运动信息的检测方法、设备、计算机程序产品及存储介质与流程

1.本发明涉及信息处理技术领域，尤其涉及一种运动信息的检测方法、设备、计算机程序产品及存储介质。


背景技术：

2.人体的呼吸和心率是生命体征指标，根据这些指标，可对运动量进行客观评价，也可对运动进行更准确的指导。目前存在通过毫米波雷达测量心率和呼吸的技术，但主要针对静息人体进行测量。毫米波雷达测量心率和呼吸的主要机理，是测量由心跳和呼吸引起身体的微小运动，通过信号处理及软件算法，将心率和呼吸提取。由于在运动中，人体运动幅度较大，心率和呼吸所引起的微小振动，容易被身体的其它部位的大幅运动所遮盖，使得心率和呼吸信息提取困难，严重影响心率和呼吸的检测精度。


技术实现要素：

3.本技术实施例通过提供一种运动信息的检测方法、设备、计算机程序产品及存储介质，旨在提高心率以及呼吸信息的检测精度。
4.本技术实施例提供了一种运动信息的检测方法，所述运动信息的检测方法，包括：
5.接收所述检测设备发射的第一雷达信号对应的第一反射信号；
6.根据所述第一反射信号确定人体的位置信息以及点云速度信息；
7.将所述位置信息以及所述点云速度信息输入预先训练的人体运动模型，得到运动信息，所述运动信息包括目标身体部位的第一运动数据以及除所述目标身体部位之外的其他身体部位的第二运动数据；
8.基于预设滤波频率将所述第二运动数据滤除，并根据所述第一运动数据得到目标呼吸特征以及目标心率特征。
9.在一实施例中，所述根据所述第一反射信号确定人体的位置信息以及点云速度信息的步骤包括：
10.获取所述第一雷达信号的往返时间、所述检测设备的高度以及扫描角度，其中，所述第一雷达信号的往返时间由所述第一雷达信号的发射时间以及所述第一反射信号的接收时间确定；
11.根据所述往返时间以及预设传播速度确定所述检测设备与各个人体表面反射点的距离；
12.根据所述距离、所述高度以及所述扫描角度确定人体的位置信息；
13.获取所述检测设备发射的所述第一雷达信号的发射频率和相位、以及所述第一反射信号的反射频率和相位；
14.根据所述第一雷达信号的发射频率和相位、以及所述第一反射信号的反射频率和相位确定各个所述人体表面反射点对应的点云速度信息。
15.在一实施例中，所述将所述位置信息以及所述点云速度信息输入预先训练的人体
运动模型，得到运动信息的步骤包括：
16.获取所述位置信息在三维空间坐标系中的分布情况；
17.根据所述分布情况以及各个所述人体表面反射点对应的所述点云速度信息确定运动信息。
18.在一实施例中，所述根据所述第一运动数据得到目标呼吸特征以及目标心率特征的步骤包括：
19.对所述第一运动数据依次进行距离傅里叶变换、多普勒傅里叶变换以及到达角分析，得到反射点所在的空间位置和径向速度信息；
20.基于滤波筛选的方式从所述反射点所在的空间位置和所述径向速度信息中得到呼吸特征和心率特征；
21.对所述呼吸特征以及所述心率特征进行峰值捕捉，得到目标呼吸特征以及目标心率特征。
22.在一实施例中，所述根据所述第一反射信号确定人体的位置信息以及点云速度信息的步骤包括：
23.对所述第一反射信号进行预处理；
24.根据预处理后的所述第一反射信号确定人体的位置信息以及点云速度信息。
25.在一实施例中，所述预处理依次包括：放大处理、混频处理、滤波处理、距离傅里叶变换处理、相位提取处理、相位解缠处理以及恒虚警检测。
26.在一实施例中，所述基于预设滤波频率将所述第二运动数据滤除，并根据所述第一运动数据得到目标呼吸特征以及目标心率特征的步骤之后包括：
27.获取目标身体部位的位置；
28.根据所述目标身体部位的位置确定发射方向；
29.基于所述发射方向发射所述第二雷达信号；
30.接收所述检测设备发射所述第二雷达信号对应的第二反射信号；
31.根据所述第二反射信号得到所述目标身体部位对应的目标呼吸特征以及目标心率特征。
32.此外，为实现上述目的，本发明还提供了一种检测设备包括：存储器、处理器及存储在所述存储器上并可在所述处理器上运行的运动信息的检测程序，所述运动信息的检测程序被所述处理器执行时实现上述的运动信息的检测方法的步骤。
