由于全球老齡化的加重,近年來關(guān)于老年人跌倒的問題逐漸引起學(xué)術(shù)界的關(guān)注。老年人跌倒發(fā)生率高,而且后果比較嚴重,威脅著老年人的身心健康。老人的跌倒可以通過一定的手段來預(yù)防,高效且適用的跌倒檢測算法可以很大程度上減輕由跌倒引起的危害。盡管目前有一些基于傳感器,可穿戴設(shè)備和攝像頭進行跌倒檢測的方法,但它們都有一定的局限性。Wi-Fi信號由于成本低廉、在黑暗的條件下也可以使用、容易大規(guī)模部署等特點在跌倒檢測領(lǐng)域也有著廣泛的應(yīng)用。無線信道狀態(tài)信息作為Wi-Fi細粒度的載體,能為跌倒檢測應(yīng)用提供更豐富的數(shù)據(jù)源。本文調(diào)研了多種跌倒檢測技術(shù),之后探究了深度學(xué)習(xí)方法在離線數(shù)據(jù)集上進行跌倒檢測應(yīng)用的可能性,并設(shè)計開發(fā)了在線的跌倒檢測系統(tǒng)。首先,本文在離線的CSI數(shù)據(jù)集上用多種深度學(xué)習(xí)的算法進行跌倒檢測的分析。實驗結(jié)果表明相對于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)能更好的捕捉到CSI的特征從而得到更好的檢測效果。在兩種RNN中,GRU與LSTM對比能得到更好的收斂性,兩者都在WAR數(shù)據(jù)集上能得到93%左右的預(yù)測準確度。其次,本文設(shè)計并開發(fā)了在線的跌倒檢測系統(tǒng)On-Fall,使用者不需要攜帶任何設(shè)備就能夠檢測到跌倒動作。... 

【文章來源】：華中科技大學(xué)湖北省 211工程院校 985工程院校 教育部直屬院校

【文章頁數(shù)】：69 頁

【學(xué)位級別】：碩士

【部分圖文】：

圖4-7兩種實驗場景


本文編號：2974089