[發明專利]一種基于盲源分離的老年人跌倒行為檢測方法

有效

• 申請號: 202010536817.6
• 申請日: 2020-06-12
• 公開（公告）號: CN111681389B
• 公開（公告）日: 2021-02-26
• 發明（設計）人: 李巧勤;姜珊;劉勇國;楊尚明
• 申請（專利權）人: 電子科技大學
• 主分類號: G08B21/04
• 分類號: G08B21/04;G10L25/18;G10L25/48;G10L25/51;G06K9/62
• 代理公司: 成都正華專利代理事務所(普通合伙) 51229
• 代理人: 陳選中

1.一種基于盲源分離的老年人跌倒行為檢測方法，其特征在于，包括以下步驟：

S1、在家中安裝kinect音頻傳感器，采集音頻樣本數據集；

S2、將音頻樣本數據集進行動作類別標注，得到原始音頻數據集；

S3、對原始音頻數據集進行標準化和白化處理，得到標準音頻數據集；

S4、根據標準音頻數據集，建立盲源分離模型，進行盲源分離，得到獨立信號源；

S5、根據獨立信號源，提取短時能量特征；

S6、根據短時能量特征，通過閾值法判斷老年人跌倒行為；

所述步驟S4中的盲源分離模型為：

X(t)＝[x₁(t)，...，x_i(t)，...，x_m(t)]^T (1)

X(t)＝AS＝[As₁，...，As_i，...，As_m] (2)

s_i＝A^-1x_i(t) (3)

其中，X(t)為標準音頻數據集，x_i(t)為第i個t時刻的標準音頻樣本，m為標準音頻數據集中標準音頻樣本的數量，A為映射矩陣，S為獨立信號源矩陣，s_i為第i個標準音頻樣本的獨立信號源；

所述映射矩陣A的計算方法包括以下步驟：

A1、設定映射矩陣A的初始值和其迭代的誤差閾值ε；

A2、計算獨立信號源s_i的累積分布g(s_i)；

A3、對累積分布g(s_i)求導，得到獨立信號源s_i的概率密度

A4、根據概率密度計算獨立信號源s_i的聯合分布f(s_i)；

A5、根據聯合分布f(s_i)，計算標準音頻樣本x_i(t)的概率密度

A6、根據標準音頻樣本x_i(t)的概率密度對標準音頻樣本x_i(t)進行對數似然估計，得到似然估計函數L(A^-1)；

A7、對似然估計函數L(A^-1)求導，得到第j次迭代的映射矩陣的逆矩陣A_j^-1；

A8、根據逆矩陣A_j^-1，計算映射矩陣A_j，并判斷映射矩陣A_j的誤差是否小于誤差閾值ε，若是，則將當前的映射矩陣A_j作為映射矩陣A，結束流程，若否，則跳轉至步驟A7；

所述步驟A2中累積分布g(s_i)的計算公式為：

所述步驟A3中獨立信號源s_i的概率密度的計算公式為：

所述步驟A4中獨立信號源s_i的聯合分布f(s_i)的計算公式為：

所述步驟A5中標準音頻樣本x_i(t)的概率密度的計算公式為：

其中，|A^-1|為A^-1的行列式；

所述步驟A6中似然估計函數L(A^-1)的計算公式為：

所述步驟A7中映射矩陣的逆矩陣A_j^-1的計算公式為：

其中，a為學習步長；

所述步驟S5中短時能量特征的計算公式為：

E＝s_i²h(k) (10)

其中，E為短時能量特征，h(k)為線性濾波器的單位沖擊響應。