33.此外，为实现上述目的，本发明还提供了一种存储介质，其上存储有运动信息的检测程序，所述运动信息的检测程序被处理器执行时实现上述的运动信息的检测方法的步骤。
34.此外，为实现上述目的，本发明还提供了一种计算机程序产品，所述计算机程序产品包括运动信息的检测程序，所述运动信息的检测程序被处理器执行时实现上述的运动信息的检测方法的步骤。
35.本技术实施例中提供的一种运动信息的检测方法、设备、计算机程序产品及存储介质的技术方案，由于采用了接收所述检测设备发射的第一雷达信号对应的第一反射信号；根据所述第一反射信号确定人体的位置信息以及点云速度信息；将所述位置信息以及所述点云速度信息输入预先训练的人体运动模型，得到运动信息，所述运动信息包括目标
身体部位的第一运动数据以及除所述目标身体部位之外的其他身体部位的第二运动数据；基于预设滤波频率将所述第二运动数据滤除，并根据所述第一运动数据得到目标呼吸特征以及目标心率特征技术方案，由于可根据人体运动模型得到运动信息以及目标身体部位的位置，在将其他身体部位的第一运动数据删除之后，可对该目标身体部位的位置的第二运动数据进行分析从而提取心率信息和呼吸信息，解决运动过程中心率和呼吸信息提取困难的问题，提高心率和呼吸信息的测量精度。
附图说明
36.图1为本发明实施例方案涉及的硬件运行环境的结构示意图；
37.图2为本发明运动信息的检测方法第一实施例的流程示意图；
38.图3为本发明运动信息的检测方法第一实施例步骤s120的细化流程示意图；
39.图4为本发明运动信息的检测方法第一实施例步骤s140的细化流程示意图；
40.图5为本发明运动信息的检测方法第一实施例步骤s120的另一细化流程示意图；
41.图6为本发明运动信息的检测方法第一实施例步骤s140之后的流程示意图。
42.本发明目的的实现、功能特点及优点将结合实施例，参照附图做进一步说明，上述附图只是一个实施例图，而不是发明的全部。
具体实施方式
43.为了更好的理解上述技术方案，下面将参照附图更详细地描述本公开的示例性实施例。虽然附图中显示了本公开的示例性实施例，然而应当理解，可以以各种形式实现本公开而不应被这里阐述的实施例所限制。相反，提供这些实施例是为了能够更透彻地理解本公开，并且能够将本公开的范围完整的传达给本领域的技术人员。
44.如图1所示，图1为本发明实施例方案涉及的硬件运行环境的结构示意图。
45.需要说明的是，图1即可为检测设备的硬件运行环境的结构示意图。
46.如图1所示，该检测设备可以包括：处理器1001，例如cpu，存储器1005，用户接口1003，网络接口1004，通信总线1002。其中，通信总线1002用于实现这些组件之间的连接通信。用户接口1003可以包括显示屏(display)、输入单元比如键盘(keyboard)，可选用户接口1003还可以包括标准的有线接口、无线接口。网络接口1004可选的可以包括标准的有线接口、无线接口(如wi-fi接口)。存储器1005可以是高速ram存储器，也可以是稳定的存储器(non-volatile memory)，例如磁盘存储器。存储器1005可选的还可以是独立于前述处理器1001的存储装置。
47.本领域技术人员可以理解，图1中示出的检测设备结构并不构成对检测设备限定，可以包括比图示更多或更少的部件，或者组合某些部件，或者不同的部件布置。
48.如图1所示，作为一种存储介质的存储器1005中可以包括操作系统、网络通信模块、用户接口模块以及运动信息的检测程序。其中，操作系统是管理和控制检测设备硬件和软件资源的程序，运动信息的检测程序以及其它软件或程序的运行。
49.在图1所示的检测设备中，用户接口1003主要用于连接终端，与终端进行数据通信；网络接口1004主要用于后台服务器，与后台服务器进行数据通信；处理器1001可以用于调用存储器1005中存储的运动信息的检测程序。
50.在本实施例中，检测设备包括：存储器1005、处理器1001及存储在所述存储器上并可在所述处理器上运行的运动信息的检测程序，其中：
