英才计划：栽下一粒科学的种子

栽下一粒科学的种子

小时候，我曾好奇于各式各类电子产品的工作原理，包括电脑与手机软件如何制作等。上小学时第一次接触到计算机编程，我便十分感兴趣，开始潜心学习并探索。在学习过程中，我经常尝试编写一些代码实现一些小功能，比如“扫雷”等小游戏，或是找到一个问题的最优解。这些都是我在计算机学习道路上所积攒的能量，鼓励着我继续前行。

怀着对科学的探索之心，2022 年年底，我报名参加“中学生英才计划”的选拔，经过层层筛选，我有幸成为2023 年英才计划计算机学科的正式学员，有机会进入中国科学技术大学，在导师的带领下进行交流与探索。

研究内容与成果

在與导师的探讨过程中，我确定了研究方向——构建基于毫米波雷达的跌倒检测系统，项目灵感来源于社会现状：由于学习和工作上的压力，现代年轻人往往缺少对家里老人的关注，独居老人摔倒通常很难被发现。因此，当家中老人无人看护时，或许可以通过一种设备实时监测家中老人的状态。毫米波雷达通过发射毫米波能精确检测出人体的位置信息，可根据跌倒的毫米波雷达数据与正常动作数据之间的差异判断老人是否跌倒。

我的研究内容主要分为5 个部分：准备工作、程序烧录、采集数据、数据处理、分析数据。首先，我准备了TIIWR6843ISK 毫米波雷达， 以及配套的数据采集工具，并使用软件UniFlash 将点云检测程序烧录到雷达中，使其具有检测功能。随后，开始数据采集，将毫米波雷达安装至可伸缩支架上，将USB 数据线与笔记本电脑连接，再将其高度升高至大约2 m处。由于雷达仅有一面可发射和接收毫米波，需将发射毫米波的面正对采集区域。由于不确定雷达检测的人体点云是否精准，我打开了Toolbox 中的数据可视化工具，观察人体移动时检测到的数据是否精准。确认无误之后，我开始着手编写Python 数据采集代码，以便后期将数据交给代码处理。虽然编写与改进代码的过程充满困难和荆棘，但在导师的帮助与指导下，经过反复调整，最终取得了成功。

采集数据后， 需要在数据处理的代码上进行修改，以实现点云可视化，核心操作为将采集到的数据转化为空间直角坐标，显示为人体的一个个点出现在空间直角坐标系内。这时，问题又出现了，由于毫米波雷达在室内的精准度问题，可能将从墙体或其他物体反射回来的毫米波误判为人体，会在坐标系内显示出非人体的杂点。这个问题着实让人头疼，所幸经过一段时间的思考，以及与导师的探讨，我也成功找到了解决方法，即在数据处理的过程中添加一个聚类算法（DBSCAN），其原理是寻找一定范围内达到一定数量的点，并将这些点聚类为一个簇，以实现聚类人体目标和消除杂点。这样一来，杂点便会因为数量和距离达不到聚类的要求而被滤除。至此，人体在空间中移动的数据就可以被全部捕捉，用于跌倒检测。

那么，跌倒应如何检测呢？我选择分析跌倒时的人体特点。由于人在跌倒时，一般是头部的瞬时速度最大，头部所处高度变化也最快，我便想到，不妨采集人体在不同动作下的最大高度和最大速度，以此得到跌倒的综合特点。于是，我比较了行走、蹲下和跌倒动作下的3 组数据，成功地验证了我的想法。然后，我就用熟悉的C++ 语言编写了判断跌倒的代码，将行走、蹲下和跌倒动作的3 组数据分别导入，最后得到输出“未跌倒”“未跌倒”“跌倒了”。此时，我对跌倒检测的初步探究结束。可以看出，毫米波雷达检测跌倒的效果很好，精度高、采集速度快、容易分析，如果将其真正应用于跌倒检测，将给老人和家庭提供很大的帮助。

相信明天会更好

对于跌倒检测还有更深、更远的空间等待我挖掘，目前仅完成了对“是否跌倒”的判断，未来我还可以持续追踪人体跌倒后的状态，判断跌倒的严重程度。总之，科学探索之路无边无际，我也将怀揣对毫米波雷达的兴趣在这条道路上不断探索和学习。

感谢英才计划为我提供了一个提高能力的平台，让我在科研中体会到独一无二的快乐。感谢李向阳教授及课题组其他导师和学长的指导和帮助，为我点亮了指引未来学习之路的明灯。我将继续学习、深化信息学知识，努力成为更好的自己！

周俊豪

2023 级英才计划计算机学科学生

就读于安徽省合肥市第六中学，师从中国科学技术大学李向阳导师组。培养期间完成“基于毫米波雷达的跌倒检测”项目，并在2023 年CSP-S 复赛中获得二等奖。