首页|基于可穿戴惯性传感器的跌倒预先识别方法

基于可穿戴惯性传感器的跌倒预先识别方法

扫码查看
原文链接
  • 国家科技期刊平台
  • NETL
  • NSTL
  • 万方数据
  • 维普
跌倒是老年人意外伤亡的主要原因,使用防护产品是预防其伤亡的重要措施.为提升跌倒防护产品的适用性,提出一种结合阈值和支持向量机(SVM)多分类的跌倒预先识别方法.利用置于腰部的惯性传感器采集人体动作的加速度和角速度,并提取合加速度、水平合角速度和姿态角特征.通过设定特征阈值对样本进行初步检测,并对疑似跌倒样本提取时间窗内特征的均值、范围和方差来构建分类特征向量,通过训练的SVM多分类器对疑似跌倒样本进行复检和方向识别.结果表明:该方法对跌倒预先识别的前置时间为256ms,准确率为98.9％,可有效预先识别跌倒行为及其方向.
Pre-Impact Fall Detection Method Based on Wearable Inertial Sensor

余维维、姚俊、牛同锋、屈纯、高梦婷

展开 >

湖北航天化学技术研究所 襄阳 441003

航天化学动力技术重点实验室 襄阳 441003

湖北省应急救生与安全防护重点实验室 襄阳 441003

跌倒预先识别 惯性传感器 支持向量机 阈值 前置时间

2021

10.3969/j.issn.1672-9722.2021.11.027

计算机与数字工程
中国船舶重工集团公司第七0九研究所

计算机与数字工程

CSTPCD
影响因子：0.355
ISSN：1672-9722
年,卷(期)：2021.49(11)
  • 4
  • 9