基于加速度传感器的人体跌倒检测方法

发布时间：2018-10-20 10:23

【摘要】：针对人体跌倒检测阈值算法在由于阈值设定不当而引起的检测精度下降问题,采用支持向量机方法决定跌倒检测的阈值大小。从加速度传感器中获取人体运动信号,提取合加速度以及倾角作为分类特征,根据人体在跌倒时经过的失重、撞击地面和平稳三个阶段,建立基于阈值的跌倒检测模型。采用所建立的跌倒检测模型,分别用支持向量机方法以及人工方法设定阈值,仿真结果显示采用支持向量机设定阈值的检测效果优于对比算法,结果表明本文方法能有效识别跌倒。
[Abstract]:Aiming at the problem that the detection accuracy of human fall detection threshold is decreased due to improper threshold setting, support vector machine (SVM) method is used to determine the threshold value of fall detection. The human motion signal is obtained from the acceleration sensor, and the acceleration and inclination angle are extracted as the classification features. According to the three stages of the human body passing through weightlessness, impact on the ground and stationary, a threshold based fall detection model is established. Using the established fall detection model, the threshold is set by support vector machine method and artificial method respectively. The simulation results show that the detection effect of using support vector machine to set threshold is better than that of contrast algorithm. The results show that this method can effectively identify falls.
【作者单位】： 江南大学物联网工程学院;
【基金】：国家自然科学基金(61373126) 江苏省自然科学基金(BK20131107) 中央高校基本科研业务费专项资金(JUSRP51510)
【分类号】：TP212.9

【参考文献】

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【共引文献】

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【二级参考文献】

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本文编号：2282859