作者:高晓娟,徐光辉,张欢,薛文生 单位:西安工程大学 出版:《西安工程大学学报》2015年第01期 页数:5页  (PDF与DOC格式可能不同) PDF编号:PDFXBFZ2015010190 DOC编号:DOCXBFZ2015010199 下载格式:PDF + Word/doc 文字可复制、可编辑
《基于支持向量机的跌倒检测算法研究》PDF+DOC2017年第01期 裴利然,姜萍萍,颜国正 《基于加速度传感器的无线跌倒检测系统》PDF+DOC2016年第01期 秦昉,孙子文,白勇 《基于智能手机的实时跌倒检测系统研究》PDF+DOC2016年第11期 秦昉,孙子文,白勇 《基于Android平台的老人跌倒检测算法及APP设计》PDF+DOC2016年第07期 梁建辉,杜洪波,姚云飞,杨文,王傲 《基于Android的老年人跌倒检测系统研究》PDF+DOC2017年第02期 马琼华,王忠,郑晓彬 《基于大数据平台的人体跌倒检测研究》PDF+DOC2017年第06期 张帆 《基于惯性传感器件的跌倒检测系统设计》PDF+DOC2010年第08期 陈炜,佟丽娜,宋全军,葛运建 《一种基于三轴加速度的跌倒检测方法》PDF+DOC2015年第03期 李政 《基于智能手机的人体跌倒检测系统设计》PDF+DOC2014年第04期 吴志强,曹蕾,王凯,吕庆文 《基于支持向量机的跌倒检测方法研究》PDF+DOC2014年第09期 梁维杰,张应红,景晖,黄博,郑骥
  • 针对跌倒检测系统必须快速准确响应的需求,提出一种基于三轴加速度传感器的人体跌倒实时检测算法.该算法通过分析人体运动的加速度特征,提取加速度信息特征向量,采用机器学习的方法对样本数据进行分析,获得分类阈值.在实时检测过程中,当采集的加速度信息的特征值大于阈值时,通过分析其产生峰值之后的加速度分量特征,确定是否发生跌倒事件.通过测试多种日常活动及各种跌倒的加速度信息,证明了该算法的有效性。

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