為應對人口老齡化帶來的跌倒事件上升以及提高跌倒檢測的準確度,設計了一種可穿戴式基于神經(jīng)網(wǎng)絡的跌倒檢測和人體行為識別系統(tǒng)。提出基于長短時記憶網(wǎng)絡及變體的跌倒檢測及行為識別算法,將訓練好的網(wǎng)絡參數(shù)移植到研發(fā)的可穿戴式跌倒檢測設備,實現(xiàn)對跌倒和其他行為檢測,將異常行為結果、生理信息傳輸至監(jiān)護人手機微信小程序,對被監(jiān)護人的異常行為、定位信息進行監(jiān)控。并且在對跌倒的種類和其他類跌倒行為區(qū)分檢測中,精確率保持了較高的穩(wěn)定水平。

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【部分圖文】：

圖1可穿戴跌倒檢測系統(tǒng)

展，且用戶佩戴在身體上的智能傳感器設備行動方便，不受地理位置局限，相比而言不涉及用戶的隱私，也能實時檢測人體的生理信息，是未來監(jiān)護系統(tǒng)的大勢所趨。為提高對跌倒檢測的準確率和及時性，本文設計了一種可穿戴式基于神經(jīng)網(wǎng)絡的跌倒檢測和人體行為識別系統(tǒng)，研發(fā)的系統(tǒng)由硬件、云端服務器及數(shù)據(jù)庫....

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