测与信号识别方法

本发明属于灾后生命信息探测与搜救，具体关于基于迁移学习的灾后生命探测与信号识别方法。

背景技术：

1、灾后生命探测与信号识别是灾害救援的核心技术，核心是通过电磁波、声波、红外、光学、气体、电子信号、ai融合等技术，穿透废墟、烟雾、黑暗等障碍，捕捉被困者微弱生命信号（呼吸、心跳、体温、声音、移动、手机信号、代谢气体），实现快速定位与识别。

2、现有技术存在以下显著缺陷：第一，灾后真实废墟生命信号样本稀缺、采集难度大、场景差异性极强，传统深度学习模型需要海量灾害场景样本支撑，小样本场景下模型泛化能力极差，极易出现过拟合、识别失效问题；第二，传统滤波、小波去噪等数学降噪方式为全局统一降噪，在滤除噪声的同时会严重损伤废墟下微弱呼吸、微心跳、低声呼救等低频微弱生命信号，导致漏检、漏判；第三，常规智能识别模型仅针对单一固定场景训练，非灾害源域干净数据与灾后目标域脏数据存在严重域分布偏移，直接迁移使用会产生大量迁移误差，识别精度低、误报率、漏报率居高不下；第四，传统多模态融合多为简单加权融合，未区分不同层级特征权重，无法适配废墟不同遮挡、不同衰减工况，同时缺乏跨模态交叉校验机制，单一模态干扰极易引发假阳性、假阴性识别结果；第五，现有技术无法实现小样本自适应适配、动态特征优化、多目标精准区分，难以满足灾后黄金72小时高精度、高稳定性、快速化的救援探测需求，为此提出一种基于迁移学习的灾后生命探测与信号识别方法。

技术实现思路

1、本发明的目的在于提供基于迁移学习的灾后生命探测与信号识别方法，以解决灾后生命探测信号噪声干扰强、微弱信号易丢失、场景样本稀缺、域偏移误差大、多模态识别稳定性差、误漏判率高的问题。

2、为了实现上述目的，本发明提供了一种基于迁移学习的灾后生命探测与信号识别方法，包括以下步骤：

3、s1、多源信号采集：通过超宽带雷达、音频拾振、红外热成像、气体传感中的至少两种传感器，获取灾后废墟环境下的混合生命探测信号，所述混合生命探测信号包括呼吸回波、心跳微振动、呼救声波、人体红外热点、二氧化碳浓度梯度中的一种或多种；

4、s2、迁移学习残差降噪前置处理：引入预训练迁移降噪残差模块，将源域场景下学习到的纯净生命信号先验知识迁移至灾后目标域，对采集的混合生命探测信号进行残差分离，滤除废墟杂波、机械振动、风雨噪声干扰，保留微弱有效生命信号；

5、s3、源域模型预训练：基于非灾害场景下的标准生命信号数据集，预训练深度学习基础模型，所述基础模型用于提取生命信号的通用特征，包括呼吸周期、心跳频率、人声频谱、温度阈值、气体浓度变化率；

6、s4、迁移学习自适应微调与域偏移校正：构建目标域灾害场景数据集，采用特征迁移+参数微调的迁移学习策略，冻结基础模型的底层通用特征层，仅对顶层分类与定位层进行小样本微调；同时构建双判别器域自适应迁移结构，分别校正信号强度分布偏移与时域特征分布偏移，缩小源域与目标域的信号分布差异，消除场景迁移误差；

7、s5、分层特征自适应加权与多模态信号融合识别：对微调后模型的底层通用特征、中层信号细节特征、顶层场景判别特征进行动态自适应加权，根据灾后废墟噪声强度、信号衰减程度实时调整各层特征权重；对多源探测迁移特征进行跨模态一致性交叉校验，剔除单模态干扰导致的异常识别结果，去除残余干扰后，输出生命体存在判定、三维位置坐标、生命体征参数；

8、s6、结果验证与输出：融合光学内窥或手机信号辅助验证，生成包含生命体位置、深度、状态的可视化识别结果。

9、进一步地，s3中所述非灾害场景标准生命信号数据集包括室内、室外、安静、弱干扰场景下的人体呼吸、心跳、声音、红外、co2标准信号样本，所述基础模型为cnn-lstm混合神经网络或transformer模型。

