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BP神经网络在人体摔到趋势识别中的应用

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摔倒是老年人生活中最常见的突发事故,并且会给老年人的身心带来严重的伤害.为了能够高效的保障老年人的身体健康,提出一种依靠BP神经网络对人体摔倒趋势识别的方法.使用MPU6050传感器并设计了一种数据采集装置,通过实验采集人体摔倒过程和日常生活腰部加速度、角速度数据.研究人体摔倒过程和日常生活的腰部加、角速度变化规律,并从中提取特征数据作为训练样本对所设计的BP神经网络模型进行训练和测试.最终试验结果表明该方法能够准确的识别出人体摔倒趋势,能够实现对人体摔倒的预测.
Application of BP Neural Network in Human Body Fall Trend Recognition

司少剑、曾劲松、田钊、赵志杰

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郑州大学机械与动力工程学院,河南 郑州 450001

郑州大学软件学院,河南 郑州 450001

BP神经网络 摔倒防护 MPU6050 人口老龄化

国家重点研发计划赛尔网络下一代互联网技术创新项目

2018YFB1201403NGII20190707

2023

机械设计与制造
辽宁省机械研究院

机械设计与制造

CSTPCD北大核心
影响因子：0.511
ISSN：1001-3997
年,卷(期)：2023.386(4)
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