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便携式人体跌倒检测及自动预警方法

         

摘要

传统人体跌倒检测和预警方法受地点限制,且采集人体行为数据不可靠,导致检测和预警精度低,实用性差.为此,提出一种新的便携式人体跌倒检测及自动预警方法.通过对人体行走、弯腰、站立、坐下、躺下和跌倒等动作角度进行分析,发现跌倒时人体有显著的角度变化.对采集的角度数据波形阶段进行分割,通过信号时域对波形进行判断.利用K-L变换方法从庞大的特征量集合中获取合理特征量,分别是加速度峰值和倾角变化值,介绍其计算方法,找出最佳判断值.将跌倒检测方法编写成代码在便携式设备上实现,开发便携式设备终端智能APP,实现人体跌倒自动预警.实验结果表明,所提方法实用性强,跌倒检测和预警精度高.

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