51.处理器1001调用存储器1005中存储的运动信息的检测程序时，执行以下操作：
52.接收所述检测设备发射的第一雷达信号对应的第一反射信号；
53.根据所述第一反射信号确定人体的位置信息以及点云速度信息；
54.将所述位置信息以及所述点云速度信息输入预先训练的人体运动模型，得到运动信息，所述运动信息包括目标身体部位的第一运动数据以及除所述目标身体部位之外的其他身体部位的第二运动数据；
55.基于预设滤波频率将所述第二运动数据滤除，并根据所述第一运动数据得到目标呼吸特征以及目标心率特征。
56.处理器1001调用存储器1005中存储的运动信息的检测程序时，还执行以下操作：
57.获取所述第一雷达信号的往返时间、所述检测设备的高度以及扫描角度，其中，所述第一雷达信号的往返时间由所述第一雷达信号的发射时间以及所述第一反射信号的接收时间确定；
58.根据所述往返时间以及预设传播速度确定所述检测设备与各个人体表面反射点的距离；
59.根据所述距离、所述高度以及所述扫描角度确定人体的位置信息；
60.获取所述检测设备发射的所述第一雷达信号的发射频率和相位、以及所述第一反射信号的反射频率和相位；
61.根据所述第一雷达信号的发射频率和相位、以及所述第一反射信号的反射频率和相位确定各个所述人体表面反射点的对应的点云速度信息。
62.处理器1001调用存储器1005中存储的运动信息的检测程序时，还执行以下操作：
63.获取所述位置信息在三维空间坐标系中的分布情况以及各个所述人体表面反射点的点云速度信息；
64.根据所述分布情况以及各个所述人体表面反射点对应的所述点云速度信息确定运动信息。
65.处理器1001调用存储器1005中存储的运动信息的检测程序时，还执行以下操作：
66.对所述第一运动数据依次进行距离傅里叶变换、多普勒傅里叶变换以及到达角分析，得到反射点所在的空间位置和径向速度信息；
67.基于滤波筛选的方式从所述反射点所在的空间位置和所述径向速度信息中得到呼吸特征和心率特征；
68.对所述呼吸特征以及所述心率特征进行峰值捕捉，得到目标呼吸特征以及目标心率特征。
69.处理器1001调用存储器1005中存储的运动信息的检测程序时，还执行以下操作：
70.对所述第一反射信号进行预处理；
71.根据预处理后的所述第一反射信号确定人体的位置信息以及点云速度信息。
72.处理器1001调用存储器1005中存储的运动信息的检测程序时，还执行以下操作：
73.所述预处理依次包括：放大处理、混频处理、滤波处理、距离傅里叶变换处理、相位提取处理、相位解缠处理以及恒虚警检测。
74.处理器1001调用存储器1005中存储的运动信息的检测程序时，还执行以下操作：
75.所述基于预设滤波频率将所述第二运动数据滤除，并根据所述第一运动数据得到目标呼吸特征以及目标心率特征的步骤之后包括：
76.获取目标身体部位的位置；
77.根据所述目标身体部位的位置确定发射方向；
78.基于所述发射方向发射所述第二雷达信号；
79.接收所述检测设备发射所述第二雷达信号对应的第二反射信号；
80.根据所述第二反射信号得到所述目标身体部位对应的目标呼吸特征以及目标心率特征。
81.本发明实施例提供了运动信息的检测方法的实施例，需要说明的是，虽然在流程图中示出了逻辑顺序，但是在某些情况下，可以以不同于此处的顺序执行所示出或描述的步骤。
82.如图2所示，在本技术的第一实施例中，本技术的运动信息的检测方法，包括以下步骤：
83.步骤s110，接收所述检测设备发射的第一雷达信号对应的第一反射信号；
84.在本实施例中，可选地，所述检测设备为雷达设备。所述检测设备还可以是相机模组。所述检测设备还可以是雷达设备以及相机模组的组合。可选地，所述雷达设备可以安装在运动器材上，也可安装在房间或者区域内的任意位置，在采用所述雷达设备进行运动信息检测之前，需要对所述雷达设备的位置进行标定，以使所述雷达设备可以采集到人体的运动信息。可选地，还可以对所述雷达设备的数量进行设置。所述第一雷达信号为所述检测设备发射的房间内以及区域内的扫描信号。所述第一反射信号为所述第一雷达信号经人体表面反射表发射回来的信号。
