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基于姿态融合的实时跌倒检测系统研究

         
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为降低老人跌倒的伤残率和死亡率,通过可穿戴式装置采集运动数据,结合阈值法与模式识别算法的优点提出一种基于姿态融合的联立判别跌倒检测算法,并引入云技术与微信小程序设计一种便捷可行的跌倒检测系统。该系统首先通过互补滤波对原始数据进行预处理,解决因陀螺仪低频特性差和加速度计高频特性差导致解算姿态不准确的问题,然后通过阈值法对可疑跌倒行为进行判断,过滤掉大部分日常活动,当检测到可疑行为时,再启动SVM算法进行跌倒识别。实验结果表明,采用该系统进行跌倒检测识别的正确率达到90.1%,灵敏度达到91.2%,特异度达到89.4%,且漏报率与误报率较低,分别只有8.8%和10.6%。

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