跌倒是公共衛(wèi)生領(lǐng)域重點(diǎn)關(guān)注的內(nèi)容,是造成老年人疾病負(fù)擔(dān)的首要健康問題之一。加強(qiáng)老年人跌倒干預(yù),有利于健康信息化服務(wù)體系建設(shè)。跌倒干預(yù)的研究重點(diǎn)是跌倒檢測(cè),而基于可穿戴的跌倒檢測(cè)在費(fèi)用和實(shí)用性上,更易于實(shí)際應(yīng)用。本文針對(duì)可穿戴跌倒檢測(cè)中的核心問題開展深入研究,為基于可穿戴傳感的跌倒檢測(cè)提供技術(shù)依據(jù)。本文開展跌倒檢測(cè)研究,通過智能手機(jī)收集個(gè)人數(shù)據(jù),開展針對(duì)用戶個(gè)人的增量學(xué)習(xí)的跌倒檢測(cè);通過多部位可穿戴傳感單元數(shù)據(jù),開展可穿戴傳感單元多部位組合研究;進(jìn)一步分析真實(shí)跌倒場(chǎng)景與模擬跌倒場(chǎng)景差異,針對(duì)特定場(chǎng)景的跌倒進(jìn)行檢測(cè)研究。論文工作內(nèi)容如下:1、通過組合加速度計(jì)、螺旋儀等傳感單元,多維度獲取人體動(dòng)作,根據(jù)傳感單元數(shù)據(jù)序列提取跌倒特征并進(jìn)行篩選,通過增量學(xué)習(xí)算法Learn++組合基礎(chǔ)分類器進(jìn)行跌倒檢測(cè)。子分類器采用支持向量機(jī)、C4.5決策樹等算法,并抽取用戶個(gè)人數(shù)據(jù)生成的子分類器,與通過公共數(shù)據(jù)生成的子分類器,生成針對(duì)用戶個(gè)人的跌倒檢測(cè)算法,在SisFall數(shù)據(jù)集中準(zhǔn)確率達(dá)91.11%。2、采取在多部位佩戴傳感單元進(jìn)行跌倒檢測(cè),相互彌補(bǔ)不同位置傳感單元對(duì)人體動(dòng)作判斷的誤差,全面捕獲人體活動(dòng)規(guī)律,... 

【文章來源】：電子科技大學(xué)四川省 211工程院校 985工程院校 教育部直屬院校

【文章頁數(shù)】：86 頁

【學(xué)位級(jí)別】：碩士

【部分圖文】：

前向跌倒圖示圖

電子科技大學(xué)碩士學(xué)位論文 250 500 1000 2000°/s），加速度范圍（±2±4±8±16g），磁場(chǎng)范圍（±4800uT），氣壓范圍（300-1100hPa）。最大 1KHZ 陀螺儀輸出頻率/(1+SAMPLRT_DIV)。 設(shè)定可穿戴傳感單元在人體身上的綁定位置：腰部及左腕。具體佩戴位置如圖2-2 所示，腕部佩戴位置為左手橈骨以下，橈尺遠(yuǎn)側(cè)關(guān)節(jié)以上位置；腰部佩戴在髖骨以上位置。

后向跌倒圖示


本文編號(hào)：3337366