[發明專利]一種摔倒檢測算法在審
| 申請號： | 201710690305.3 | 申請日： | 2017-08-14 |
| 公開（公告）號： | CN107495972A | 公開（公告）日： | 2017-12-22 |
| 發明（設計）人： | 初佃輝;李春山;侯逸仙 | 申請（專利權）人： | 哈爾濱工業大學（威海） |
| 主分類號： | A61B5/11 | 分類號： | A61B5/11;G08B21/04;G06K9/62;G06F3/01 |
| 代理公司： | 北京志霖恒遠知識產權代理事務所(普通合伙)11435 | 代理人： | 孟阿妮 |
| 地址： | 264209 山東省*** | 國省代碼： | 山東;37 |
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| 摘要： | |||
| 搜索關鍵詞： | 一種 摔倒 檢測 算法 | ||
【權利要求書】：
1.一種摔倒檢測算法，其特征在于：所述算法的整體步驟如下：
步驟一、通過iOS系統的智能移動設備采集人體正常運動或模擬摔倒時產生的DevcieMotion數據記錄；
步驟二、通過人工標記的方式獲取FALL事件集以及通過C語言程序實現隨機的從ADL記錄中抽取ADL事件集；
步驟三、由于抽取出的運動事件集是一系列連續的運動數據記錄，采用特征抽取的方法將連續的運動事件記錄轉化為一個特征向量記錄，從而得到訓練用的樣本集；
步驟四、分析對比多種經典分類算法在基于不同數據種類組合方式的特征向量時的性能表現，選出全局性能表現最佳的一種算法，并對該算法中的判斷條件進行分類器訓練；
步驟五、利用訓練好的分類器進行未知運動事件的判別；
步驟六、利用設備靜止時間、設備相對高度變化以及老人心率數據波動信息，減少摔倒檢測算法的誤報率，從而進一步提高算法準確性。
2.根據權利要求1所述的摔倒檢測算法，其特征在于：所述步驟三中特征向量的抽取方法為：
選擇DevcieMotion數據記錄中相鄰兩條記錄同一屬性的差值作為基本特征量，并進行平方根求和變化將n＝60條連續的記錄轉換為一條特征記錄作為正常運動或摔倒事件的一個動作代表，則特征向量的計算公式為其中，j代表某一條運動數據記錄的第j列；rand代表進行特征向量抽取時所選取的n條記錄的第一行。
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