【摘要】：針對人體跌倒檢測閾值算法在由于閾值設(shè)定不當(dāng)而引起的檢測精度下降問題,采用支持向量機方法決定跌倒檢測的閾值大小。從加速度傳感器中獲取人體運動信號,提取合加速度以及傾角作為分類特征,根據(jù)人體在跌倒時經(jīng)過的失重、撞擊地面和平穩(wěn)三個階段,建立基于閾值的跌倒檢測模型。采用所建立的跌倒檢測模型,分別用支持向量機方法以及人工方法設(shè)定閾值,仿真結(jié)果顯示采用支持向量機設(shè)定閾值的檢測效果優(yōu)于對比算法,結(jié)果表明本文方法能有效識別跌倒。
[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.
【作者單位】： 江南大學(xué)物聯(lián)網(wǎng)工程學(xué)院;
【基金】：國家自然科學(xué)基金(61373126) 江蘇省自然科學(xué)基金(BK20131107) 中央高�；究蒲袠I(yè)務(wù)費專項資金(JUSRP51510)
【分類號】：TP212.9

【參考文獻】

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【共引文獻】

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【二級參考文獻】

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本文編號：2282859