【摘 要】
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针对目前跌倒检测系统准确率低、应用场景单一等问题,提出一种基于特征参数变化量的跌倒检测算法。该算法通过采集合加速度幅值的实时变化量,为人体运动剧烈程度提供更直观准
【基金项目】
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浙江省重点实验室建设基金项目(GK130907208001)
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针对目前跌倒检测系统准确率低、应用场景单一等问题,提出一种基于特征参数变化量的跌倒检测算法。该算法通过采集合加速度幅值的实时变化量,为人体运动剧烈程度提供更直观准确的分析。由于运动过程中人体竖直方向相对于水平地面的角度随步伐呈周期性变化,算法对走路和上下楼梯行为进行准确区分,通过实验确定不同运动状态下的报警阈值,大大提高了跌倒检测准确率。系统采用Protothread模型实现并行检测,在减小系统开销条件下满足实时多任务需求。实验证明,改进后的跌倒检测算法将准确度和特异性分别维持在98.4%和99.1%,在
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