本文選題：計算機應(yīng)用技術(shù) + 跌倒檢測　； 參考：《電子與信息學(xué)報》2017年11期

【摘要】：針對老年人跌倒檢測的準確性和實時性需求,該文首先建立了基于姿態(tài)角的活動描述模型,研發(fā)了集成加速度傳感器、陀螺儀和藍牙的活動感知模塊,從而實時采集運動變化數(shù)據(jù)并使用藍牙發(fā)送到智能手機。其次,選取姿態(tài)角及加速度信號向量模作為特征量,通過卡爾曼濾波對數(shù)據(jù)進行去噪與融合,并應(yīng)用滑動窗口和k-NN算法實現(xiàn)了可實時感知老年人跌倒并報警的系統(tǒng)。實驗證明系統(tǒng)在二分類場景下的跌倒檢測準確率為98.9%,而敏感度和特異性分別達到98.9%和98.5%,驗證了系統(tǒng)具有良好的實時性和較高的準確率。
[Abstract]:The fall detection accuracy and real-time demand for the elderly, this paper established a description model of the attitude angle based on the research of integrated accelerometer, gyroscope and active sensing module of Bluetooth, and real-time data of the movement and the use of Bluetooth mobile phone to send intelligent. Secondly, selection of attitude angle and acceleration signal as a vector module based on the data features, Calman filtering denoising and fusion, and the application of sliding window and the k-NN algorithm of the system can be real-time perception of falls in elderly people and the alarm. The experiment proved that the accuracy of fall detection in the two scenarios of the system is 98.9%, and the sensitivity and specificity were respectively 98.9% and 98.5%, verified the accuracy of system has good real-time and high.

【作者單位】： 北京未來網(wǎng)絡(luò)科技高精尖創(chuàng)新中心;北京市物聯(lián)網(wǎng)軟件與系統(tǒng)工程技術(shù)研究中心;
【基金】：國家自然科學(xué)基金(61602016)~~
【分類號】：TP212.9;TP274

【相似文獻】

相關(guān)期刊論文 前2條

1 岳中貴;周洪字;郭敬義;;導(dǎo)航儀姿態(tài)角軸角數(shù)字轉(zhuǎn)換裝置[J];應(yīng)用科技;1989年04期

2 朱仕永;祖靜;范錦彪;王燕;;姿態(tài)角測試研究[J];電子設(shè)計工程;2009年01期

相關(guān)碩士學(xué)位論文 前3條

1 陳偉;基于四元數(shù)和卡爾曼濾波的姿態(tài)角估計算法研究與應(yīng)用[D];燕山大學(xué);2015年

2 沈懷營;鐵餅姿態(tài)角及轉(zhuǎn)速傳感器的研究[D];北方工業(yè)大學(xué);2016年

3 李慧康;基于傳感設(shè)備的人體健康數(shù)據(jù)可視化研究[D];東南大學(xué);2016年

，

本文編號：1750084