[發(fā)明專利]基于加速度的人體跌倒識(shí)別方法、裝置和電子設(shè)備

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• 申請(qǐng)?zhí)枺?/td>: 202110299840.2
• 申請(qǐng)日: 2021-03-19
• 公開（公告）號(hào): CN112926499A
• 公開（公告）日: 2021-06-08
• 發(fā)明（設(shè)計(jì)）人: 柳成蔭;韓喜雙
• 申請(qǐng)（專利權(quán)）人: 哈爾濱工業(yè)大學(xué)（深圳）
• 主分類號(hào): G06K9/00
• 分類號(hào): G06K9/00;G06K9/62;G06N3/04;G06N3/08;G06N20/10
• 代理公司: 廣州三環(huán)專利商標(biāo)代理有限公司 44202
• 代理人: 熊永強(qiáng)

1.一種基于加速度的人體跌倒識(shí)別方法，其特征在于，所述識(shí)別方法包括：

獲取跌倒識(shí)別數(shù)據(jù)集；

根據(jù)所述跌倒識(shí)別數(shù)據(jù)訓(xùn)練集和預(yù)設(shè)的n個(gè)第一模型，得到跌倒識(shí)別模型，其中，n為大于或等于1的整數(shù)；

獲取待識(shí)別的加速度數(shù)據(jù)，其中，所述加速度數(shù)據(jù)由設(shè)置于樓板上的加速度傳感器采集，所述加速度數(shù)據(jù)用于標(biāo)識(shí)樓板振動(dòng)時(shí)的加速度；

將所述加速度數(shù)據(jù)輸入所述跌倒識(shí)別模型，得到對(duì)所述加速度數(shù)據(jù)對(duì)應(yīng)的跌倒識(shí)別結(jié)果。

2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的識(shí)別方法，其特征在于，所述獲取跌倒識(shí)別數(shù)據(jù)集，包括：

建立跌倒荷載模型；

通過所述跌倒荷載模型生成跌倒時(shí)的多個(gè)第一數(shù)據(jù)和非跌倒時(shí)的多個(gè)第二數(shù)據(jù)；

將所述多個(gè)第一數(shù)據(jù)和所述第二數(shù)據(jù)的集合作為所述跌倒識(shí)別數(shù)據(jù)集。

3.根據(jù)權(quán)利要求1所述的識(shí)別方法，其特征在于，所述根據(jù)所述跌倒識(shí)別數(shù)據(jù)集和預(yù)設(shè)的n個(gè)第一模型，得到跌倒識(shí)別模型，包括：

對(duì)所述跌倒識(shí)別數(shù)據(jù)集進(jìn)行拆分，得到跌倒識(shí)別數(shù)據(jù)訓(xùn)練集、跌倒識(shí)別數(shù)據(jù)驗(yàn)證集和跌倒識(shí)別數(shù)據(jù)測(cè)試集；

根據(jù)所述跌倒識(shí)別數(shù)據(jù)訓(xùn)練集和所述跌倒識(shí)別數(shù)據(jù)測(cè)試集，在預(yù)設(shè)的n個(gè)第一模型中，確定1個(gè)第一模型作為第二模型；

將所述跌倒識(shí)別數(shù)據(jù)驗(yàn)證集輸入所述第二模型，得到第二結(jié)果；

根據(jù)所述第二結(jié)果和所述跌倒識(shí)別數(shù)據(jù)測(cè)試集對(duì)所述第二模型進(jìn)行調(diào)整，得到所述跌倒識(shí)別模型。

4.根據(jù)權(quán)利要求3所述的識(shí)別方法，其特征在于，所述根據(jù)所述跌倒識(shí)別數(shù)據(jù)訓(xùn)練集和所述跌倒識(shí)別數(shù)據(jù)測(cè)試集，在預(yù)設(shè)的n個(gè)第一模型中，確定1個(gè)第一模型作為第二模型，包括：