10、进一步地，s4中所述迁移学习策略具体为：采用最大均值差异（mmd）或领域对抗训练（dann）缩小源域与目标域的信号分布差异，微调样本量为源域样本量的5%-20%。

11、进一步地，s4中所述冻结底层通用特征层、微调顶层分类定位层，其中底层通用特征层用于提取信号时域、频域、空域通用特征，顶层分类定位层用于适配灾后废墟的强噪声、强衰减、多遮挡特性。

12、进一步地，s5中所述多模态信号融合识别包括：对超宽带雷达信号提取0.1-0.5hz呼吸特征、1-2hz心跳特征；对音频信号提取200-3000hz人声/敲击特征，通过时差定位（tdoa）计算方位；对红外信号识别36±2℃人体热点，对co2信号检测浓度梯度异常；通过迁移学习模型加权融合多模态特征，区分生命体与动物、机械振动、环境干扰。

13、进一步地，s2所述迁移降噪残差模块区别于传统数学滤波，基于源域纯净生命信号先验知识实现智能降噪，仅剔除噪声信号，完整保留微弱呼吸、心跳低频生命特征信号。

14、进一步地，s5所述跨模态一致性交叉校验，具体为任意单一模态识别结果偏离多模态综合特征阈值时，基于其余有效模态的迁移特征对异常结果修正，剔除假阳性、假阴性识别误差。

15、进一步地，s5所述动态自适应加权，针对不同废墟遮挡、信号衰减工况，动态提升微弱生命特征权重、抑制无效噪声特征权重，适配灾后复杂多变的探测环境。

16、进一步地，s6中所述辅助验证为：通过手机蓝牙/wi-fi信号探测或光纤内窥图像确认生命体，定位误差≤0.5米。

17、进一步地，本方法还包括：通过迁移学习模型实现多目标生命体同时识别，区分成人、儿童、动物，输出各目标独立位置与体征参数。

18、与现有技术相比，本发明的有益效果是：

19、（1）该发明，采用迁移学习残差降噪前置处理方式，区别于传统数学滤波降噪模式，依托源域场景积累的纯净生命信号先验知识完成信号残差分离，能够精准滤除灾后废墟环境中的杂波干扰、机械振动噪声与自然风雨噪声，完整保留被困人员微弱呼吸、低频心跳等极易丢失的生命特征信号，有效解决传统降噪手段易损伤微弱有效信号、深埋场景漏检率偏高的实际问题。

20、（2）该发明，运用分层参数迁移结合双判别器域偏移校正技术，通过冻结模型底层通用特征层、仅微调顶层识别定位层的训练方式，充分保留模型学习到的通用生命体征特征，同时借助 mmd、dann 算法缩小源域与灾后目标域的数据分布差异，仅依靠源域样本 5%至 20% 的小样本数据即可完成场景适配，大幅降低模型训练与场景适配的数据成本，缩短应急救援现场模型调试用时，让智能识别模型能够快速适配不同坍塌程度、不同遮挡介质的废墟探测环境，显著提升模型泛化应用能力。

21、（3）该发明，设置分层特征自适应加权与跨模态一致性交叉校验机制，可依据现场噪声强度、废墟遮挡厚度以及信号衰减程度动态调整各层级特征权重，主动放大有效生命特征权重，抑制环境干扰特征权重；同时依托雷达、音频、红外、气体多模态探测特征实现相互验证，及时修正单一模态受环境影响产生的异常识别结果，从算法层面大幅降低假阳性误判与假阴性漏判概率。

22、（4）该发明，通过光纤内窥与手机电子信号完成二次结果验证，可将整体探测定位误差控制在 0.5 米以内，能够精准输出被困人员掩埋深度、具体方位以及基础生命体征参数，为现场救援破拆作业提供精准可靠的数据支撑；同时可同步实现单目标与多目标生命体探测，精准区分成人、儿童与野生动物目标类型，让救援人员精准掌握现场被困人员数量与人员类型，合理分配救援力量，全面提升灾后整体搜救效率。