85.在本实施例中，开始运动时，启动检测设备进行扫描。所述第一反射信号可能包括所述检测设备所能扫描到的房间或者区域内的物体信息，所述物体信息可能包括静止的物体位置信息、运动中人体的运动信息或者运动中人体的位置信息等。
86.具体的，开始运动时所述检测设备发射第一雷达信号，以对房间或者区域内的物体进行扫描。接收所述第一雷达信号反射回来的第一反射信号，根据所述第一反射信号确定人体的位置信息以及点云速度信息。其中，基于多普勒雷达的原理，通过发射天线发出第一雷达信号，经检测物体反射后，由接收天线捕获得到第一反射信号，将放大后的所述第一反射信号与第一雷达信号进行混频处理，通过如距离fft、速度fft和方位角fft、恒虚警检测等算法，从而确定人体的位置信息以及点云速度信息。
87.步骤s120，根据所述第一反射信号确定人体的位置信息以及点云速度信息；
88.在本实施例中，根据所述第一反射信号可确定人体的位置信息以及点云速度信息可以采用以下方式：
89.获取第一雷达信号的往返时间以及获取雷达信号的预设传播速度，根据所述第一雷达信号的往返时间以及所述预设传播速度即可确定所述检测设备与各个人体表面反射点的距离。同时结合获取的检测设备的高度以及所述检测设备的扫描角度可确定各个人体表面反射表在三维坐标系下的位置，从而确定人体的位置信息。在获取人体的位置信息之后，可获取所述检测设备与各个所述人体表面反射点的点云速度信息。在得到各个人体表
面反射点的点云速度信息之后，根据所述位置信息以及所述点云速度信息确定人体的点云速度信息。
90.步骤s130，将所述位置信息以及所述点云速度信息输入预先训练的人体运动模型，得到运动信息。
91.在本实施例中，所述运动信息为人体的整体运动信息，包括所述目标身体部位的第一运动数据以及除所述目标身体部位的其他身体部位的第二运动数据。在获取到各个人体表面反射点的位置信息之后，将所述位置信息输入神经网络模型，得到人体轮廓，将所述人体轮廓以及点云速度信息输入预先训练的人体运动模型，得到运动信息。
92.在本实施例中，在将所述人体轮廓以及点云速度信息输入预先训练的人体运动模型之后，得到运动信息，可根据所述运动信息确定人体运动状态，例如，所述人体运动状态可能是抬手、抬脚等状态。在将人体轮廓输入预先训练的人体运动模型中，所述预先训练的人体运动模型会将所述人体轮廓进行分割，分割成不同的身体部位。从而实现从所述人体运动学模型推算心率和呼吸引起的人体表面运动最为显著的区域的空间位置，即目标身体部位的位置，仅对该目标身体部位的位置的雷达信号进行分析，可有效降低身体其它部位的影响。
93.步骤s140，基于预设滤波频率将所述第二运动数据滤除，并根据所述第一运动数据得到目标呼吸特征以及目标心率特征。
94.在本实施例中，所述目标身体部位为胸腔部位，通过所述胸腔部位的运动信息得到呼吸特征以及心率特征。因此，需要将除所述目标身体部位的其他身体部位的第二运动数据滤除。不同的运动数据对应的频率不同，本技术可设置所述第二运动数据对应的预设滤波频率；基于所述预设滤波频率将所述第二运动数据从所述运动信息中滤除，从而得到第一运动数据。通过对所述第一运动数据进行处理，从而得到目标呼吸特征以及目标心率特征。如何根据第一运动数据得到目标呼吸特征以及目标心率特征具体可参考第三实施例的内容。
95.本实施例根据上述技术方案，由于采用了接收所述检测设备发射的第一雷达信号对应的第一反射信号；根据所述第一反射信号确定人体的位置信息以及点云速度信息；将所述位置信息以及所述点云速度信息输入预先训练的人体运动模型，得到运动信息，所述运动信息包括目标身体部位的第一运动数据以及除所述目标身体部位之外的其他身体部位的第二运动数据；基于预设滤波频率将所述第二运动数据滤除，并根据所述第一运动数据得到目标呼吸特征以及目标心率特征技术方案，解决运动过程中心率和呼吸信息提取困难的问题，提高心率和呼吸信息的测量精度。
96.如图3所示，在本技术的第二实施例中，基于第一实施例步骤s120，本技术的运动信息的检测方法，包括以下步骤：
