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文檔簡介
1、跌倒是危害老年人及其他特殊人群的重要因素之一。及時(shí)的跌倒檢測和救助可以為治療和搶救贏得寶貴時(shí)間,對保障用戶健康和提高醫(yī)療監(jiān)護(hù)水平都具有非常重要的意義。當(dāng)前,我國已經(jīng)進(jìn)入老齡化社會(huì)且呈現(xiàn)加速發(fā)展態(tài)勢,急需研發(fā)攜帶方便、檢測準(zhǔn)確、判斷實(shí)時(shí)的跌倒檢測方法和系統(tǒng),以滿足廣泛的社會(huì)需求。
目前,國內(nèi)外眾多研究機(jī)構(gòu)和高校都在不斷研究和實(shí)驗(yàn)跌倒檢測方法?,F(xiàn)有的方法一般是從正常行為(如走路,跑步)數(shù)據(jù)提取特征訓(xùn)練一個(gè)一分類模型,凡不符合該一分
2、類模型的行為會(huì)被判斷為跌倒,然而個(gè)別正常行為(如跑步、下樓梯)的瞬間特征信息與跌倒的相似度較高,加上噪聲數(shù)據(jù)的影響,導(dǎo)致模型的區(qū)分能力不足,不能同時(shí)滿足高檢測率和低誤警率的要求。
為了提高跌倒檢測方法的實(shí)用性,本文通過統(tǒng)計(jì)分析跌倒發(fā)生的特點(diǎn),提出了基于行為切換的跌倒檢測方法,本文的研究主要包括如下四部分:
1、高精度的連續(xù)行為識別模型研究,建立一個(gè)連續(xù)行為識別模型對人的行為進(jìn)行識別。該階段通過大量實(shí)驗(yàn)對比分析了多種多
3、分類器的性能,驗(yàn)證了基于多模傳感器的模型比基于單一傳感器的檢測效果更佳,并借助樣本分析工具的特征選擇功能對本文特征集進(jìn)行篩選,得到魯棒性更好的特征集;
2、行為切換數(shù)據(jù)的自動(dòng)分割技術(shù)研究,根據(jù)行為識別結(jié)果對連續(xù)行為序列進(jìn)行分割,得到行為切換數(shù)據(jù)集。本文提出了一種自動(dòng)行為切換數(shù)據(jù)的分割方法;
3、研究并構(gòu)建了一個(gè)異常檢測模型,從相鄰行為間的正常切換數(shù)據(jù)集提取特征構(gòu)建異常行為檢測模型,模型通過識別異常行為切換來檢測跌倒。
4、該方法以行為切換數(shù)據(jù)構(gòu)建特征空間,可以過濾大量的正常行為數(shù)據(jù),降低特征空間的復(fù)雜度,增強(qiáng)模型的區(qū)分能力。本文對比實(shí)驗(yàn)顯示本文方法的分類精度要高于傳統(tǒng)方法,具有一定的實(shí)用價(jià)值;
4、設(shè)計(jì)并實(shí)現(xiàn)了一款基于Android手機(jī)的跌倒檢測系統(tǒng),該系統(tǒng)能實(shí)時(shí)采集傳感器的數(shù)據(jù),通過跌倒檢測模型實(shí)時(shí)監(jiān)控用戶是否發(fā)生跌倒,如果用戶發(fā)生跌倒,手機(jī)會(huì)在本地發(fā)出蜂鳴報(bào)警聲,開啟定位模塊得到跌倒者位置信息,并自動(dòng)編輯跌倒信息和位置信息以SMS短信方式發(fā)
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