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《2016年全国通信软件学术会议程序册与交流文集》2016年
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基于滑动窗口异常数据提取的跌倒行为监测方法

王忠民  张新平  梁琛  
【摘要】:为了提高跌倒行为监测的准确率,减少突然下蹲等四种疑似跌倒行为造成的误报率,提出了一种基于滑动窗口异常数据提取的跌倒行为监测方法。该方法使用均值滤波法对原始三轴加速度数据进行降噪处理,为了消除手机方向性对跌倒监测的影响,将三轴加速度进行合成。利用滑动窗口技术为合成加速度数据生成一个窗口特征向量,通过计算相邻窗口特征向量间的相关系数来提取异常数据。利用决策树分类器对异常行为数据样本集进行分类,能够有效区分疑似跌倒和跌倒行为。该方法的跌倒行为识别的准确率为95%,误报率为9.5%。
【作者单位】:西安邮电大学计算机学院
【关键词】:行为识别 滑动窗口 决策树 跌倒检测
【基金】:国家自然科学基金项目(61373116),7“基于迁移学习的移动情景识别关键技术研究”
【分类号】:R161.7;TP274
【正文快照】:
随着中国人口老龄化的不断加剧, 老年人的健康问题越来越引起社会的关注。在老年人的健康问题中跌倒是造成老年人损伤最为重要的影响因素。目前已经有一些监测老年人行为的手机应用,在监测出老年人跌倒后会发出报警并通知家属,而疑似跌倒行为的误报警会给老年人的生活带来许

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