97.步骤s121，获取所述第一雷达信号的往返时间、所述检测设备的高度以及扫描角度，其中，所述第一雷达信号的往返时间由所述第一雷达信号的发射时间以及所述第一反射信号的接收时间确定；
98.步骤s122，根据所述往返时间以及预设传播速度确定所述检测设备与各个人体表面反射点的距离；
99.步骤s123，根据所述距离、所述高度以及所述扫描角度确定人体的位置信息；
100.在本实施例中，所述检测设备在向运动中的检测设备发射第一雷达信号时，启动计时功能，记录所述第一雷达信号的发射时间即起始时间，并获取第一反射信号的接收时间。根据所述第一雷达信号的发射时间以及所述第一反射信号的接收时间的时间差确定第一雷达信号的往返时间。获取雷达信号的预设传播速度，所述预设传播速度可由光的传播速度确定。根据所述第一雷达信号的往返时间以及所述预设传播速度即可确定所述检测设备与各个人体表面反射点的距离。
101.在确定检测设备与各个人体表面反射点的距离之后，结合获取的检测设备的高度以及所述检测设备的扫描角度，所述检测设备的高度以及所述检测设备的扫描角度为预先标定的数据，可在安装所述检测设备时确定；根据所述距离、所述高度以及所述扫描角度确定各个人体表面反射表在三维坐标系下的位置，从而确定人体的位置信息。
102.步骤s124，获取所述检测设备发射的所述第一雷达信号的发射频率和相位、以及所述第一反射信号的反射频率和相位；
103.步骤s125，根据所述第一雷达信号的发射频率和相位、以及所述第一反射信号的反射频率和相位确定各个所述人体表面反射点对应的点云速度信息。
104.在本实施例中，所述确定各个人体表面反射点的点云速度信息主要运用了多普勒效应原理：当人体向检测设备的雷达天线靠近时，第一反射信号的反射频率将高于第一雷达信号的发射频率；反之，当人体远离雷达天线时，第一反射信号的反射频率将低于第一雷达信号的发射频率。如此可根据频率的改变数值，即人体接近检测设备运动，多普勒频率为正，当人体远离检测设备运动，多普勒频率为负，计算出人体与检测设备的点云速度信息。
105.此外，还可以通过检测回波的相位变化，计算反射点相对于雷达的径向速度大小和方向。具体地，当前后相邻的回波相位角变化为正，表示人体远离检测设备运动；反之，当前后相邻的回波相位角变化为负，表示人体靠近检测设备运动。
106.本实施例根据上述技术方案，由于根据第一雷达信号的发射频率以及第一反射信号的反射信号确定点云速度信息，实现点云速度信息的准确获取。
107.在本技术的第三实施例中，基于第一实施例步骤s130，本技术的运动信息的检测方法，包括以下步骤：
108.步骤s131，获取所述位置信息在三维空间坐标系中的分布情况；
109.步骤s132，根据所述分布情况以及各个所述人体表面反射点对应的所述点云速度信息确定运动信息。
110.在本实施例中，在得到人体的位置信息以及得到各个人体表面反射点的点云速度信息之后，根据所述位置信息以及所述点云速度信息确定人体的运动信息。具体的，可获取各个人体表面反射点对应的位置信息在三维坐标系中的分布情况以及各个所述人体表面反射点的点云速度信息。根据所述分布情况以及所述点云速度信息确定所述人体的运动信息。例如，在胸腔部位的人体表面反射点的点云分布较密集，可结合所述胸腔部位的人体表面反射点的点云分布情况以及在所述胸腔部位的人体表面反射点的点云速度信息确定人体的运动信息。
111.本实施例根据上述技术方案，由于根据所述人体的位置信息在三维空间坐标系中的分布情况以及各个人体表面反射点的点云速度信息确定人体的运动信息，得到更加精确的人体运动信息。
112.如图4所示，在本技术的第四实施例中，基于第一实施例步骤s140，本技术的运动信息的检测方法，包括以下步骤：
113.步骤s141，对所述第一运动数据依次进行距离傅里叶变换、多普勒傅里叶变换以及到达角分析，得到反射点所在的空间位置和径向速度信息；；
114.步骤s142，基于滤波筛选的方式从所述反射点所在的空间位置和所述径向速度信息中得到呼吸特征和心率特征；
115.步骤s143，对所述呼吸特征以及所述心率特征进行峰值捕捉，得到目标呼吸特征以及目标心率特征。