將所述跌倒識(shí)別數(shù)據(jù)訓(xùn)練集分別輸入所述n個(gè)第一模型中的每個(gè)第一模型中，得到n個(gè)第一結(jié)果，其中，所述n個(gè)第一結(jié)果與所述n個(gè)第一模型一一對(duì)應(yīng)；

對(duì)于所述n個(gè)第一結(jié)果中的每個(gè)第一結(jié)果，分別根據(jù)所述每個(gè)第一結(jié)果和所述跌倒識(shí)別數(shù)據(jù)測(cè)試集對(duì)所述每個(gè)第一結(jié)果對(duì)應(yīng)的第一模型進(jìn)行調(diào)整，得到n個(gè)第三模型，其中，所述n個(gè)第三模型與所述n個(gè)第一模型一一對(duì)應(yīng)；

將所述跌倒識(shí)別數(shù)據(jù)訓(xùn)練集分別輸入所述n個(gè)第三模型中的每個(gè)第三模型中，得到n個(gè)第三結(jié)果，其中，所述n個(gè)第三結(jié)果與所述n個(gè)第三模型一一對(duì)應(yīng)；

根據(jù)所述n個(gè)第三結(jié)果，在所述n個(gè)第三模型中，確定1個(gè)第三模型作為所述第二模型。

5.根據(jù)權(quán)利要求4所述的預(yù)測(cè)方法，其特征在于，所述根據(jù)所述n個(gè)第三結(jié)果，在所述n個(gè)第三模型中，確定1個(gè)第三模型作為所述第二模型，包括：

對(duì)于所述n個(gè)第三結(jié)果中的每個(gè)第三結(jié)果，分別確定所述每個(gè)第三結(jié)果對(duì)應(yīng)的均方根誤差、平均絕對(duì)誤差、平均相對(duì)誤差、相關(guān)系數(shù)平方、接收者操作特征曲線以及接收者操作特征曲線下方面積分布；

根據(jù)預(yù)設(shè)的權(quán)值，分別對(duì)所述每個(gè)第三結(jié)果對(duì)應(yīng)的所述均方根誤差、所述平均絕對(duì)誤差、所述平均相對(duì)誤差、所述相關(guān)系數(shù)平方、所述ROC曲線以及所述ROC曲線下方面積分布進(jìn)行加權(quán)求和，得到n個(gè)系數(shù)，其中，所述n個(gè)系數(shù)與所述n個(gè)第三結(jié)果一一對(duì)應(yīng)；

選取所述n個(gè)系數(shù)中最大值所對(duì)應(yīng)的第三模型作為所述第二模型。

6.一種基于加速度的人體跌倒識(shí)別裝置，其特征在于，所述識(shí)別裝置包括：

訓(xùn)練模塊，用于獲取跌倒識(shí)別數(shù)據(jù)集，以及根據(jù)所述跌倒識(shí)別數(shù)據(jù)訓(xùn)練集和預(yù)設(shè)的n個(gè)第一模型，得到跌倒識(shí)別模型，其中，n為大于或等于1的整數(shù)；

識(shí)別模塊，用于獲取待識(shí)別的加速度數(shù)據(jù)，其中，所述加速度數(shù)據(jù)由設(shè)置于樓板上的加速度傳感器采集，所述加速度數(shù)據(jù)用于標(biāo)識(shí)樓板振動(dòng)時(shí)的加速度，以及將所述加速度數(shù)據(jù)輸入所述跌倒識(shí)別模型，得到對(duì)所述加速度數(shù)據(jù)對(duì)應(yīng)的跌倒識(shí)別結(jié)果。

7.根據(jù)權(quán)利要求6所述的識(shí)別裝置，其特征在于，在所述獲取跌倒識(shí)別數(shù)據(jù)集方面，所述訓(xùn)練模塊，具體用于：

建立跌倒荷載模型；

通過所述跌倒荷載模型生成跌倒時(shí)的多個(gè)第一數(shù)據(jù)和非跌倒時(shí)的多個(gè)第二數(shù)據(jù)；

將所述多個(gè)第一數(shù)據(jù)和所述第二數(shù)據(jù)的集合作為所述跌倒識(shí)別數(shù)據(jù)集。