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基于特征值加权平均和阈值法相结合的老人跌倒检测方法

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摘要

本发明公开了一种基于特征值加权平均和阈值法相结合的老人跌倒检测方法，包括：姿态传感器信号的读取；信号的预处理与特征值的提取；对最大合加速度、最大合角速度、最大倾角进行归一化；将最大合角速度归一化值和最大合加速度归一化值进行加权平均，将最大合角速度归一化值和最大倾角归一化值进行加权平均；对得到的两个加权平均值以及某些特征值设定阈值，并分别与各自阈值进行比较，根据比较结果判定是否跌倒。本发明通过对特征值进行加权平均，并设定多个阈值进行判定，有效地提高了识别准确率，通过滑动数据窗实现了实时检测，且算法计算量小，本发明考虑了10种ADL即跑步、步行、上楼、下楼、坐下、跳跃、下蹲起立、弯腰、转身、躺下。

著录项

公开/公告号CN111035391B

专利类型发明专利
公开/公告日2021-09-17

原文格式PDF
申请/专利权人吉林大学;
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申请/专利号CN201911178456.6
发明设计人刘书彦;丛玉良;薛科;
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申请日2019-11-27
分类号A61B5/11(20060101);A61B5/00(20060101);
代理机构22201 长春吉大专利代理有限责任公司;
代理人杜森垚
地址 130012 吉林省长春市市辖区前进大街2699号
入库时间 2022-08-23 12:29:29

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1. 基于特征值加权平均和阈值法相结合的老人跌倒检测方法 [P] . 中国专利： CN111035391B . 2021.09.17
2. 基于特征值加权平均和阈值法相结合的老人跌倒检测方法 [P] . 中国专利： CN111035391A . 2020-04-21
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