116.在本实施例中，在基于预设滤波频率将所述第二运动数据滤除之后，保留第一运动数据。对所述第一运动数据依次进行距离傅里叶变换、多普勒傅里叶变换以及到达角分析，得到反射点所在的空间位置和径向速度信息。基于滤波筛选的方式从所述反射点所在的空间位置和所述径向速度信息中得到处理后的第一运动数据，所述第一运动数据中包括呼吸特征以及心率特征。所述呼吸特征以及所述心率特征对应的滤波筛选频率不同，通过设置不同的滤波筛选频率将所述第一运动数据中的呼吸特征以及心率特征分别筛选出来。
117.在本实施例中，在将所述呼吸特征以及所述心率特征分别筛选之后，由于所述呼吸特征以及所述心率特征通过序列的形式进行展示，在所述序列中，呼吸特征以及心率特征的大小存在高低起伏，而峰值较大的呼吸特征和心率特征具有代表性。因此，需要分别对所述呼吸特征以及所述心率特征进行峰值捕捉，获取呼吸特征序列以及心率特征序列中的极大值即峰值，将获取的峰值视为目标呼吸特征以及目标心率特征。
118.本实施例根据上述技术方案，由于采用了对第一运动数据进行处理，从而获取目标呼吸特征以及目标心率特征的技术手段，提高心率特征以及呼吸特征的检测精度。
119.如图5所示，在本技术的第五实施例中，基于第一实施例步骤s120，本技术的运动信息的检测方法，包括以下步骤：
120.步骤s221，对所述第一反射信号进行预处理；
121.步骤s222，根据预处理后的所述第一反射信号确定人体的位置信息以及点云速度信息。
122.在本实施例中，在接收所述检测设备发射的第一雷达信号对应的第一反射信号之后，对所述第一反射信号进行预处理，所述预处理的方式依次包括放大处理、混频处理、滤波处理、距离傅里叶变换处理、相位提取处理、相位解缠处理以及恒虚警检测，从而根据预处理后的所述第一反射信号确定人体的位置信息以及点云速度信息。具体的，对所述第一反射信号进行信号放大处理；将所述信号放大处理后的所述第一反射信号与所述第一雷达信号进行混频处理；基于预设的滤波频率将混频处理后的所述第一反射信号进行滤波处理；将滤波处理后的所述第一反射信号进行距离傅里叶变换处理；将距离傅里叶变换处理后的所述第一反射信号进行相位提取处理以及相位解缠处理后进行恒虚警检测，从而得到预处理后的所述第一反射信号。在得到预处理的第一反射信号之后，可根据预处理后的第一反射信号确定人体的位置信息以及点云速度信息。
123.本实施例根据上述技术方案，由于采用了对第一反射信号进行预处理，从而根据预处理后的第一反射信号确定人体的位置信息以及点云速度信息。
124.如图6所示，在本技术的第六实施例中，基于第一实施例步骤s140之后，本技术的
运动信息的检测方法，包括以下步骤：
125.步骤s310，获取目标身体部位的位置；
126.步骤s320，根据所述目标身体部位的位置确定发射方向；
127.步骤s330，基于所述发射方向发射所述第二雷达信号；
128.步骤s340，接收所述检测设备发射所述第二雷达信号对应的第二反射信号；
129.步骤s350，根据所述第二反射信号得到所述目标身体部位对应的目标呼吸特征以及目标心率特征。
130.在本实施例中，在将所述位置信息以及所述点云速度信息输入预先训练的人体运动模型之后，除了得到运动信息之外，还可获取人体的目标身体部位的位置及胸腔的位置。在获取目标身体部位的位置之后，根据所述目标身体部位的位置调整发射方向，基于所述发射方向发射所述第二雷达信号。在向目标身体部位的位置发射第二雷达信号之后，接收所述检测设备发射所述第二雷达信号对应的第二反射信号。根据所述第二反射信号确定第一运动数据，从而进一步对所述第一运动数据进行傅里叶变换；基于滤波筛选的方式从所述傅里叶变换后的所述第一运动数据中得到呼吸特征和心率特征；对所述呼吸特征以及所述心率特征进行峰值捕捉，得到目标呼吸特征以及目标心率特征。
131.本技术通过机械的或者电子的波束方向控制算法，集中对目标身体部位的位置进行雷达信号发射，增强该部位的雷达信号强度，另一方面，在对反射信号的分析过程中，比对反射信号的到达角和胸腹部方位，只分析目标身体部位的位置的信号，可有效排除身体其它部位运动的干扰。
132.本实施例根据上述技术方案，由于采用了向目标身体部位的位置发射雷达信号，并接收所述雷达信号反射回来的反射信号，只分析目标身体部位的位置的信号，可有效排除身体其它部位运动的干扰。
133.基于同一发明构思，本技术实施例还提供了一种计算机程序产品，所述计算机程序产品包括运动信息的检测程序，所述运动信息的检测程序被处理器执行时实现如上所述的运动信息的检测的各个步骤，且能达到相同的技术效果，为避免重复，这里不再赘述。
134.由于本技术实施例提供的计算机程序产品，为实施本技术实施例的方法所采用的计算机程序产品，故而基于本技术实施例所介绍的方法，本领域所属人员能够了解该计算机程序产品的具体结构及变形，故而在此不再赘述。凡是本技术实施例的方法所采用的计算机程序产品都属于本技术所欲保护的范围。
135.基于同一发明构思，本技术实施例还提供了一种存储介质，所述存储介质存储有运动信息的检测程序，所述运动信息的检测程序被处理器执行时实现如上所述的运动信息的检测的各个步骤，且能达到相同的技术效果，为避免重复，这里不再赘述。
136.由于本技术实施例提供的存储介质，为实施本技术实施例的方法所采用的存储介质，故而基于本技术实施例所介绍的方法，本领域所属人员能够了解该存储介质的具体结构及变形，故而在此不再赘述。凡是本技术实施例的方法所采用的存储介质都属于本技术所欲保护的范围。
137.本领域内的技术人员应明白，本发明的实施例可提供为方法、系统、或计算机程序产品。因此，本发明可采用完全硬件实施例、完全软件实施例、或结合软件和硬件方面的实施例的形式。而且，本发明可采用在一个或多个其中包含有计算机可用程序代码的计算机
可用存储介质(包括但不限于磁盘存储器、cd-rom、光学存储器等)上实施的计算机程序产品的形式。
138.本发明是参照根据本发明实施例的方法、设备(系统)、和计算机程序产品的流程图和/或方框图来描述的。应理解可由计算机程序指令实现流程图和/或方框图中的每一流程和/或方框、以及流程图和/或方框图中的流程和/或方框的结合。可提供这些计算机程序指令到通用计算机、专用计算机、嵌入式处理机或其他可编程数据处理设备的处理器以产生一个机器，使得通过计算机或其他可编程数据处理设备的处理器执行的指令产生用于实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能的装置。
139.这些计算机程序指令也可存储在能引导计算机或其他可编程数据处理设备以特定方式工作的计算机可读存储器中，使得存储在该计算机可读存储器中的指令产生包括指令装置的制造品，该指令装置实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能。
140.这些计算机程序指令也可装载到计算机或其他可编程数据处理设备上，使得在计算机或其他可编程设备上执行一系列操作步骤以产生计算机实现的处理，从而在计算机或其他可编程设备上执行的指令提供用于实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能的步骤。
141.应当注意的是，在权利要求中，不应将位于括号之间的任何参考符号构造成对权利要求的限制。单词“包含”不排除存在未列在权利要求中的部件或步骤。位于部件之前的单词“一”或“一个”不排除存在多个这样的部件。本发明可以借助于包括有若干不同部件的硬件以及借助于适当编程的计算机来实现。在列举了若干装置的单元权利要求中，这些装置中的若干个可以是通过同一个硬件项来具体体现。单词第一、第二、以及第三等的使用不表示任何顺序。可将这些单词解释为名称。
142.尽管已描述了本发明的优选实施例，但本领域内的技术人员一旦得知了基本创造性概念，则可对这些实施例作出另外的变更和修改。所以，所附权利要求意欲解释为包括优选实施例以及落入本发明范围的所有变更和修改。
143.显然，本领域的技术人员可以对本发明进行各种改动和变型而不脱离本发明的精神和范围。这样，倘若本发明的这些修改和变型属于本发明权利要求及其等同技术的范围之内，则本发明也意图包含这些改动和变型在内。